云计算多目标任务调度的优化粒子群算法研究

针对传统粒子群算法求解云计算多目标任务调度的收敛速度慢、精度低的缺陷,提出一种优化多目标任务调度粒子群算法(MOTS-PSO)。首先,引入非线性自适应惯性权重,改变粒子的寻优能力,避免算法陷入局部最优;其次引入花朵授粉算法概率更新机制,平衡粒子的全局搜索和局部寻优,并对粒子的全局搜索位置更新公式进行改进;最后引入萤火虫算法,产生"精英解"对局部搜索位置更新公式进行改进;同时利用"精英解"对粒子的位置进行扰动,跳出局部最优状态。实验表明,MOTS-PSO算法在收敛速度和收敛精度上,比PSO算法提高了27.1%、19.9%,比FA算法提高了22.09%、5.2%。进一步实验表明,MOTS-PSO算法在解决不同规模数量的任务调度时,比PSO、FA算法效果更优。

动态凸包引导的偏优规划蚁群算法求解TSP问题

针对蚁群算法搜索空间大、收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于动态凸包引导的偏优规划蚁群算法。改进后的算法动态控制蚂蚁的待选城市范围,有助于在跳出局部最优并向全局最优逼近的基础上减少蚂蚁搜索空间;同时,引入延陷漂流因子和基于待选城市构建的凸包来干预当前蚂蚁的城市选择,增加算法前期解的多样性并提高蚂蚁的偏优规划能力;再利用局部与整体相结合的完整路径信息、凸包的构建信息来协调信息素的更新,引导后继蚂蚁路径偏优规划,提高算法的求解精度;设计具有收敛性的信息素最大最小值限制策略,既加快算法的求解速度又避免算法过早停滞;最后在4种经典TSP模型上应用改进后的算法。仿真结果表明,所提算法在求解精度和收敛速度等方面均有显著提高,且具有较好的适用性。

多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法求解最短路径问题

针对最短路径问题中Q学习算法的初始搜索空间大、后期收敛不稳定的缺陷,提出多头绒泡菌预处理的改进Q学习算法(PPA-Q)。该算法引入网络预处理过程和自适应概率选择模型,利用多头绒泡菌进行网络预处理,减少算法前期的无用探索空间,再通过改进的模拟退火算法实现自适应概率选择模型,加强算法对优质路径的探索程度,增加算法初期解的多样性,同时在算法后期稳定逼近最优路径且不振荡。仿真结果表明,PPA-Q算法收敛到最优路径成功率为100%,高于经典蚁群(ACO)算法和Q(λ)算法的80%,其迭代次数分别低于Q学习算法57.2%、ACO算法32.9%和Q(λ)算法35.1%.

基于Android的图书漂流共享软件开发

图书漂流为图书资源共享提供了一个生态价值链,在现实生活中具有重要意义。针对图书漂流时空约束和大众参与度低的缺点,基于当前各项服务模式和环境,研究开发了一种基于Android平台智能手机的图书漂流和共享软件APP。该软件利用互联网线上渠道易实施、易沟通、实时更新的交互特点,整合零散闲置图书资源,通过线下实现对图书的多种操作,而且操作简单,弥补了图书漂流的诸多缺陷,提供了一种方便、快捷的图书漂流共享新方式。应用结果表明,该软件方便易用且运行稳定,易于推广。

图像测量显微镜数控二维载物台的设计

针对数字显微镜大幅面图像拼接中图像扫描的问题,设计了用于显微镜图像拼接的数控二维载物台机械结构与控制系统。通过采用二维堆叠式共面结构减少了阿贝误差,提高了系统集成度,同时结合有限元分析方法,对机械结构进行了分析;基于单片机设计了基于高精度光栅尺反馈与PID精密运动控制结合的二维数控平台的闭环位移控制系统,实现了二维移动平台X/Y方向的运动控制;采用双频激光干涉仪对所设计的数控二维载物台进行了标定,建立了运动控制误差补偿模型,提高了系统运动精度。研究结果表明:该结构在10 kg负载下形变为0.229 5μm;经补偿后,在100 mm×100 mm的行程范围内重复定位精度小于±5μm。

基于IPC+PMAC的全自动汽车车牌压字机控制系统

针对国内车牌压字机存在自动化程度差、生产效率低和定位精度不高等问题,设计一种以IPC+PMAC为核心的汽车车牌自动压字机控制系统。采用IPC和PMAC控制字模库,实现对车牌字模的组合排序。利用PLC控制步进电机、气缸等完成车牌的上下料;由液压缸对车牌进行冲压,完成车牌的自动化压字。实验结果表明:该系统能够实现车牌的全自动化压字,提高车牌生产效率,降低生产成本,可为设计新型的汽车车牌压字机提供参考。

软件多项目管理可拆分资源调度优化

在软件开发中,多项目管理资源调度一直是影响控制软件开发成本和开发效率的难点.为此,笔者构建一种面向资源、项目的多任务的管理优化模型,针对问题的特点,在现有的遗传算法的基础上,提出一种双层混合循环迭代算法(Two Level Hybrid Cycle Iterative Algorithm,TLHCIA).该算法使用作业划分策略提高初始种群的有效性,使用作业优先搜索算法提高迭代速度,使用作业资源转移调度机制缩短多任务资源调度时间.实验结果表明,笔者提出的TLHCIA可以有效避免不合理的资源转移,减少资源调度冲突,给出更高质量的资源分配和调度方案,从而实现多任务并行执行。