QoSR多目标优化的灰色模糊解

针对QoS路由多目标优化的NPC问题,希望在多项式时间内找到QoS路由多目标优化在灰色模糊意义下的最优解。借助于灰色模糊理论,通过将所有的QoS参数按照相应的隶属度和灰度集结为一个灰色模糊综合属性值,实现了在O(mn)时间内找到最优路径的灰色模糊多目标优化算法,使算法可以根据不同的业务类型动态地采取不同的优化策略,对网络的不准确信息有一定的抵抗能力,以及具有可扩展性、健壮性等特点。最后的算例证明算法是可行的。

利用非精确参数的移动互联网业务感知多目标优化QoS路由算法

针对移动互联网QoS优化中存在的测量不精确的问题,提出了异构融合移动互联网面向多种业务非精确参数的QoS路由算法。多目标优化模型是本文算法的基本模型,在业务感知的条件下实现约束的输入,在多量纲的基础上尽可能实现多目标的优化并利用覆盖网路由来保障QoS。为解决数据不精确的问题,结合概率方法和隶属度对多次采样QoS数据进行模糊处理,并构建方程利用理想点以解决网络性能均衡等问题。通过随机拓扑进行仿真,在满足业务传送约束的基础上,与同类型算法相比,该算法兼顾链路和节点的性能,在同样的网络环境下提升了QoS满意率,降低了时间开销,并能有效提高系统的资源利用率。

一种基于多目标优化的Ad Hoc网络QoS路由算法

目前的一些 Ad hoc 网络 QoS 路由算法难以满足军事系统中一些特定业务对于多个目标的同时要求,本文选取带宽作为约束条件,把时延和丢失率作为 QoS 优化目标,建立了 QoS 路由选择的多目标整数优化模型,并给出了求解模型的算法。实例计算结果表明了算法的可行性。

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。

一种基于模糊优化的Ad hoc网络QoS路由算法

借助于模糊数学的知识,把Adhoc网络中的链路参数的权值用一个模糊数来表示,QoS参数(如时延、丢失率、电池寿命等)将取得模糊数值,从而建立含有模糊数的整数规则模型。该数学模型能很好地反映网络的动态特性。运用模糊优化知识,将模糊数学规划转换成具有确定数值的整数规划。给出了一种改进的理想点算法来求解整数规划,可根据需要调整规划中的参数,得到比较符合要求的满意解。给出的仿真实例说明了模型和算法是有效可行的。

基于灰色关联和模糊逻辑的齿轮锻模多目标优化设计

将灰色关联分析方法和模糊逻辑推理技术应用于圆柱直齿轮锻模的正交优化设计,以分流角、凸模成形角、反向凸模成形角和分流距4个齿轮锻模设计的关键参数作为设计变量,以成形时所需工作载荷最小和成形后齿轮件端面机械加工余量最小为优化目标,找到了一组最佳的设计参数组合,与单一追求工作载荷最小或加工余量最小的参数组合相比,该组参数使综合评价指标提高了0.0879。

无线传感器网络基于模糊信息的QoS路由发现方法

有效使用片上受限资源以保持最长的生命周期是无线传感器网络的核心问题.无线传感器网络不断增长的多媒体应用引发人们研究如何满足具体应用的服务质量约束.能量因素与QoS各参数的相互影响构成了一个NP完全问题.本文引入模糊数学理论中的区间数概念抽象现实网络提供的信息,利用排队论方法将多业务多类型QoS多参数的约束和目标简化,从而得到了一种满足多类型业务多参数QoS要求的路由算法.仿真实验结果表明,在满足多类型业务多参数QoS要求的前提下,本文算法能很好支持多种业务的资源需求分配,可达到全网最优能耗均衡,延长网络寿命.

基于灰色模糊决策的多目标优化模型及应用研究

针对3个以上多目标优化计算复杂性难题,基于系统决策的思想,将灰色系统理论引入传统的模糊综合评判。通过整合局部和整体信息,建立了Pareto解的灰色模糊优选模型,并对其正确性进行了数学证明,给出了相应的遗传算法。工程算例表明,该模型实用有效。

基于改进灰色预测模糊PID控制的列车多目标优化研究

针对列车自动驾驶(ATO)系统各性能指标最优问题,充分考虑灰色预测控制、模糊控制与PID控制各自的优点,提出一种改进灰色预测模糊PID控制算法。以准时性、舒适性、精准停车及能耗为指标,列车动力学方程为约束,构建列车运行多目标模型;然后采用遗传算法优化该模型,根据MATLAB软件得到列车运行目标曲线;最后利用Simulink模块搭建PID控制器仿真模型、模糊PID控制器仿真模型和改进灰色预测模糊PID控制器仿真模型,获得其对应的跟踪曲线。选用车型和线路仿真模拟,仿真结果表明:改进灰色预测模糊PID控制算法比PID控制算法和模糊PID控制算法在提高列车运行的准时性、舒适性、停车精确性以及降低能耗方面更有效。

基于响应曲面建模和模糊灰色关联分析的高质高效铣削协同优化研究

高端智能制造的发展对加工过程运行决策提出了优化需求,为了实现优质高效的铣削加工,文中集成响应曲面法、模糊综合评价法和灰色关联分析方法,针对表面粗糙度和材料去除率进行了多目标协同优化建模及铣削参数优选研究。基于响应曲面法设计了铣削试验,将表面粗糙度和材料去除率通过模糊综合评价法处理后输入灰色关联分析系统,采用熵权法分配权重后生成单一响应目标即灰色关联度,建立面向灰色关联度的二次回归模型,进行工艺参数优化分析。结果表明:响应目标回归模型显著不失拟,模型运行可靠。进给速度和轴向切深对灰色关联度有显著影响,而主轴转速和径向切深对灰色关联度影响不显著,其中,进给速度对灰色关联度的影响最大,进给速度分别与轴向切深和径向切深的交互作用明显。优化方法有效平衡了最小表面粗糙度和最大材料去除率,最优参数解:主轴转速为7 620 r/min,进给速度为400 mm/min,轴向切深为0.04 mm,径向切深为0.40 mm,相应的灰色关联度比响应曲面试验最优参数的灰色关联度提高了15.74%,证明了该方法的有效性和可行性。

微粒群算法在网络QoS路由优化中的应用

网络路由优化问题是指在一个网络中,要求在某些约束条件下找出从源节点到宿节点之间某种含义之下的最佳路径。本文通过网络数学模型的提取得知网络QoS路由问题其实质是一个多目标约束优化问题,并将近年来兴起的微粒群算法应用到网络QoS路由优化中,仿真结果表明算法的可行性和有效性。

灰色模糊聚类分析法在多目标优化设计中的探讨

本文以灰色关联度为基础,提出了灰色模糊聚类分析法,并将它应用于多目标优化设计中。经实例分析表明,该方法可较好地反映出多目标系统的模糊性特征,使优选方案(或参数)的结果更为客观、合理,是一种新型的优化设计方法。

基于遗传算法的QoS路由多目标规划模型

本文根据多目标遗传算法的智能优化原理,提出了一种QoS路由多目标规划模型,同时采用Prüfer编码和小生境技术,提出求解该模型的遗传算法,并分析了算法的复杂性。

面向非地面网络多QoS保障的低地球轨道卫星星座设计

低地球轨道卫星星座(LSC)能够为非地面网络(NTN)提供无缝和快速连接,但无法为用户提供足够的服务质量保障,严重影响了NTN系统性能。综合考虑多个QoS指标,建立了LSC的容量与下行链路预算模型,进而,将星间链路的建立制定为QoS保障的链路预算问题。提出了带有改进交叉和变异算子的非支配排序遗传算法(INSGA-II)优化LSC的配置,实现多重覆盖率和系统容量的最大化以及星座成本的最小化。数值结果表明,与Telesat和Kepler相比,所设计的LSC具有相当甚至更高的性能,且其星座规模仅为Kepler系统的64%。

一种交互式的Ad Hoc网络QoS路由算法

针对分簇结构的 Ad Hoc网络以及一些特定业务对于多个目标同时性能的要求 ,本文选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为 Qo S优化目标 ,建立了 Qo S路由选择的多目标整数优化模型 ,并给出了求解模型的交互式算法 .该算法能够根据决策者的偏好以及网络的实际情况压缩目标空间 ,快速地找到满意路由 .

基于遗传算法与模糊选择的多播路由优化

遗传算法在优化计算特别是在多播路由问题中得到了广泛应用,但在进行大规模优化时,遗传算法存在着爬山能力差以及不成熟收敛等缺点。为此,提出基于启发式遗传算法和模糊选择机制的新型多播树计算方法,本算法采用树型结构编码和高效的遗传操作,同时优化时延、丢包率和带宽利用率等多个参数。仿真实验表明,这种算法用于多播路由多目标优化问题时,可以克服采用遗传算法进行多目标优化的缺陷。

基于QoS多播路由技术研究

随着Internet、移动网络和高性能网络的不断发展,在网络和不确定参数下具有QoS多播路由优化技术已成为网络及分布式系统领域的一个重要研究课题,这也是下一代Internet和高性能网络的难题。它吸引了许多爱好者。该文重点论述QoS多播路由需求,并简要阐明当前最新多目标优化问题的方法。定义了QoS多播路由作为多目标优化问题(即路由问题的网络模型)以及它是NP-复杂性问题。然后,重点讨论QoS多播路由的解决方法,包括约束多播树、多目标优化、计算智能和人工智能等。最后,文章建议一个约束多播路由结构和讨论一些将来的研究展望。

一种优化多目标的交互式路由算法

QoS路由的基本任务是寻找一条满足多个约束条件同时优化多个网络参数的路径。研究多约束条件下的多个线性目标优化的QoS路由问题。选取带宽作为约束条件,线性函数(时延和耗费)作为优化目标,建立了QoS路由选择的多目标线性整数规划模型。通过将多目标优化问题转化为线性单目标优化问题,证明了新问题的最优解是原问题的有效解,给出一种求解模型的交互式算法。该算法引入目标函数参考点概念,逐步调整目标函数参考点,压缩目标函数搜索空间来满足决策者和实时网络资源要求,并最终得到满意解。仿真实例表明了算法的可行性和可操作性。

基于模糊多目标决策的舰艇导弹优化配置

运用模糊理论和多目标优化理论探索舰艇编队所携带导弹的合理配置。采用灰色系统理论的关联度分析方法,得出各型导弹对理想导弹的关联度,构建进攻能力和防御能力的隶属度函数;通过多目标优化模型的求解,实现各型号导弹的最优配置。使用该优化算法,当舰艇编队面对不同的攻防任务时,能有效地辅助军事指挥员做出最优决策。

基于MBOA的QoS路由算法研究

无线adhoc网络中的QoS路由指标的优化是多个参数的优化问题,针对其特点,将多目标贝叶斯优化(MBOA)算法引入其中,对QoS的多个参数同时进行优化,用非确定性分类遗传算法(NSGA-II)中的选择方法挑选优选解。仿真实验结果表明,该算法收敛速度快,能够有效的搜索到较好的Pareto前沿。