为了解决复杂任务群调度过程中资源利用不均、任务完成时间较长等问题,以最小化资源负载均方差和最小化任务群完成时间为目标构建复杂任务群资源调度模型,提出一种融合局部搜索和Pareto支配的多目标优化算法BRLSN(multi-objective optim...为了解决复杂任务群调度过程中资源利用不均、任务完成时间较长等问题,以最小化资源负载均方差和最小化任务群完成时间为目标构建复杂任务群资源调度模型,提出一种融合局部搜索和Pareto支配的多目标优化算法BRLSN(multi-objective optimization based on boundary range local search and NSGA-Ⅱ,BRLSN)。该算法采用有效的编码方式与交叉变异算子进行迭代寻优,并利用基于边界区域局部搜索的精英保留策略扩大算法搜索范围,保存种群优良个体。实验结果表明,BRLSN相较于其他多目标算法在收敛性和多样性上有显著的提升,同时算法收敛速度更快,种群质量更高,明显优化了最终目标函数的结果值。展开更多
武器-目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是根据武器对来袭目标毁伤概率的不同,合理确定待打击目标的武器分配方案,以达到用尽可能少的武器对来袭目标毁伤程度最大化的目的,是作战指挥决策领域的重要研究内容。在构建WTA问题...武器-目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是根据武器对来袭目标毁伤概率的不同,合理确定待打击目标的武器分配方案,以达到用尽可能少的武器对来袭目标毁伤程度最大化的目的,是作战指挥决策领域的重要研究内容。在构建WTA问题模型的基础上,针对传统灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法局部开发能力不足等问题,采取了一种精英保留及免疫变异局部搜索策略。改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)首先在灰狼种群中选择部分优质精英个体,然后通过随机点变异和受体编辑两种免疫局部搜索策略对精英个体进一步寻优,从而改善传统GWO算法过早收敛和易陷入局部最优的缺点。针对3种不同规模的武器-目标分配问题,将IGWO与交叉熵算法、传统GWO算法进行了对比,计算结果显示IGWO算法所求适应度值的分位数均明显高于对比算法,进而验证了IGWO算法的有效性。展开更多
基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点.针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上,给出一种快速、有效的局部搜索变异策略,同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的,采用了标签传...基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点.针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上,给出一种快速、有效的局部搜索变异策略,同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的,采用了标签传播作为初始种群的产生方法;综上,提出了一个结合局部搜索的遗传算法(Genetic algorithm with local search,LGA).在基准网络及大规模复杂网络上对LGA进行测试,并与当前具有代表性的社区探测算法进行比较,实验结果表明了文中算法的有效性与高效性.展开更多
文摘为了解决复杂任务群调度过程中资源利用不均、任务完成时间较长等问题,以最小化资源负载均方差和最小化任务群完成时间为目标构建复杂任务群资源调度模型,提出一种融合局部搜索和Pareto支配的多目标优化算法BRLSN(multi-objective optimization based on boundary range local search and NSGA-Ⅱ,BRLSN)。该算法采用有效的编码方式与交叉变异算子进行迭代寻优,并利用基于边界区域局部搜索的精英保留策略扩大算法搜索范围,保存种群优良个体。实验结果表明,BRLSN相较于其他多目标算法在收敛性和多样性上有显著的提升,同时算法收敛速度更快,种群质量更高,明显优化了最终目标函数的结果值。
文摘武器-目标分配(weapon target assignment,WTA)问题是根据武器对来袭目标毁伤概率的不同,合理确定待打击目标的武器分配方案,以达到用尽可能少的武器对来袭目标毁伤程度最大化的目的,是作战指挥决策领域的重要研究内容。在构建WTA问题模型的基础上,针对传统灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法局部开发能力不足等问题,采取了一种精英保留及免疫变异局部搜索策略。改进灰狼优化算法(improved grey wolf optimization,IGWO)首先在灰狼种群中选择部分优质精英个体,然后通过随机点变异和受体编辑两种免疫局部搜索策略对精英个体进一步寻优,从而改善传统GWO算法过早收敛和易陷入局部最优的缺点。针对3种不同规模的武器-目标分配问题,将IGWO与交叉熵算法、传统GWO算法进行了对比,计算结果显示IGWO算法所求适应度值的分位数均明显高于对比算法,进而验证了IGWO算法的有效性。
文摘基于遗传算法的复杂网络社区探测是当前的研究热点.针对该问题,本文在分析网络模块性函数Q的局部单调性的基础上,给出一种快速、有效的局部搜索变异策略,同时为兼顾初始种群的精度和多样性以达到进一步提高搜索效率的目的,采用了标签传播作为初始种群的产生方法;综上,提出了一个结合局部搜索的遗传算法(Genetic algorithm with local search,LGA).在基准网络及大规模复杂网络上对LGA进行测试,并与当前具有代表性的社区探测算法进行比较,实验结果表明了文中算法的有效性与高效性.