基于模拟退火思想的最优最差蚁群算法求解的TSP问题

蚁群算法是受蚂蚁寻找最短觅食路径行为启发的智能仿生优化算法.在分析基本蚁群算法的基础上,针对基本蚁群算法易于陷入停滞的缺陷,结合模拟退火思想和最优最差策略对基本蚁群算法作出改进,并将混合改进的蚁群算法与基本蚁群算法解决旅行商问题的实验结果进行对比分析,最终验证了混合改进蚁群算法的有效性和合理性,同时应用实例也表明混合改进蚁群算法在解决复杂优化问题上比基本蚁群算法具有优势.

面向无线异构传感器网络的三维覆盖研究

【目的】为达到增强无线异构传感器网络(HWSN)三维覆盖能力的目的,提出了一种基于改进蜜獾优化算法(IHBA)的无线异构传感器网络三维部署方法。【方法】首先,结合自适应果蝇优化算法,增强算法的随机搜索性,便于算法得到全局最优解,然后引入替换最差个体策略,避免适应度过低的个体占据种群位置,提高算法收敛速度,同时引入新个体提高种群多样性,避免算法个体早熟。【结果】将该算法应用于无线异构传感器网络的覆盖优化,相比标准蜜獾算法,其网络覆盖率提升18.1%。【结论】仿真结果表明,该算法收敛速度更快,可以有效提高无线异构传感器的网络覆盖能力,整个网络的节点分布也更加均匀。

资源限制性并行任务固定优先级可调度性分析

异构多核平台的发展,导致并行任务需要执行在具有多样性资源的多核平台上.虽然,并行任务的某个程序片段只能在规定的资源上执行,但是这样操作可以充分利用各类不同资源的特性,达到更加快速节能处理任务的目的.同时,具有资源限制任务的可调度性研究在实时嵌入式系统领域已有一定的研究成果,但是采用的任务模型相对简单,分析方法不够精确.鉴于此,本文对具有资源限制性的并行任务在全局固定优先级调度策略下的可调度性问题进行了研究,基于单并行任务的分析方法提出了基于全局固定优先级调度策略的分析方法.首先,基于分解策略提出了高优先级任务干涉的分析方法.然后,将高优先级任务干涉分析方法和单并行任务提出的路径抽象技术相结合,推导出并行任务的最差响应时间算法.最后,通过仿真实验进行验证所提出的算法在可调度性、精确度层面的性能.实验结果表明,提出的算法在各个参数下的接受率实验符合实验预期,分析时间相对降低,但平均分析时间仍然在离线分析的可接受范围内,提出的算法能够对实时系统并行软件设计提供一定的指导价值.

一种基于启发式演化算法的最优-最差蚂蚁系统

针对传统最优-最差蚂蚁系统(BWAS)存在搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于启发式演化算法的最优-最差蚂蚁系统(IEABWAS)算法。该算法通过加入启发式演化算子,在算法的每次迭代中将最优蚂蚁与次优蚂蚁执行启发式的演化算子操作,并将这种演化操作产生的较好个体替代系统中最差的个体,以达到快速收敛的目的。同时,为使搜索更加集中于最优解附近,对最优-最差蚂蚁的信息素更新方式进行适应性调整,以提高算法的全局搜索能力。使用该算法求解复杂旅行商问题(TSP),结果表明:与传统的最优-最差蚂蚁系统相比,该算法不但具有更强的全局搜索能力,而且能提高算法的收敛速度,算法性能得到明显改善。

面向多级中断系统的任务最差响应时间分析

针对航天嵌入式系统中存在多级中断情况下的时间分析问题,提出了中断与任务混合的响应时间计算模型。该模型中断与任务使用统一的优先级定义,将多级中断嵌套的响应时间分析与任务嵌套的响应时间分析相结合,推导出了混合模型下响应时间计算公式。并进一步比较了中断与任务的异同,阐述了公式中关键参数的含义与计算方法。最后利用开源的LEON3平台和Modelsim软件对所述方法进行了仿真验证,结果表明,任务最差响应时间过估小于5%,可以得到准确的分析结果,有较高的工程应用价值。

最差性能最优通用信号模型稳健波束形成算法

针对空间分布散射信号源的稳健波束形成问题,提出了一种新的通用信号模型稳健波束形成算法,不仅得到了封闭形式的最优加权矢量,而且获得了最优的性能改善.其中分析了与传统对角加载的关系,给出了最优加载量的计算方法,并得出具有最优负加载的解才可以获得最优的性能改善.最后的仿真分析验证了所提出算法的正确性和有效性,而且发现最优加权矢量只取决于给定的接收数据和未知的失配量,与失配约束参数的选择无关,而失配约束参数只是参与最优权计算的辅助参数.

基于最差原则的故障指示器故障判定方法

为解决矿区配电网非健全信息情况下故障指示器故障判定问题,提出了最小故障判定区域的概念,基于最小故障判定区域概念建立了故障指示器故障判定数学模型,以该数学模型为基础提出了一种基于最差原则的故障指示器故障判定方法。该方法通过最差原则对短路故障信号及接地故障信号进行辨识与修正,一定程度上解决了故障信号漏报和误报等非健全信息情况下的故障判定问题。运行实例证明了所提方法的实用性和准确性。

最差性能最优的稳健波束形成算法

基于最差性能最优的稳健波束形成算法可以等价转换成加载样本矩阵求逆(LSMI)算法.提出了一种新的求解方法,准确地计算出Lagrange乘数,给出了LSMI算法中的最优加载量,解决了对角加载技术中加载量估计难题.理论分析和计算机仿真表明,具有最优负加载的LSMI波束形成算法具有最优的性能改善,模约束参数选取得越大,性能改善越接近于最优.

最差性能最优的稳健宽带Capon波束形成算法

针对常规Capon波束形成易受期望信号导向矢量失配的影响,提出了一种基于广义特征值分解的稳健宽带Capon波束形成算法。算法利用空间响应偏差约束实现宽带频率不变波束形成,同时增加期望信号导向矢量的不确定集约束,改善了算法对导向矢量偏差的稳健性,推导出自适应权矢量的两类近似闭式解。仿真结果表明,与现有的稳健宽带波束形成算法相比,算法在改善波束频响一致性的同时,提高了阵列输出信干噪比,对期望信号导向矢量的误差具有很好的稳健性。

基于最差情况的最优消费和投资策略

在假设证券收益存在有界不确定干扰和考虑交易费用的情况下 ,基于微分对策理论 ,研究了最差情况下的最优消费和投资策略问题 .首先 ,建立了最优消费和投资决策的微分对策模型 ;其次 ,证明了该微分对策模型存在唯一的值函数 ,并根据微分对策理论推导出了值函数满足的 IB偏微分方程 ;再次 ,基于微分对策值函数 ,给出了最差情况下的最优消费和投资策略 ;最后 ,给出了 IB偏微分方程解析解的一种求解方法 。

移动网络最差小区数据挖掘分析与实现

移动通信网络中,最差小区的存在会影响整个网络的性能指标。应用孤立点分析中的基于偏离的检测方法进行移动网络分析,对描述小区某方面的性能特征的CFC(call final code)指标与性能指标,进行分析和量化,偏离性能特征指标的小区即为此类性能差的小区,进而给出了移动通信网络中最差小区的数据挖掘分析方法和功能描述,所得结论利于优化网络工作,提高网络运行性能指标。

引入电流变化率的电源分布网络最差噪声分析算法

随着时钟频率的增加以及电源电压的降低,电源完整性问题日益凸显。将电流变化率加入到最差噪声算法的电流约束中,能够在任意电流变化率的情况下分析电源分布网络的最差噪声,从而获得更加真实的最差噪声。另外,利用改进的Knuth-Yao四边形不等式法对基于动态规划的最差噪声算法进行加速,加速后算法的时间复杂度从O(n^2m)降为O(mnlogn)。

实时系统程序最差情况执行时间(WCET)的分析

事先获知系统中程序最差情况的执行时间(Worst-CaseExecutionTime,WCET),是设计和验证实时系统调度及可调度性分析的前提,也是确定周期性任务是否满足其性能目标,从而发现系统性能瓶颈的基础。本文概述了程序WCET的分析方法,描述了WCET分析的定义和组成,重点总结其中的程序流事实分析方法,并指出程序流事实分析存在的问题和WCET分析的研究热点。

FPNS中控制器局域网报文响应时间的最差假设

在控制器局域网(CAN)消息集固定优先级非抢占式调度(FPNS)的研究中,现有的CAN报文的最差响应时间(WCRT)分析方法会对某些消息集的可调度性做出错误判断。为此,本文根据CAN消息FPNS的报文忙期的定义重新分析了报文首次与其余各次进入相关节点的发送队列的情况,修正了其响应时间的最差假设。根据该最差假设所计算的WCRT修正了传统的WCRT分析方法的过优估计,消除了修正的WCRT分析方法引入的过差估计。

最差情况执行时间估计值的二次修正方法

针对基于隐藏路径枚举技术的最差情况执行时间分析方法在估计含非正交多重嵌套循环(或递归)程序的最差情况执行时间时往往过于保守,估计值过高的问题,本文提出了一种最差情况执行时间估计值的二次修正方法。该方法将通常采用的内层循环(或递归)语句的局部循环上界修正为相对于外层循环(或递归)语句全局执行次数的平均执行次数,从而实现了对过高估计值的修正。实验结果表明,该方法即能够有效降低过高的估计值,又能够保证修正结果是安全的。

基于最差情况性能优化的稳健盲波束形成算法

针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信号波达方向的不确定性,提高了对信号导向向量偏差的稳健性,使阵列输出的信干噪比SINR接近最优值.仿真实验表明,所提稳健受限LSCMA算法比传统线性受限LSCMA算法的输出性能要好,更适合实际的通信环境.

基于半正定约束的最差性能最优通用信号模型顽健波束成形算法

针对通用信号模型下的顽健波束形成问题,提出了一种基于半正定约束的最差性能最优顽健自适应波束成形算法,通过对波束成形器进行建模和变换,得到了一种简单的顽健自适应波束成形器的表达式。对波束成形器进行求解,不仅得到了最优权矢量的近似闭式解,而且获得了一定的性能改善,并且该算法具有较低的计算复杂度。仿真结果表明了该算法的有效性和正确性。

最差环境下宽带恒定束宽波束形成

宽带恒定束宽波束形成可实现宽带信号带宽内波束图主瓣宽度恒定,在传统的抽头线延迟阵列中,恒定束宽波束形成可设计为凸优化的方法,该方法可扩展到阵列延迟线阵列宽带波束形成,文中提出一种可用于最差环境中导向向量失配条件下,基于SRV约束的恒定束宽波束形成方法,Matlab仿真实验表明了算法的正确性和有效性。

煤炭企业碳绩效综合评价研究

“双碳”背景下,对煤炭企业进行碳绩效评价,是助其认识自身不足,采取积极有效措施实现碳减排目标的前提和基础,但现有的煤炭企业碳绩效评价研究尚不成熟,特别是缺乏科学合理的指标体系及与之匹配的评价方法,因此构建了包括能源资源利用、经济发展、碳排放、环保投入及制度体系5个二级指标,19个三级指标的煤炭企业碳绩效综合评价指标体系。基于2015—2021年的数据,对A煤炭企业进行碳绩效综合评价,采用最优最差法(BWM)和熵权法分别对各指标赋权并以二者的结果进行线性组合获得各指标的综合权重。评价结果表明:A煤炭企业2015—2021年的碳绩效综合评价值为0.6414、0.7169、0.9614、0.7741、0.8728、0.7777和0.9129,总体上其碳绩效水平在持续提高,但碳排放和环保投入方面仍需加大力度。

最差用户位置算法研究与仿真分析

在计算Galileo卫星导航系统空间信号误差(SISE)、空间信号精度(SI-SA)和空间信号监测精度(SISMA)时需要用到的一个关键参数——最差用户位置(WUL)。WUL表示空间信号的轨道误差在卫星覆盖域内所导致的伪距误差最大的位置,WUL的确定可以帮助系统向用户提供正确可靠的SISA、SISMA和完好性标志(IF)等完好性信息,对提高系统的可靠性和可用性具有非常重要的意义。WUL的算法主要有两种:临界圆法和网格搜索法。详细介绍两种算法的基本原理与计算流程,比较两种算法的结果,并基于全球和区域完好性监测的概念对二者进行分析评价。