基于改进遗传算法的大数据中心资源分配方法

为提高大数据中心在处理海量数据请求时的资源分配效率,降低运营成本,本研究采用改进的遗传算法优化资源分配过程。考虑到传统遗传算法在大规模系统中应用时存在的不足,如收敛速度慢、局部最优问题,本研究引入自适应变异率与精英选择策略增强算法搜索能力与适应性。本研究还设计了一种新适应度函数,以更精确地反映资源分配效率,满足公平性需求;进行了基于改进遗传算法的大数据中心资源分配模型设计,实现了大数据中心资源动态排序与高效分配。通过模拟测试,验证了改进遗传算法在资源利用率、响应时间、能耗等方面的表现。结果表明,与传统遗传算法相比,基于改进遗传算法的大数据中心资源分配方法在各项性能指标上都有显著提升,可支持大数据中心面对不断变化的工作负载和运行环境的适应性需求。

基于改进人工势场法的移动机器人路径规划研究

为解决传统人工势场法存在的不足,针对机器人与障碍物发生碰撞问题,引入障碍物半径和机器人半径,对斥力函数进行改进;针对机器陷入局部极小点的问题,在不同环境下根据中心线法改变合力。在MATLAB平台上对改进人工势场法进行验证,由仿真结果可以看出,改进后的人工势场法能够成功解决机器人与障碍物发生碰撞的问题,避免机器人陷入局部极小点现象。

基于径向基函数网络的改进算法的数据分类方法及其应用

径向基函数网络是数据挖掘领域的一种重要挖掘工具,受到了特别的重视.本文通过考虑输入--输出扩展矢量的方式改进了应用广泛的HCM挖掘算法.实例表明改进的HCM算法可以获得更好的挖掘效果,提升了此挖掘工具的价值.

基于改进遗传算法的大数据中心资源分配方法

为解决传统大数据中心资源分配均衡度低的问题,提出基于改进遗传算法设计大数据中心资源分配方法。设计大数据中心资源分配目标函数,标定大数据中心资源分配参数,基于改进遗传算法的适应度高低排序机制,排列大数据中心资源动态分配量适应度,穷尽大数据中心资源分配组合功率,交叉大数据中心资源分配结果,取得大数据中心资源分配最优解,完成基于改进遗传算法的大数据中心资源分配。设计实例分析,结果表明,设计方法分配均衡度明显高于对照组,能够解决传统大数据中心资源分配均衡度低的问题。

改进蚁群算法在物流配送路径择优规划中的应用

1.基于改进蚁群算法的物流配送路径择优规划方法1.1建立目标函数物流配送路径择优规划问题,是由多个配送中心和多个客户节点组成,此次研究场景为配送中心,根据物流配送路径择优规划需求,对物流配送择优规划问题提出如下假设:假设1:用于物流配送的车辆型号相同,物流配送路程不能超出配送车辆运行的最大行驶距离。

基于改进FCM算法的交通流分析

针对交通流聚类问题,提出一种改进的模糊C-均值算法。该算法根据交通流特点,对样本数据集进行处理得到模糊等价矩阵,通过改进隶属度函数和距离度量函数得到新的目标函数,利用拉格朗日算法优化隶属度和聚类中心,最后通过凝聚度和分离度实现自动聚类。实验结果表明,改进FCM算法削弱了突变点影响,提高了聚类效果。

粒子群优化径向基函数网络的语音转换

径向基函数神经网络具有结构简单和学习速度快等特点,因此常被用作语音转换的模型。隐层核函数的中心是影响径向基函数神经网络性能的重要参数,而传统的K-均值聚类算法受初值影响大,全局优化的效果不佳。所以,选择合适的优化算法来调整RBF网络核函数的中心参数,能改善整个网络的性能,从而提升语音转换的效果。而粒子群算法是一种基于迭代的优化算法,具有容易实现、算法参数少、收敛快和突出的全局寻优能力等特点。提出了一种改进的粒子群算法,优化了径向基函数的中心以提高网络性能,便于更准确地获得说话人与目标人之间谱包络的映射关系。实验结果表明,提出的方法能够有效提高神经网络的性能,使转换后的声音更接近于目标声音。

一种多分辨多尺度的Retinex彩色图像增强算法

针对Retinex算法的缺点与不足,提出了一种改进的中心/环绕函数,以及图像增强分辨度概念。利用Retinex算法中图像增强分辨度与尺度之间对图像增强效果的互补特性,提出了多分辨多尺度的Retinex(Multi-Resolution and Multi-Scale Retinex,MRMSR)彩色图像增强算法。实验过程中,采用图像质量主观评价法和图像质量客观评价法相结合的方式,对多幅彩色图像进行了算法验证,并与MSR、MSRCR等算法进行比较。实验表明,MRMSR算法具有较好的图像增强效果,其图像增强效果明显优于其他算法,并能够有效地降低尺度对图像增强的影响。

城市物流无人机配送中心选址及任务分配研究

针对城市场景下物流无人机配送中心选址及任务分配问题进行了研究。首先,以经济总成本最小和时间可靠性最大为目标,综合考虑禁飞区空域限制和无人机自身性能构建了多约束条件下的无人机配送中心选址及任务分配模型。然后,设计了一种改进模拟退火遗传算法进行快速求解,并通过定义各目标函数的隶属度函数,引入自适应交叉概率,以适应度值为依据进行退温操作等方法提升算法的全局性和局部搜索能力。最后,经对照实验得出各代价权重取值的最优组合以及不同的空域环境条件对最终结果的影响。研究结果表明,模型可以实现预期效果,该算法在应对此类问题时具有良好的适应性。

基于Retinex理论的船舶图像照度提取算法

针对船舶环境亮度的不同,通过摄像机获取船舱环境图片信息,将HIS模型与Retinex理论结合获取图像照度模型,从而自适应控制船舱LED灯照度。将RGB空间中的彩色图像映射到HIS空间,根据瑞利散射特性获取不同颜色通道权重,得到改进后HIS亮度分量模型;应用Retinex理论将亮度分量与高斯中心环绕函数做卷积运算,最终得到图像照度估计。实验结果表明,与传统算法相比,本文算法减少了颜色分量干扰,能获取到更为精确的照度信息。

灰色-IAHP模型在煤矿冲击地压评价中的应用

由于煤矿冲击地压评价指标具有不确定性和模糊性等特点,所以从冲击倾向性、地质因素、技术因素、组织管理因素4个方面建立评价指标体系,利用改进型中心点三角白化权函数解决灰类多重交叉问题,通过区间层次分析法确定指标的权重,构建灰色-IAHP评价模型,利用该评价模型对新安煤矿的5条巷道进行评价。

基于A~*改进算法的四向移动机器人路径搜索研究

在由栅格法构建的环境地图中,利用A~*算法进行路径搜索时存在搜索范围广、搜索速度慢、路径曲折等问题.针对栅格地图及具有四向移动机器人的特点,从搜索方向、启发函数构建、机器人加减速以及转向成本等几个方面对A~*算法进行研究和改进,提出一种基于启发信息的扩展节点算法,降低偏离最佳路径节点的扩展数量.改进后的A~*算法平均可降低67.1%的搜索面积、49.2%的计算时长、24.9%的路径成本及减少51.1%的转向次数,提高了路径的搜索速度和平滑度.

基于prim改进的K-means聚类算法研究

K-means算法是数据挖掘领域中解决聚类问题的经典算法,在样本数据符合一定条件下,聚类的结果比较好。但是该算法对初始聚类中心很敏感,聚类结果随着初始聚类中心和其个数的不同而发生变化。针对这种不足,本文提出一种新的基于prim算法来选取初始聚类中心的算法。