检索结果-南通市图书馆

无线传感器网络TDMA调度的能量-时延Pareto优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2007年第9期22卷 967-971页

作者：毛剑琳吴智铭上海交通大学自动化系

针对多到一数据传输模式的无线传感器网络,提出了多目标TDMA(时分多址)调度优化模型,考虑了数据包的时延和节点状态切换导致的能量消耗,合理地建立了TDMA调度问题和进化搜索算法间的映射关系,并设计了基于微粒群的Pareto优化算法.仿真... 详细信息

针对多到一数据传输模式的无线传感器网络,提出了多目标TDMA(时分多址)调度优化模型,考虑了数据包的时延和节点状态切换导致的能量消耗,合理地建立了TDMA调度问题和进化搜索算法间的映射关系,并设计了基于微粒群的Pareto优化算法.仿真实验表明,该算法可以有效地找到一组能量和时延目标的Pareto优化解,其结果优于图着色算法.

关键词：无线传感器网络时分多址微粒群优化算法多目标优化 Pareto优化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

工业用钢内氧化动力学的研究渗

金属热处理 1989年第4期14卷 3-9页

作者：易茂中林建生陕西机械学院

用Fe_2O_3:Fe:Al_2O_3=1:1:1混合粉末,对20、20Cr、20Cr2Ni4、40Cr和GCr15五种钢进行了860～1100℃×8～80h内氧化处理,对其内氧化动力学进行了研究。研究结果表明:(1)钢的内氧化动力学遵守抛物线规律;(2)内氧化速度随内氧化温度的升高... 详细信息

用Fe_2O_3:Fe:Al_2O_3=1:1:1混合粉末,对20、20Cr、20Cr2Ni4、40Cr和GCr15五种钢进行了860～1100℃×8～80h内氧化处理,对其内氧化动力学进行了研究。研究结果表明:(1)钢的内氧化动力学遵守抛物线规律;(2)内氧化速度随内氧化温度的升高、钢中合金元素(主要是铬)和碳含量的降低而增大;(3)初始晶粒越小,内氧化速度越大;(4)内氧化过程中氧的晶界扩散发挥着重要作用;(5)试样表面氧化物覆层对内氧化速度有阻碍作用。这种阻碍作用表现在内氧化初期。

关键词：钢内氧化动力学氧势氧化

融入概率学习的混合差分进化算法求解绿色分布式可重入作业车间调度

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2024年第3期41卷 512-521页

作者：胡蓉伍星毛剑琳钱斌昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 云南机电职业技术学院云南昆明650000 昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500

本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.... 详细信息

本文针对绿色分布式可重入作业车间调度问题(GDRJSSP),提出一种融入概率学习的混合差分进化算法(HDE PL),以实现最大完工时间和总能耗最小.根据GDRJSSP的问题特点,设计编码和解码规则,并采用差分进化算法执行全局搜索来发现优质解区域.为能更明确地引导全局搜索方向,设计基于贝叶斯网络结构的多维概率模型合理学习和积累优质解(即当前种群中的较优解)的模式信息.结合问题解的结构特征,提出基于关键路径的4种邻域结构来构造局部搜索,并设计基于非关键路径的节能策略来提升算法获取低能耗非劣解的能力.仿真实验和算法对比验证了HDE PL可有效求解GDRJSSP.

关键词：差分进化绿色调度分布式调度可重入作业车间调度问题

维普期刊数据库博看期刊

CBS框架下面向复杂地图的低拓展度A^(*)算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

电子学报 2022年第8期50卷 1943-1950页

作者：宣志玮毛剑琳张凯翔昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500

A^(*)算法是机器人路径规划问题中的重要且常用算法之一,在地形复杂的大型地图中,路径点之间的不可视造成A^(*)算法需要大规模节点拓展才能找到可行的优化路径,由此导致算法对存储空间的需求剧增和求解效率的降低.对此,本文针对基于冲... 详细信息

A^(*)算法是机器人路径规划问题中的重要且常用算法之一,在地形复杂的大型地图中,路径点之间的不可视造成A^(*)算法需要大规模节点拓展才能找到可行的优化路径,由此导致算法对存储空间的需求剧增和求解效率的降低.对此,本文针对基于冲突搜索(Conflict-Based Search,CBS)框架下的低层路径规划问题,引入三角剖分方法,给出固定障碍处理方法,融合可视性优化获得相邻点可视的优化路径,在此基础上提出分段策略,令具有动态冲突处理能力的A^(*)算法依相邻可视点进行分段路径规划,最终获得低节点拓展度A^(*)路径规划算法.通过标准地图数据集的仿真实验表明,在复杂地图下本文提出的算法路径长度为A^(*)算法的98.1%~102.2%,节点拓展量降低85.4%,算法求解时间减少58.1%.

关键词： A^(*)算法路径规划 Delaunay三角剖分移动机器人冲突消解

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

设备状态监测与诊断系统的概念模型

计算机工程 2009年第12期35卷 229-232页

作者：伍星毛剑琳迟毅林昆明理工大学机电工程学院昆明650093 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650093

采用任何软件技术实现的设备状态监测与故障诊断系统都应该遵循同一个高层次抽象的概念模型,采用统一建模语言,以基于Web的设备远程监测与诊断系统(WRMFDS)的概念模型为实例,建立该领域的概念模型,采用面向对象分析和设计模式建立相应... 详细信息

采用任何软件技术实现的设备状态监测与故障诊断系统都应该遵循同一个高层次抽象的概念模型,采用统一建模语言,以基于Web的设备远程监测与诊断系统(WRMFDS)的概念模型为实例,建立该领域的概念模型,采用面向对象分析和设计模式建立相应的关键对象模型。设计和实现的WRMFDS原型系统在一定程度上证明了该概念模型的正确性与有效性。

关键词：状态监测故障诊断统一建模语言概念模型

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

改进的自适应遗传算法求解0/1背包问题

计算机应用 2012年第6期32卷 1682-1684页

作者：王娜向凤红毛剑琳昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650000

为提高遗传算法求解问题的性能,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在交叉概率和变异概率公式中引入了当代迭代次数因子,提出了基因差别比例(Ca)的概念。Ca越大的基因位发生交叉、变异的概率越大,产生新个体的可能性越大;在模式生成... 详细信息

为提高遗传算法求解问题的性能,提出一种改进的自适应遗传算法,该算法在交叉概率和变异概率公式中引入了当代迭代次数因子,提出了基因差别比例(Ca)的概念。Ca越大的基因位发生交叉、变异的概率越大,产生新个体的可能性越大;在模式生成操作中,确定基因位的选取同样由Ca决定。仿真结果表明,此算法在求解0/1背包问题时,其寻优能力有很大提高。

关键词： 0/1背包问题自适应遗传算法交叉变异概率交叉变异操作模式替代操作

基于无线传感器网络的控制系统采样频率优化算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制与决策 2007年第1期22卷 45-48页

作者：毛剑琳吴智铭王四平上海交通大学自动化系上海200030

针对基于无线传感网的网络化控制系统,讨论了采样频率的优化问题.建立了以数字和模拟控制系统性能差距指数最低为目标,以无线节点的通信容量为约束条件的非线性优化模型,并以障碍函数法进行求解,提出了基于节点缓冲区信息的分布式迭代算... 详细信息

针对基于无线传感网的网络化控制系统,讨论了采样频率的优化问题.建立了以数字和模拟控制系统性能差距指数最低为目标,以无线节点的通信容量为约束条件的非线性优化模型,并以障碍函数法进行求解,提出了基于节点缓冲区信息的分布式迭代算法.该算法在传感节点的计算量小,易于实现.仿真表明该算法能有效收敛到系统的最优目标点,并能适应于系统的负载变化.

关键词：无线传感器网络网络化控制系统采样频率非线性优化

双重信息引导的蚁群算法求解绿色多舱车辆路径问题

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

控制理论与应用 2024年第6期41卷 1067-1078页

作者：郭宁申秋义钱斌那靖胡蓉毛剑琳昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650500 昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室云南昆明650500

针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP),文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解.首先,在DIACO的全局搜索阶段,重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM),使其同时包含客户块信息和... 详细信息

针对当前实际运输中广泛存在的绿色多舱车辆路径问题(GMCVRP),文章提出一种双重信息引导的蚁群优化算法(DIACO)进行求解.首先,在DIACO的全局搜索阶段,重新构建传统蚁群优化算法(TACO)中的信息素浓度矩阵(PCM),使其同时包含客户块信息和客户序列信息,即建立具有双重信息的PCM(DIPCM),从而更全面学习和累积优质解的信息;采用3种启发式方法生成较高质量个体,用于初始化DIPCM,可快速引导算法朝向解空间中优质区域进行搜索.其次,在DIACO的局部搜索阶段,设计结合自适应策略的多种变邻域操作,用于对解空间的优质区域执行深入搜索.再次,提出信息素浓度平衡机制,以防止搜索陷入停滞.最后,使用不同规模的算例进行仿真测试和算法对比,结果验证了DIACO是求解GMCVRP的有效算法.

关键词：多舱车辆路径问题绿色蚁群优化算法双重信息引导信息素浓度平衡机制

维普期刊数据库博看期刊

基于讨价还价博弈机制的B-IHCA^(*)多机器人路径规划算法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化学报 2023年第7期49卷 1483-1497页

作者：张凯翔毛剑琳向凤红宣志玮昆明理工大学机电工程学院昆明650500 昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500

针对密集场景中大规模冲突导致多机器人路径规划(Multi-agent path finding,MAPF)成功率低的问题,引入讨价还价博弈机制并以层级协作A^(*)(Hierarchical cooperative A^(*),HCA^(*))算法为内核,提出一种基于讨价还价博弈机制的改进层级... 详细信息

针对密集场景中大规模冲突导致多机器人路径规划(Multi-agent path finding,MAPF)成功率低的问题,引入讨价还价博弈机制并以层级协作A^(*)(Hierarchical cooperative A^(*),HCA^(*))算法为内核,提出一种基于讨价还价博弈机制的改进层级协作A^(*)(Bargaining game based improving HCA^(*),B-IHCA^(*))算法.首先,在HCA^(*)算法基础上,对导致路径无解的冲突双方或多方进行讨价还价博弈.由高优先级机器人先出价,当低优先级机器人在该条件下无法求解时,则其将不接受该出价,并通过降约束求解方式进行还价.再由其他冲突方对此做进一步还价,直至各冲突方都能协调得到可接受的路径方案.其次,为避免原始HCA^(*)算法由于高优先级的阻碍陷于过长或反复无效搜索状态,在底层A^(*)搜索环节加入了熔断机制.通过熔断机制与讨价还价博弈相配合可在提升路径求解成功率的同时兼顾路径代价.研究结果表明,所提算法在密集场景大规模机器人路径规划问题上较现有算法求解成功率更高、求解时间更短,路径代价得到改善,验证了算法的有效性.

关键词：多机器人路径规划讨价还价博弈解耦协作