离散量子粒子群优化的认知无线电频谱分配

为解决认知无线电频谱分配的离散优化问题并提高分配性能,提出一种离散量子粒子群优化算法。利用量子计算理论更新粒子并用波函数对量子旋转角进行调节,使之同时具有粒子群优化算法快速收敛和量子计算精度高的优点,从而有效提高认知无线电频谱分配的性能。仿真结果表明,与遗传算法、量子遗传算法、粒子群优化算法和敏感图论着色算法相比,该算法能较快地搜寻到最优解,且在不同的网络效益函数下性能较优。

数控机床主轴绿色配置设计的不确定优化模型建立与求解

以MJ-50型数控车床主轴的模块化绿色配置设计为例,将技术性能最优、经济成本低、环境影响最小、能耗最少设为目标函数,建立包含模糊数与区间数的不确定组合优化模型;按三角模糊数和区间数的运算法则将其转换为确定型模型,并采用权重系数法把该多目标优化问题转化为单目标优化问题;采用离散二进制粒子群优化算法进行模型求解,获取最优解。实验证明该方法可行。

一种鲁棒的中等规模分簇结构水下传感器网络

针对现有水下传感器网络分簇算法负载不均衡和生命周期较短的问题,基于粒子群优化算法和遗传算法的基本思想,提出一种全局优化的智能分簇算法.为了使粒子初始化编码较为合理公平,根据节点近期当选过簇首的次数动态调整节点选举概率;通过对粒子整个编码区域进行循环搜索来捕获一个优良的随机交叉片段,保证了交叉后的粒子含有一定数量的历史较优簇首信息;通过节点编码位的变异提高算法的探索性,并确保解空间的存在性;在粒子评价函数中综合考虑簇首能量、负载均衡和分簇范围3个优化子目标.仿真结果表明,提出的算法更好地均衡了簇首负载,同时有效减少了网络能耗,延长了网络生命周期.

基于TSP理论的矿井作业机器人路径规划问题探究

随着国家对自动化作业的重视,越来越多的矿井开始引入矿井作业机器人进行煤矿的挖掘和开采,但是矿井下环境恶劣,而且大型矿井内部结构复杂,因此井下作业机器人对路径规划能力有很高的要求。本文引入旅行商问题的思想寻求最优运动路径;应用图论相关知识对矿井结构示意图进行分析转化,引入Dijkstra算法解决最短路径问题,并在代价矩阵中添加角度递增函数确定优先权,最后使用离散粒子群算法进行仿真求解,取得了较好的实验效果。