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基于动态参数蚁群算法的云制造服务组合

计算机技术与发展 2018年第1期28卷 127-130页

作者：张严凯周井泉李强南京邮电大学电子科学与工程学院江苏南京210003

为了使云制造资源更加有效地分配到各个制造任务中,提出了一种动态参数蚁群算法(Dynamic Parameter Ant Colony Optimization,DPACO)。该算法建立在QoS(Quality of Service)评估模型之上,QoS评估模型通过综合成本C(Cost)、时间T(Time)... 详细信息

为了使云制造资源更加有效地分配到各个制造任务中,提出了一种动态参数蚁群算法(Dynamic Parameter Ant Colony Optimization,DPACO)。该算法建立在QoS(Quality of Service)评估模型之上,QoS评估模型通过综合成本C(Cost)、时间T(Time)、质量函数Q(Quality function)和满意度S(Satisfaction)四个方面得到适应度函数F,F越小结果越优。DPACO算法通过改变参数在不同阶段的值来使算法获得更快的收敛效率,加入特殊蚂蚁使得算法更好地跳出局部最优解获得全局最优解。最后通过钢铁锻造任务的云制造资源优选将DPACO算法与原始ACO、PSO、DE算法作比较,实验结果表明,DPACO算法在求解云制造服务组合问题上能够更好地获得全局最优解,并具有较高的收敛效率。

关键词：云制造服务组合动态参数蚁群算法 QoS评估模型适应度函数

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木卫四探测任务转移轨迹状态序列搜索与优化

北京航空航天大学学报 2024年

作者：井泉李明涛王有亮中国科学院国家空间科学中心中国科学院大学

针对使用图形化分析方法在设计木卫四环绕任务转移轨道时人工参与度高的问题，提出了基于图形化分析的转移轨道状态序列搜索算法。通过对图形性质以及共振引力辅助的分析，归纳出轨道状态的变化模式，进而提出迭代求解状态转移序列的搜... 详细信息

针对使用图形化分析方法在设计木卫四环绕任务转移轨道时人工参与度高的问题，提出了基于图形化分析的转移轨道状态序列搜索算法。通过对图形性质以及共振引力辅助的分析，归纳出轨道状态的变化模式，进而提出迭代求解状态转移序列的搜索算法。对木卫四环绕任务转移轨道进行仿真，结果表明方法可以快速高效获得多个转移序列；对得到的序列求解对应的转移轨道，结果表明探测器可以在2.13年内消耗2.108 km/s的速度增量实现从初始环木大椭圆轨道到木卫四环绕轨道的转移，比其他方法得到的转移序列节省约100-200 m/s的速度增量以及约1年的转移时间。本文提出的方法解决了在使用图形化分析方法时人工参与度高的问题。

关键词：木星系统木卫四探测轨道优化设计引力辅助共振引力辅助

基于OFDMA的WiMAX测距中的上行载波频偏估计算法研究

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数字通信世界 2018年第1期 14-16,9页

作者：周琳凯李晴飞周井泉南京熊猫汉达科技有限公司南京210003 南京邮电大学南京210003

在本文中,基于伪噪声(PN)序列在时域和频域的相关性提出两种算法,仿真结果表明,所提出的频域相关性的算法要优于所提出的时域相关性算法,且对于多用户干扰和剩余频偏具有更强的鲁棒性。

关键词：正交频分复用多址接入同步载波频偏时偏

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混沌蚁群算法的Web服务组合优化研究

计算机技术与发展 2017年第2期27卷 178-181,186页

作者：承松周井泉常瑞云南京邮电大学电子科学与工程学院江苏南京210003

为保证Web服务组合满足用户对Web服务质量日益增长的需求,提出了基于体验质量(Quality of Experience,Qo E)的Web服务组合优化方法,即建立模糊专家系统(Fuzzy Expert System)Qo E评估模型,并转化为Web服务组合优化的数学模型,采用混沌... 详细信息

为保证Web服务组合满足用户对Web服务质量日益增长的需求,提出了基于体验质量(Quality of Experience,Qo E)的Web服务组合优化方法,即建立模糊专家系统(Fuzzy Expert System)Qo E评估模型,并转化为Web服务组合优化的数学模型,采用混沌蚁群算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO)进行Web服务组合优化求解。该方法利用混沌算法的遍历性、随机性和规律性,通过引入混沌扰动来避免优化过程中出现局部最优解,以期获得服务组合的全局最优解。为验证CACO算法的可行性和有效性,对其与人工蜂群算法(ABC)、粒子群算法(PSO)和原始蚁群算法(ACO)等进行了同步对比实验。实验结果表明,CACO算法相比其他算法具有运行时间短、收敛速度快且稳定性高的优点,具有较好的发展前景。

关键词： Web服务组合模糊专家系统用户体验质量混沌蚁群算法

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基于队列长度和速率的拥塞控制神经网络方法

计算机技术与发展 2014年第2期24卷 107-110页

作者：李琴周井泉黄亮亮南京邮电大学电子科学与工程学院江苏南京210003

文中研究了网络拥塞控制问题。PID控制器是实现网络拥塞控制非常有效的方法,能够实现对网络的主动队列管理。文中根据队列长度和变化速率,利用神经网络实现传统的比例微分积分器(PID)功能,从而提出了基于队列长度和速率的拥塞控制神经... 详细信息

文中研究了网络拥塞控制问题。PID控制器是实现网络拥塞控制非常有效的方法,能够实现对网络的主动队列管理。文中根据队列长度和变化速率,利用神经网络实现传统的比例微分积分器(PID)功能,从而提出了基于队列长度和速率的拥塞控制神经网络方法(RSPID)。该方法利用神经网络的加权动量梯度学习算法,自动调节控制参数,克服了传统PID控制方法由于控制器参数固定带来的适应性和稳定性问题。仿真结果表明,RSPID算法的鲁棒性和队列长度性能要优于PID算法。

关键词：拥塞控制动量梯度学习神经网络比例微分积分器

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网络效益最大化的认知无线电频谱分配算法

计算机技术与发展 2013年第8期23卷 91-94,99页

作者：郑志刚薛菲周井泉南京邮电大学电子科学与工程学院江苏南京210003

首先介绍了认知无线电系统中频谱分配的图论着色模型。针对该模型以网络效益最大化为目标,设计了自适应的交叉和变异算子,并在此基础上引入小生境技术,提出了基于自适应小生境遗传算法的认知无线电频谱分配算法。通过仿真实验比较了本... 详细信息

首先介绍了认知无线电系统中频谱分配的图论着色模型。针对该模型以网络效益最大化为目标,设计了自适应的交叉和变异算子,并在此基础上引入小生境技术,提出了基于自适应小生境遗传算法的认知无线电频谱分配算法。通过仿真实验比较了本算法、颜色敏感图论算法与经典遗传算法的性能。结果表明基于自适应小生境的遗传算法不易陷入局部最优,在较少的代数内就可以找到理想最优解,能更好地实现网络频谱效益最大化,其性能优于颜色敏感图论算法和经典遗传算法。

关键词：认知无线电频谱分配小生境自适应遗传算法

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深度学习视角下全线上教学范式探索

计算机教育 2021年第5期 18-22页

作者：于舒娟丁玲何万益周井泉南京邮电大学通达学院江苏扬州225127 南京邮电大学电子与光学工程学院江苏南京210003 南京邮电大学外国语学院江苏南京210003

分析线上教学有效性的影响因素,指出将浅层学习转化为深度学习的重要性,提出将深度学习的7种策略融入全线上教学,给出课前、课中、课后的具体教学工作设置模型,对模型内涵和实施策略进行分析,并以电路分析基础课程为例,介绍教学实践,最... 详细信息

分析线上教学有效性的影响因素,指出将浅层学习转化为深度学习的重要性,提出将深度学习的7种策略融入全线上教学,给出课前、课中、课后的具体教学工作设置模型,对模型内涵和实施策略进行分析,并以电路分析基础课程为例,介绍教学实践,最后说明该教学方法的有效性。

关键词：深度学习新冠肺炎疫情全线上教学

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基于模糊神经PID的主动队列管理方法研究

计算机技术与发展 2015年第8期25卷 99-102页

作者：唐上进周井泉张卓南京邮电大学电子科学与工程学院江苏南京210003

PID作为主动队列管理中的重要算法,存在参数不能实时调节、不能适应非线性和动态的网络环境等问题。为了克服这些问题,文中引入基于Mandani规则的模糊逻辑和三层神经网络PID,提出了基于模糊神经PID(FNPID)的主动队列管理算法。该算法利... 详细信息

PID作为主动队列管理中的重要算法,存在参数不能实时调节、不能适应非线性和动态的网络环境等问题。为了克服这些问题,文中引入基于Mandani规则的模糊逻辑和三层神经网络PID,提出了基于模糊神经PID(FNPID)的主动队列管理算法。该算法利用模糊逻辑计算当前网络学习速率,在神经网络PID中利用加权动量的梯度下降法,根据可变的学习速率来计算相应的丢包率。为使FNPID算法更具有适应性,文中将队列长度和包到达速率作为共同度量,并在丢包率合成时采取动态权重。基于NS2仿真平台,在相同网络环境下对PID算法和FNPID算法的性能进行对比研究。仿真结果表明,相比于PID算法,FNPID算法在稳定队列长度和降低平均时延的同时能使队列长度迅速收敛到期望值,具有较强的适应性和鲁棒性。

关键词：模糊逻辑神经网络主动队列管理比例微分积分器

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基于模糊控制的神经元PID主动队列管理

计算机技术与发展 2013年第10期23卷 95-98页

作者：杨宏胡琛琛周井泉南京邮电大学电子科学与工程学院江苏南京210003

文中主要研究网络拥塞控制机制中的主动队列管理(AQM)算法。针对传统PID主动队列管理算法中参数固定、不能实时调整、无法适应复杂多变的非线性网络等缺点,将模糊控制模块与单神经元自适应PID(SNAPID)相结合,提出了一种改进的主动队列... 详细信息

文中主要研究网络拥塞控制机制中的主动队列管理(AQM)算法。针对传统PID主动队列管理算法中参数固定、不能实时调整、无法适应复杂多变的非线性网络等缺点,将模糊控制模块与单神经元自适应PID(SNAPID)相结合,提出了一种改进的主动队列管理算法-基于速率模糊控制的神经元自适应PID(RSNAPID)算法。该算法利用模糊控制模块,对单神经元的比例系数进行在线调整,并对单神经元的学习速率进行了相应的改进。利用NS2对PI算法、SNAPID算法以及RSNAPID算法进行了比较,仿真结果表明RSNAPID算法具有更好的收敛性、稳定性以及鲁棒性。

关键词：拥塞控制神经元自适应模糊控制主动队列管理