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离散粒子群社区检测算法

系统工程与电子技术 2016年第2期38卷 428-433页

作者：周东青王星程嗣怡陈游空军工程大学航空航天工程学院陕西西安710038

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络... 详细信息

针对复杂网络中的社区检测问题,提出了一种基于节点影响力的离散粒子群社区检测方法。该方法以模块度密度作为目标函数,利用离散粒子群算法对其进行优化,在优化过程中提出了节点影响力的概念,其充分利用了网络中节点的相互关系检测网络中的社区结构。同时,在此基础上提出了基于节点影响力的粒子群初始化方法和粒子状态更新方法。利用人工网络数据集和真实网络数据集对所提算法进行测试,实验结果表明,所提算法具有较好的检测结果,能更好地对网络中社区进行划分。

关键词：复杂网络社区检测离散粒子群模块度密度

基于离散粒子群算法的数据中心网络流量调度研究

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电子学报 2016年第9期44卷 2197-2202页

作者：林智华高文吴春明李勇燕福建江夏学院电子信息科学学院福建福州350108 浙江大学计算机学院浙江杭州310027 绍兴文理学院上虞分院浙江上虞312300

数据中心网络利用多个并行路径为集群计算等网络服务提供高对分带宽.然而,现有的流量调度算法可能会引起链路负载不均衡,核心交换机冲突加剧,造成网络总体性能降低.本文将流调度问题转化成0-K背包问题求解,提出基于离散粒子群的流调度算... 详细信息

数据中心网络利用多个并行路径为集群计算等网络服务提供高对分带宽.然而,现有的流量调度算法可能会引起链路负载不均衡,核心交换机冲突加剧,造成网络总体性能降低.本文将流调度问题转化成0-K背包问题求解,提出基于离散粒子群的流调度算法DPSOFS(Discrete Particle Swarm Optimization Flow Scheduling).该算法根据Fat-Tree结构特点定义了粒子速度、位置和运算规则,以两次迭代冲突流个数差值作为目标函数,并限定路径搜索范围,减少随机搜索的盲目性.仿真实验验证了该算法对减少流冲突快速有效,能提高网络对分带宽.

关键词： Fat-Tree 数据中心网络离散粒子群流调度

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改进混合离散粒子群的多种优化策略算法

中南大学学报（自然科学版） 2009年第4期40卷 1047-1053页

作者：余伶俐蔡自兴中南大学信息科学与工程学院湖南长沙410083

针对离散粒子群算法求解旅行商问题,根据组合优化问题和离散量的特点,改进离散粒子群算法更新的运动方程。对离散粒子群算法分别加入逆转变异优化策略、受蚁群启示的变异优化策略和近邻搜索变异优化策略3种优化变异优化策略,使其成为新... 详细信息

针对离散粒子群算法求解旅行商问题,根据组合优化问题和离散量的特点,改进离散粒子群算法更新的运动方程。对离散粒子群算法分别加入逆转变异优化策略、受蚁群启示的变异优化策略和近邻搜索变异优化策略3种优化变异优化策略,使其成为新的混合离散粒子群算法,最后对3种混合离散粒子群算法进行比较,并剖析仿真结果的本质。结果表明:3种优化策略在不同程度上都提高了离散粒子群算法的总体效果和收敛性能,其中,加入逆转变异优化策略的混合粒子群算法实现简单,时间代价较小;加入近邻搜索变异优化策略的混合粒子群算法不论是在最优值或稳定性方面表现最突出。

关键词：离散粒子群变异优化策略旅行商问题蚁群

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基于离散粒子群算法的研制费用优化模型

系统工程与电子技术 2008年第12期30卷 2439-2441页

作者：王帅辛永平空军工程大学导弹学院陕西三原713800

首先给出了武器装备研制费用和效能的期望值模型。通过Delphifa法确定期望值。提出了费用参数矩阵的概念,根据研制武器系统效能等设计值与期望值绝对差最小原则,建立了基于离散粒子群的费用参数优化模型,并进行了仿真实现。结果表明该... 详细信息

首先给出了武器装备研制费用和效能的期望值模型。通过Delphifa法确定期望值。提出了费用参数矩阵的概念,根据研制武器系统效能等设计值与期望值绝对差最小原则,建立了基于离散粒子群的费用参数优化模型,并进行了仿真实现。结果表明该方法可行,为武器装备研制的性能参数设计和费用优化提供了一种新方法。

关键词：费用优化离散粒子群武器装备

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一种基于离散粒子群的自适应径向基网络模型

系统工程与电子技术 2008年第12期30卷 2402-2405页

作者：於世为诸克军中国地质大学(武汉)经济管理学院湖北武汉430074

提出了一种基于离散粒子群的自适应RBF网络模型。即融合两个二进制编码粒子群,通过对最近邻聚类中心选择法的改进,RBF网络模型能自适应地优化隐节点数、中心向量与宽度,且在保证网络性能的前提下,使网络的结构相对简单(较少的隐层节点数... 详细信息

提出了一种基于离散粒子群的自适应RBF网络模型。即融合两个二进制编码粒子群,通过对最近邻聚类中心选择法的改进,RBF网络模型能自适应地优化隐节点数、中心向量与宽度,且在保证网络性能的前提下,使网络的结构相对简单(较少的隐层节点数)。同时为进一步提高网络性能,采用梯度下降法与递推最小二乘法混合学习策略,分别对基函数参数(中心与宽度)和输出层线性权值进行学习。仿真实验证明了该方法模型的有效性。

关键词：离散粒子群 RBF网络自适应混合学习

基于离散粒子群和偏最小二乘的水源地浊度高光谱反演

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农业机械学报 2018年第1期49卷 173-182页

作者：曹引冶运涛赵红莉蒋云钟王浩严登明东华大学国家环境保护纺织工业污染防治工程技术中心上海201620 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室北京100038

随着面源污染的加剧,导致水源地水体富营养化程度日趋严重,浊度作为衡量水体富营养化的一项重要指标,是水质评价的重要参数。为降低浊度偏最小二乘(Partial least squares,PLS)反演模型建模的不确定性,提高模型反演精度,提出了基于离散... 详细信息

随着面源污染的加剧,导致水源地水体富营养化程度日趋严重,浊度作为衡量水体富营养化的一项重要指标,是水质评价的重要参数。为降低浊度偏最小二乘(Partial least squares,PLS)反演模型建模的不确定性,提高模型反演精度,提出了基于离散粒子群(Discrete binary particle swarm optimization,DBPSO)和偏最小二乘的水体浊度反演模型。以2015年10月在南水北调东线重要水源地微山湖获取的水体浊度和准同步的HJ-1A HSI高光谱数据为例,利用HJ-1A HSI B26-B105(中心波长:518~870 nm)全谱段光谱反射率(Original spectral reflectance,OSR)和归一化光谱反射率(Normalized spectral reflectance,NSR)直接构建浊度OSR-PLS和NSR-PLS反演模型,同时利用离散粒子群算法优选输入浊度PLS反演模型的最佳原始波段反射率和归一化光谱反射率,在此基础上提出并构建浊度OSR-DBPSO-PLS和NSR-DBPSO-PLS反演模型;然后对上述模型进行精度评价,分析光谱归一化处理和特征波段优选对PLS模型反演精度的影响,选择精度最高的模型反演微山湖水体浊度分布。结果表明:NSR-PLS模型精度(R2=0.91)高于OSR-PLS模型(R2=0.50),对波段进行归一化处理能提高浊度PLS反演模型精度;DBPSO能够识别浊度PLS反演的最佳波段,浊度PLS建模所需的波段数由80个分别减少为44个(OSR波段)和36个(NSR波段),在此基础上构建的OSR-DBPSO-PLS模型(R2=0.96)和NSR-DBPSO-PLS模型(R2=0.97)均具有较高精度,显著高于直接利用全谱波段构建的浊度PLS模型反演精度;选择综合误差最小的NSR-DBPSO-PLS模型反演微山湖水体浊度,反演结果符合实际,该模型适用于HJ-1A HSI数据和内陆水体浊度反演。

关键词：水源地浊度高光谱反演离散粒子群偏最小二乘 HJ-1A HSI

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基于信息素机制的离散粒子群算法及其应用

系统仿真学报 2008年第2期20卷 395-398,414页

作者：吕强汤贤铭俞金寿杭州电子科技大学自动化学院杭州310018 华东理工大学自动化研究所上海200237

借鉴蚁群算法的信息素机制,提出了一种基于信息素机制的离散粒子群算法。采用信息素机制的主要作用是使飞行在空间中的各个粒子不但要根据自己的信息来判断飞行方向,还可以根据其它粒子留下的信息进行方向判断。背包问题实验结果显示,... 详细信息

借鉴蚁群算法的信息素机制,提出了一种基于信息素机制的离散粒子群算法。采用信息素机制的主要作用是使飞行在空间中的各个粒子不但要根据自己的信息来判断飞行方向,还可以根据其它粒子留下的信息进行方向判断。背包问题实验结果显示,该算法可以获得较优解。然后,将该算法应用到乳腺癌病人识别问题的特征选择上,结果显示,采用特征选择后的属性数据,所训练的网络可以获得较高的识别率。

关键词：离散粒子群特征选择信息素背包问题

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双尺度协同变异的离散粒子群算法

哈尔滨工程大学学报 2011年第12期32卷 1617-1623页

作者：陶新民王妍赵春晖刘玉哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对离散粒子群算法局部搜索能力差的不足,提出了一种基于双尺度协同变异的离散微粒群算法.采用对当前最优解进行双尺度速度变异的方法,来实现提高算法局部最优解搜索和改善最优解精度的能力.在算法初期利用大尺度速度变异可增加粒子的... 详细信息

针对离散粒子群算法局部搜索能力差的不足,提出了一种基于双尺度协同变异的离散微粒群算法.采用对当前最优解进行双尺度速度变异的方法,来实现提高算法局部最优解搜索和改善最优解精度的能力.在算法初期利用大尺度速度变异可增加粒子的多样性,快速定位到最优解区域;算法后期则通过逐渐减小的小尺度变异可提高算法在最优解附近的局部精确解搜索性能.将改进算法应用于5个标准Benchmark函数优化问题,并与其他5种离散粒子群算法在收敛速度和稳定性方面进行比较,统计结果表明新算法具有更加的优化性能.

关键词：离散粒子群双尺度协同变异

基于改进离散粒子群算法的危化品仓库垛位布局优化研究

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大连理工大学学报 2020年第3期60卷 285-292页

作者：戴波林双双张岩刘学君北京石油化工学院信息工程学院北京102617 北京化工大学信息科学与技术学院北京100029

堆垛是危化品仓储的重要方式之一,其布局优化是带有特殊约束的非确定性多项式难题(NP-hard).为此建立了以仓储利用率为目标函数,危化品仓储安全距离为约束条件的仓储堆垛布局优化数学模型.针对此问题的非二进制离散特性,提出了符合危化... 详细信息

堆垛是危化品仓储的重要方式之一,其布局优化是带有特殊约束的非确定性多项式难题(NP-hard).为此建立了以仓储利用率为目标函数,危化品仓储安全距离为约束条件的仓储堆垛布局优化数学模型.针对此问题的非二进制离散特性,提出了符合危化品垛位布局优化问题的离散粒子群算法,该算法重新定义了速度与位置更新公式,设计了最高水平线分层排放策略,实现了危化品仓库安全约束条件下适应度函数的计算,优化了垛位与通道位置的布局.实验表明:该算法在满足危化品仓储安全的条件下,可有效提高货物堆垛仓储的利用率.

关键词：危化品仓库布局优化 NP-hard 离散粒子群