具有粒子群特征的并行蚁群算法在输电网络规划中的应用

输电网络规划是一个复杂的多变量非线性整数规划问题,针对蚁群算法计算时间长、易陷入局部最优解等问题,本文提出一种新的具有粒子群特征的并行蚁群算法,并应用于输电网络规划.实验结果证明了该算法在输电网络规划优化中应用的可行性和有效性.     

基于蚁群算法的城市公交线网模型优化方法研究

蚁群算法是一种求解组合优化问题的新型通用启发式方法,城市公交线网模型优化是一个复杂的非线性组合优化问题.本文将蚁群算法用于城市公交线网模型优化问题的研究,建立了城市公交线网的数学模型,该模型以乘客公交总出行时间最短与公交运营投入最小为目标函数,并在此基础上设计了相应的算法.算例证明了该算法在城市公交线网优化中应用的可行性和有效性.     

非常规突发事件的情景构建与演化分析

为了解决非常规突发事件情景演化分析过程中信息的不确定性和不完全问题,运用动态贝叶斯网络模型的理论知识,构建非常规突发事件的情景演化模型.首先,在情景构建的基础上,计算专家评分的加权平均值,以提高数据的准确性.其次,通过动态贝叶斯网络模型的数值计算和模拟仿真进行情景演化研究.最后,以简化后的兰州石化管道泄露致水污染事件为例,实现了情景演化的可视化仿真,验证了模型的可行性.仿真实验结果表明,计算结果符合实际事件演化的实际情况.     

基于改进DE的云计算任务调度算法

差分进化算法DE(Differential Evolution)具有记忆个体最优解和种群内部信息共享的特点,是一种基于实数编码的、具有保优思想的简单、高效的新型进化算法.针对云计算任务调度问题,提出了一种考虑时间和成本约束的基于改进DE的调度算法(TCDE).该算法采用随机初始化种群,合法化修复变异个体,并采用贪婪直接交叉,在变异操作之后,加入新的选择机制,防止交叉操作破坏变异出的优良个体.在仿真实验中分别进行了TCDE与只考虑时间的TDE、只考虑成本的CDE的功能验证实验,TDE与遗传算法的性能对比实验.实验结果证明:改进后的差分进化算法能够适用于云计算环境下的任务调度问题,并取得良好的调度效果.