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Research on Data Routing Model Based on Ant Colony Algorithms 被引量:1
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作者 龚跃 吴航 +2 位作者 鲍杰 王君军 张艳秋 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2010年第4期269-272,共4页
Improved traditional ant colony algorithms,a data routing model used to the data remote exchange on WAN was presented.In the model,random heuristic factors were introduced to realize multi-path search.The updating mod... Improved traditional ant colony algorithms,a data routing model used to the data remote exchange on WAN was presented.In the model,random heuristic factors were introduced to realize multi-path search.The updating model of pheromone could adjust the pheromone concentration on the optimal path according to path load dynamically to make the system keep load balance.The simulation results show that the improved model has a higher performance on convergence and load balance. 展开更多
关键词 computer software data transmission ant colony algorithm routing model
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Improved ant colony optimization algorithm for the traveling salesman problems 被引量:23
2
作者 Rongwei Gan Qingshun Guo +1 位作者 Huiyou Chang Yang Yi 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2010年第2期329-333,共5页
Ant colony optimization (ACO) is a new heuristic algo- rithm which has been proven a successful technique and applied to a number of combinatorial optimization problems. The traveling salesman problem (TSP) is amo... Ant colony optimization (ACO) is a new heuristic algo- rithm which has been proven a successful technique and applied to a number of combinatorial optimization problems. The traveling salesman problem (TSP) is among the most important combinato- rial problems. An ACO algorithm based on scout characteristic is proposed for solving the stagnation behavior and premature con- vergence problem of the basic ACO algorithm on TSP. The main idea is to partition artificial ants into two groups: scout ants and common ants. The common ants work according to the search manner of basic ant colony algorithm, but scout ants have some differences from common ants, they calculate each route's muta- tion probability of the current optimal solution using path evaluation model and search around the optimal solution according to the mutation probability. Simulation on TSP shows that the improved algorithm has high efficiency and robustness. 展开更多
关键词 ant colony optimization heuristic algorithm scout ants path evaluation model traveling salesman problem.
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Research on Ant Colony Algorithm in Vehicle Operation Adjustment Based on IOT
3
作者 Xian-Min Wei 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2013年第2期17-21,共5页
Automatic solution of vehicle operation adjustment is the important content in realizing vehicle traffic command automation on Internet of Things platform. Based on both the organization realization of Internet of Thi... Automatic solution of vehicle operation adjustment is the important content in realizing vehicle traffic command automation on Internet of Things platform. Based on both the organization realization of Internet of Things platform and the merging vehicle operation adjustment into the Flow-Shop scheduling problem in manufacturing systems,this paper has constructed the optimization model with a two-lane vehicle operation adjustment. With respect to the large model solution space and complex constraints,a better solution algorithm is proposed based on ant colony algorithm for optimal quick solution. The simulation results show that the algorithm is feasible and the approximate optimal solution can be quickly obtained. 展开更多
关键词 vehicles operation adjustment flow-shop scheduling optimization model ant colony algorithm
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基于多阶段时间窗模型的物流机器人动态轨迹规划
4
作者 杨丽香 李洁 《微型电脑应用》 2026年第1期13-16,共4页
随着物流行业的快速发展,自动运行的物流机器人逐渐成为配送领域的新趋势。针对物流机器人的配送路径规划问题,文章对机器人配送路径规划方法进行研究。通过引入时间窗惩罚成本函数,优化多阶段时间窗模型,以适应配送任务的动态变化。经... 随着物流行业的快速发展,自动运行的物流机器人逐渐成为配送领域的新趋势。针对物流机器人的配送路径规划问题,文章对机器人配送路径规划方法进行研究。通过引入时间窗惩罚成本函数,优化多阶段时间窗模型,以适应配送任务的动态变化。经实际应用发现,所设计的技术在19次迭代后便将总成本降至最低值3208,显示出卓越的求解性能,对物流行业的持续发展具有重要意义。 展开更多
关键词 物流配送 物流机器人 蚁群算法 多阶段时间窗模型
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基于粒子群和蚁狮混合优化算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数辨识
5
作者 叶建盈 刘磊 +3 位作者 林波 陈颖婷 黄光华 舒一展 《电器与能效管理技术》 2026年第2期12-18,共7页
Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点,在电磁材料磁特性模拟研究中得到了广泛应用。针对J-A磁滞模型参数辨识中精度低、耗时久的问题,提出了一种结合粒子群优化(PSO)与蚁狮优化(ALO)的混合优化算法。在算法初... Jiles-Atherton(J-A)磁滞模型具有参数较少、物理意义清晰等优点,在电磁材料磁特性模拟研究中得到了广泛应用。针对J-A磁滞模型参数辨识中精度低、耗时久的问题,提出了一种结合粒子群优化(PSO)与蚁狮优化(ALO)的混合优化算法。在算法初期,利用PSO算法的全局搜索能力,可迅速定位J-A磁滞模型参数全局最优值的大致区间;随后,在算法进入深入搜索阶段时,引入ALO算法,通过蚂蚁的随机游走、轮盘赌选择机制及精英保留策略,能够在限定的搜索空间内实现高精度的收敛,从而迅速锁定模型参数的全局最优解。仿真与实验验证表明,该混合算法在模型参数辨识上展现出快速收敛特性和高精度性能,且模拟磁滞曲线与实测数据高度一致,验证了其实用性和有效性。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 Jiles-Atherton磁滞模型 参数辨识 蚁狮优化算法
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基于梯次利用的动力电池成本最优视角下回收网络构建研究
6
作者 李熙来 赵启豪 鄢曹政 《物流技术》 2026年第3期62-76,共15页
在全球气候变化加剧、能源过度消耗的背景下,各国纷纷出台政策推动能源结构转型,新能源汽车产业由此迎来迅猛发展。产业的快速扩张促使动力电池使用量呈指数级增长,随之而来的退役电池处理问题日益凸显,成为制约行业绿色发展的关键因素... 在全球气候变化加剧、能源过度消耗的背景下,各国纷纷出台政策推动能源结构转型,新能源汽车产业由此迎来迅猛发展。产业的快速扩张促使动力电池使用量呈指数级增长,随之而来的退役电池处理问题日益凸显,成为制约行业绿色发展的关键因素之一。基于此,本文构建梯次利用特性的选址—路径模型,将电池“二次生命”的梯次利用场景深度融入网络规划。同时,运用灰色预测模型,结合长江三角洲地区新能源汽车高保有量、产业集群完备等特征,精准预测该区域动力电池退役量趋势。此外,运用遗传—蚁群混合算法,对生产商模式、第三方模式和联盟回收模式下的回收网络进行系统性优化。研究发现,联盟回收模式凭借资源整合与协同运作的优势,在成本控制与碳排放优化方面表现最佳,较生产商模式和第三方模式分别节省约9.85%和14.86%的成本,且在回收效率、配送周期等关键运营指标上优势显著。本研究丰富了融合梯次利用与回收网络优化的理论研究,更为行业提供了兼具科学性与实用性的解决方案,推动动力电池回收产业迈向绿色、高效的可持续发展之路。 展开更多
关键词 动力电池回收 回收模式 梯次利用 遗传—蚁群混合算法 选址—路径模型 灰色预测模型 绿色发展
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耦合优化蚁群算法与P-Median model的选址模型设计 被引量:3
7
作者 顾梓程 胡新玲 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期109-114,共6页
为节省城建部门对于公共体育设施的投入成本以及提高城市人民生活质量,以运动场所优化选址为例,提出一种新型设施选址模型。该模型主要基于P-Median model(最小化阻抗模型)根据需求点数量从全部候选设施选址中选择设施空间位置,让用户... 为节省城建部门对于公共体育设施的投入成本以及提高城市人民生活质量,以运动场所优化选址为例,提出一种新型设施选址模型。该模型主要基于P-Median model(最小化阻抗模型)根据需求点数量从全部候选设施选址中选择设施空间位置,让用户达到离自己最近设施距离成本总和最小的目的,对选址的基本原则和实际情况提出要求,构造目标函数用于优化后蚁群算法求解进行选址工作。优化蚁群算法实现基于Python语言模块,通过改进蚁群原始信息素,提升原有算法的收敛速度,求出目标函数最优解,可以很好地模拟对于运动场所的选址。用二者耦合进行优势互补所设计的选址模型来搜寻研究区蚁群信息素浓度残留最大的栅格像元,从而确定未被已有设施点服务半径覆盖的最佳设施点建立位置。实验结果表明,该新型选址模型相较于最小化阻抗模型与最大化覆盖模型,新增优化设施点使整体服务半径覆盖率分别高出10.42%和6.95%,适合求解较为精确且小规模空间下的选址问题。 展开更多
关键词 蚁群算法 P-Median model 选址模型 GIS 运动场所 位置分配 PYTHON
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混合蚁群算法优化的物流机器人多点路径规划
8
作者 王丰 李思雨 王志军 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2026年第1期115-122,共8页
针对栅格地图下多点路径规划中存在的计算资源浪费、搜索耗时、稳定性差及易碰撞等问题,以某大学校园机器人物流配送为场景,提出一种基于图模型转换的混合蚁群算法。该算法提取环境与障碍物信息构建拓扑图并转换图模型,通过动态优化、... 针对栅格地图下多点路径规划中存在的计算资源浪费、搜索耗时、稳定性差及易碰撞等问题,以某大学校园机器人物流配送为场景,提出一种基于图模型转换的混合蚁群算法。该算法提取环境与障碍物信息构建拓扑图并转换图模型,通过动态优化、自适应调整参数和分阶增强信息素更新规则对蚁群算法进行改进,以优化全局路径。以全局路径为指引,建立栅格地图,融合通过折线节点优化和评价函数改进的A^(*)与动态窗口算法(dynamic window approach, DWA),实现复杂环境下的有效路径规划。通过分步与对比仿真,验证了该算法在降低时间复杂度、提升收敛速度、寻优能力和避障性能方面较同类算法具有良好效果。 展开更多
关键词 蚁群算法 物流机器人 多点路径规划 图模型转换 A^(*)融合DWA
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基于Ant-Tree聚类算法的图像分割
9
作者 方新 赵卫东 杨晓春 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第5期1240-1243,共4页
图像分割可以看作对具有不同特征的像素进行聚类的过程。综合考虑像素的灰度、梯度及邻域等特征,将Ant-Tree聚类算法引入图像分割中。针对Ant-Tree算法的聚类结果信息冗余的缺点,采用了一种改进的树结构模型来提高聚类速度。此外,还提... 图像分割可以看作对具有不同特征的像素进行聚类的过程。综合考虑像素的灰度、梯度及邻域等特征,将Ant-Tree聚类算法引入图像分割中。针对Ant-Tree算法的聚类结果信息冗余的缺点,采用了一种改进的树结构模型来提高聚类速度。此外,还提出了一种新的初始化方法,结合K-means算法动态修正聚类中心,提高了聚类准确度和算法的鲁棒性。实验结果证明改进的Ant-Tree算法可以快速准确地分割出目标,是一种非常有效的图像分割方法。 展开更多
关键词 ant—Tree算法 图像分割 树模型 聚类
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基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法 被引量:3
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作者 李忠 严莉 +1 位作者 倪建军 汤嘉立 《计算机与网络》 2025年第1期67-75,共9页
为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转... 为了提高传统无线传感网络路由的性能,提出基于改进蚁群算法的无线传感网络路由优化方法,包括路由控制层、SDN信息收集层和数据转发层。借助参考节点和锚节点确定未知节点位置,并根据节点位置设计优化目标函数。通过改进蚁群算法中的转移概率和信息素浓度,求解目标函数,获得最佳的路由方案。实验结果表明,该方法在能量消耗、传输时延、死亡节点数量和网络吞吐量等方面均有明显改善,有效提高了无线传感网络路由的性能。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 无线传感网络 路由优化 路由模型 目标函数
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基于改进社会力模型和蚁群算法的应急疏散研究 被引量:2
11
作者 翟龙真 冯绍红 赵慕阶 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第4期173-181,共9页
为了提高突发事件下行人应急疏散效率,基于社会力模型和蚁群算法,提出改进的行人应急疏散模型。针对传统社会力模型中期望速度不变的问题,综合考虑行人距离出口远近、所处位置拥挤程度以及行人对疏散环境的熟悉程度等因素,引入速度调节... 为了提高突发事件下行人应急疏散效率,基于社会力模型和蚁群算法,提出改进的行人应急疏散模型。针对传统社会力模型中期望速度不变的问题,综合考虑行人距离出口远近、所处位置拥挤程度以及行人对疏散环境的熟悉程度等因素,引入速度调节参数和熟悉度因子,提出更加准确的行人期望速度描述方法;针对行人间排斥力描述不准确的问题,基于分段函数的衰减因子,提出改进的行人间排斥力描述方法;针对传统蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,采用蜜獾算法,基于平滑函数和距离估算,提出基于蜜獾优化的蚁群算法。研究结果表明:基于改进社会力模型和蜜獾优化蚁群算法的应急疏散方法能够更加准确地描述行人疏散行为特征。研究结果可为提高疏散路线规划速度、提升疏散效率提供理论支撑。 展开更多
关键词 应急疏散 社会力模型 蚁群算法 蜜獾算法
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面向无人先导机的混合式航路规划算法研究 被引量:1
12
作者 罗楚云 马显超 +1 位作者 孙浩然 吴成云 《民用飞机设计与研究》 2025年第3期41-53,共13页
针对复杂任务场景下的灭火机无人先导机航路规划问题,分析捕获火场、地形、任务特征,量化建立了算法条件模型,并基于Maklink图、蚁群算法和A^(*)算法开发了一种混合式的航路规划算法。该算法开发了Maklink图算法建模工作空间,在确保精... 针对复杂任务场景下的灭火机无人先导机航路规划问题,分析捕获火场、地形、任务特征,量化建立了算法条件模型,并基于Maklink图、蚁群算法和A^(*)算法开发了一种混合式的航路规划算法。该算法开发了Maklink图算法建模工作空间,在确保精度的同时将原始地图数据转化成友好、准确、有效的格式以进行进一步的求解计算。结合改进的蚁群算法与A^(*)算法,开发了航路搜索算法解算工作空间,通过改进蚁群算法能够在确保获得全局最优解的同时在求解过程中融合各条件模型。利用A^(*)算法提高规划过程的收敛速度和方向性,并发挥其快速收敛的优势进行重新规划以解决新增障碍物带来的航路调整需求。仿真实验表明,混合式航路规划算法能够在复杂条件下得到有效的、较优的航路,并能够在意外情况下对航路进行重新规划绕开障碍物。 展开更多
关键词 无人先导机 航路规划 算法条件模型 Maklink图 蚁群算法 A^(*)算法
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基于改进蚁群优化算法的输电线路智能选线研究
13
作者 谢枫 孟宪乔 +2 位作者 刘耀中 张家倩 都海波 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1330-1335,共6页
为了提高输电线路选线的效率,降低输电线路的建设成本,提出了一种基于地理信息系统的改进蚁群优化算法。首先,对规划区域进行栅格化建模,阐述传统蚁群优化算法在输电线路选线中的应用原理;然后,针对传统蚁群优化算法易陷入局部最优和搜... 为了提高输电线路选线的效率,降低输电线路的建设成本,提出了一种基于地理信息系统的改进蚁群优化算法。首先,对规划区域进行栅格化建模,阐述传统蚁群优化算法在输电线路选线中的应用原理;然后,针对传统蚁群优化算法易陷入局部最优和搜索到的路径存在较多拐点的问题,提出了信息素浓度自适应更新机制和节点优化机制对其进行改进。实验以安徽省某区域为例进行输电线路选线。实验结果表明,与传统蚁群优化算法相比,改进蚁群优化算法的搜索效率更高,搜索到的路径具有更少的拐点,可以有效减少输电线路的建设成本。 展开更多
关键词 栅格模型 蚁群优化算法 节点优化 智能选线
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变电站巡检机器人多场景巡视点检路线优化研究 被引量:4
14
作者 宁雪峰 《自动化仪表》 2025年第3期106-110,共5页
巡检机器人在执行巡检任务时容易受到周围环境的影响,导致路线规划效果差、效率低。为此,对变电站巡检机器人多场景巡视点检路线优化方法进行了研究。分析变电站巡检机器人系统结构。针对巡检机器人在巡检期间可能存在路网限制及耗能大... 巡检机器人在执行巡检任务时容易受到周围环境的影响,导致路线规划效果差、效率低。为此,对变电站巡检机器人多场景巡视点检路线优化方法进行了研究。分析变电站巡检机器人系统结构。针对巡检机器人在巡检期间可能存在路网限制及耗能大的问题,考虑点检路线优化及最佳测温停靠点的相互约束性。在此基础上,进一步构建了变电站巡检机器人多场景巡视点检路线规划模型,完成巡视点检路线规划。根据建立的规划模型,采用蚁群算法对模型实施优化求解,从中获取最佳路线,实现变电站巡检机器人多场景巡视点检路线优化。试验结果表明,所提方法的时间开销始终在121 ms以下、规划路线最短,具有良好的路径规划效果。该研究可以提高变电站的安全性和稳定性,对电力工程领域的发展具有重要意义。 展开更多
关键词 变电站 巡检机器人 多场景巡视点检路线 路线规划模型 蚁群算法
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大型实训船火灾情景下人员安全疏散路径
15
作者 王敬钰 赵强 徐生磊 《集美大学学报(自然科学版)》 2025年第4期364-373,共10页
提出大型实训船火灾情景下的人员逃生路线规划方案。首先,通过PyroSim软件建立“育德”轮船舶三维模型,对学员生活层(甲板D)中的船舱宿舍、图书阅览室、被服间三种典型场所进行火灾情景模拟仿真,并将舱室内平面环境离散化为二维栅格图... 提出大型实训船火灾情景下的人员逃生路线规划方案。首先,通过PyroSim软件建立“育德”轮船舶三维模型,对学员生活层(甲板D)中的船舱宿舍、图书阅览室、被服间三种典型场所进行火灾情景模拟仿真,并将舱室内平面环境离散化为二维栅格图。接着,优化蚁群算法,设计曲线圆滑的路径,使逃生路径更符合人员行走规律;将单一起点单一终点改为单一起点多个终点,实现不同情景下的多条逃生路径规划。然后,基于Pathfinder及规划的路径,模拟船舱宿舍情景下的人员疏散,结果显示,在有路径指引下人员疏散时间由107 s缩短至96 s,疏散效率提高。最后,将甲板D分为8个区域,分别针对三种典型场所的火灾情景,确定了各区域在0、120与240 s时的最优疏散路径及可选择疏散路径,并据此制作逃生指导手册。 展开更多
关键词 实训船 三维模型 火灾情景 疏散路径 蚁群算法
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数字孪生技术下电网设备质量检测方法研究 被引量:6
16
作者 甄丽霞 陈嘉羽 +2 位作者 皮景创 王俊 李刚 《自动化仪表》 2025年第1期73-77,82,共6页
电网设备结构复杂且处于高压电网运行环境中,受光照、高温等因素影响,会导致以人工为基础的电网设备质量检测存在效果不佳、自动性差等问题。为此,提出数字孪生技术下电网设备质量检测方法。采用数字孪生技术建立电网设备虚拟三维模型,... 电网设备结构复杂且处于高压电网运行环境中,受光照、高温等因素影响,会导致以人工为基础的电网设备质量检测存在效果不佳、自动性差等问题。为此,提出数字孪生技术下电网设备质量检测方法。采用数字孪生技术建立电网设备虚拟三维模型,实现物理空间到虚拟数据的映射。通过改进粗糙K均值算法对电网设备虚拟三维模型中的电网设备数据聚类,以获取电网设备特征参数。基于电网设备状态质量指数和未来状态质量指数完成电网设备质量自动检测。试验结果表明,所提方法的电网设备质量自动检测精度高、数据聚类时间短,而故障检测精度高达97%。该研究为实现电力数据挖掘提供了技术支持。 展开更多
关键词 数字孪生技术 电网设备质量检测 改进粗糙K均值 蚁群算法 虚拟三维模型 聚类处理
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基于双层规划的物流配送中心选址及配送优化
17
作者 万孟然 叶春明 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第4期118-124,共7页
为提高城市物流效率、减少道路拥堵,采用双层规划模型解决物流配送中心选址和路径优化问题。上层模型利用改进的自适应免疫优化算法找到最低成本的配送中心位置;下层模型以最短车辆行驶时间为目标,考虑道路拥堵,改进蚁群算法并考虑实际... 为提高城市物流效率、减少道路拥堵,采用双层规划模型解决物流配送中心选址和路径优化问题。上层模型利用改进的自适应免疫优化算法找到最低成本的配送中心位置;下层模型以最短车辆行驶时间为目标,考虑道路拥堵,改进蚁群算法并考虑实际行驶速度影响信息素浓度更新。通过设计物流配送测试算例实验,验证了双层规划模型、改进的自适应免疫优化算法及改进的蚁群优化算法是解决物流配送中心选址及路径优化的有效方法。 展开更多
关键词 双层规划模型 改进的自适应免疫优化算法 改进的蚁群优化算法
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基于移动性预测的群智感知混合式任务分配
18
作者 蒋伟进 聂彩燕 +3 位作者 刘茜 杜熙晨 杨璇 蒋意容 《电子学报》 北大核心 2025年第6期1979-1995,共17页
移动群智感知(Mobile Crowd Sensing,MCS)通过用户随身携带的感知设备来收集数据,是一种大规模数据感知范式,其中任务分配是主要挑战之一.文章研究具有异构质量延迟敏感任务的混合用户任务分配问题,设计目标是在机会式用户和参与式用户... 移动群智感知(Mobile Crowd Sensing,MCS)通过用户随身携带的感知设备来收集数据,是一种大规模数据感知范式,其中任务分配是主要挑战之一.文章研究具有异构质量延迟敏感任务的混合用户任务分配问题,设计目标是在机会式用户和参与式用户共享总预算下,最大限度地提高任务完成质量.针对现有预测方法预测精度不足问题,文章提出一种基于迁移学习的移动性预测模型,通过将轨迹丰富的旧参与者的数据转移给新参与者,解决历史数据稀缺导致的预测误差.基于此预测模型,设计了一个混合用户任务分配算法,该算法利用移动性预测模型为机会式用户分配任务;此外,将剩余任务聚类到不同区域,构造二部图匹配问题使参与式用户和任务区域绑定;之后提出一种基于行程距离平衡的蚁群优化算法(Ant Colony Optimization algorithm based on Travel Distance Balance,ACOTDB),在用户行程距离预算下实现最优路径规划.在真实数据集上的大量仿真实验表明,与现有算法进行比较,本文算法在任务完成质量和任务分配效率方面具有显著的优势,验证了其有效性. 展开更多
关键词 移动群智感知 任务分配 迁移学习 移动性预测模型 蚁群优化算法 质量异构
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基于优先级的数据中心任务优化调度算法设计
19
作者 刘阳 鲁圆圆 郭成城 《计算机仿真》 2025年第1期497-500,507,共5页
为了缓解数据中心网络链路拥塞问题,提出基于优先级的数据中心任务优化调度算法。建立负载模型和内存能耗模型,分析数据中心的负载情况和内存能耗情况;根据任务的重要程度划分任务的优先级,采用随机Petri网络考虑数据中心的负载和内存... 为了缓解数据中心网络链路拥塞问题,提出基于优先级的数据中心任务优化调度算法。建立负载模型和内存能耗模型,分析数据中心的负载情况和内存能耗情况;根据任务的重要程度划分任务的优先级,采用随机Petri网络考虑数据中心的负载和内存能耗情况结合任务优先级建立数据中心任务优化调度模型,并通过改进后的蚁群算法求解任务调度模型,获得最优任务调度计划,实现数据中心任务调度。实验结果表明,所提算法的截止期保证率高、截止期错误率低和调度效率高,具有良好的调度效果。 展开更多
关键词 任务优先级 负载模型 任务调度 蚁群算法
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考虑低频振荡工况的汽轮机调速控制方法
20
作者 郑纪敦 贺佳兵 +1 位作者 晏杰俊 赵昊 《计算机仿真》 2025年第7期356-360,共5页
由于稳定器GPSS的性能受参数配置影响显著,如果参数配置不合理会导致振荡问题,从而影响调速控制效果,为此提出一种低频振荡工况下汽轮机调速控制方法。通过数据标准化以及数据清洗的方式对原始的汽轮机低频振荡工况下的运行数据展开预处... 由于稳定器GPSS的性能受参数配置影响显著,如果参数配置不合理会导致振荡问题,从而影响调速控制效果,为此提出一种低频振荡工况下汽轮机调速控制方法。通过数据标准化以及数据清洗的方式对原始的汽轮机低频振荡工况下的运行数据展开预处理,确保数据的连续性和合理性;通过模拟分析评估汽轮机本身功率扰动和调速器扰动对低频振荡的影响,确定了主要扰动源为汽轮机本身的功率扰动;设计一种针对于主要扰动源的汽轮机调速控制模型,并引入稳定器(GPSS)提升控制稳定性和性能,采用改进蚁狮(ALO)算法精确配置GPSS参数,以提升系统稳定性,避免不合适参数配置造成的负面影响,以此达到最优的控制结果。仿真结果表明,所提方法控制下功率波动较小,超调量几乎为0%,说明其控制效果较好,能够保证系统的稳定运行。 展开更多
关键词 扰动分析 调速控制模型 稳定器 改进蚁狮算法
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