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Application research of improved sparrow search strategy in multi-objective scheduling of cloud tasks 认领 引用
1
作者 Luo Zhiyong Yu Haixin +2 位作者 Teng Wenyao Jiang Hao Sun Guanglu 《The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications》 EI CSCD 2025年第3期46-59,114,共14页
In cloud computing, efficient multi-objective task scheduling, aiming at minimizing makespan, energy consumption,and load variance,remains a critical challenge due to the non-deterministic polynomial( NP)-completeness... In cloud computing, efficient multi-objective task scheduling, aiming at minimizing makespan, energy consumption,and load variance,remains a critical challenge due to the non-deterministic polynomial( NP)-completeness of the problem and the limitations of traditional algorithms like premature convergence. In this paper,a multi-strategy improved sparrow search algorithm( MISSA) was proposed to address these issues. MISSA integrates specular reflection learning for initial population optimization,nonlinear adaptive decay weights to balance global exploration and local exploitation,and an innovative strategy based on T-distribution mutation to enhance population diversity. Experimental results on benchmark functions and real cloud task scheduling scenarios using CloudSim demonstrate that MISSA outperforms comparative algorithms such as sparrow search algorithm( SSA),boosted sparrow search algorithm( BSSA),and genetic algorithm-grey wolf optimizer( GA-GWO),achieving significant reductions in makespan,energy consumption,and load variance. MISSA provides an effective solution for intelligent resource allocation in heterogeneous cloud environments,showcasing robust performance in complex multi-objective optimization tasks. 展开更多
关键词 cloud computing task scheduling multi-objective improved sparrow search algorithm
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基于改进多目标水母算法的低碳柔性作业车间调度方法 认领 引用 被引量：8
2
作者 张亮 王妮娅 +1 位作者 毛剑琳 李睿祺 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第7期1086-1092,共7页
针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题,设计了一种基于Pareto和改进多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型;其... 针对柔性作业车间调度问题中多个目标之间相互冲突、难以求解的问题,设计了一种基于Pareto和改进多目标水母搜索算法的柔性作业车间调度方法。首先,建立了以最小化最大完工时间、最小能耗以及最小机器总负荷为优化目标的车间调度模型;其次,使用了一种基于完工时间和机器负荷均匀分布的初始化方式,有效地提升了初始种群的质量;考虑到连续水母算法在求解离散问题时存在效率低等问题,设计了离散水母算法,提出了基于Pareto等级的被动运动方式,进一步提高了搜索效率,引入了学习的概念引导种群向Pareto前沿移动;最后,为了验证多目标改进水母算法在求解柔性作业车间调度的有效性,与NSGAII算法进行了仿真实验对比。实验结果表明:利用该算法求解MK06算例完工时间为76、机器负荷为424、能耗为565.8支配的NSGAII的结果,解的质量整体较高。研究结果表明:采用均匀分布初始化方式以及学习型引导的离散化水母算法,其初始种群分布均匀、收敛速度快、解的质量高,具有较强的寻优能力,能够有效地处理多目标柔性作业车间调度问题。 展开更多
关键词 柔性作业车间调度问题 改进多目标水母搜索算法 变邻域搜索 学习型水母算法 Pareto 时间控制函数
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基于改进人工水母搜索算法的电液伺服系统控制研究 认领 引用 被引量：4
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作者 付荣赫 秦泰 +1 位作者 张奇 邢吉生 《机床与液压》 北大核心 2023年第13期34-38,共5页
电液伺服系统是工业制造领域不可或缺的一部分,它是一个复杂的时变非线性系统,常规PID在实际工业控制中存在参数调节难度大、效率低等问题,很难达到理想的控制结果。针对以上问题,提出一种改进人工水母搜索算法来优化PID控制器参数的方... 电液伺服系统是工业制造领域不可或缺的一部分,它是一个复杂的时变非线性系统,常规PID在实际工业控制中存在参数调节难度大、效率低等问题,很难达到理想的控制结果。针对以上问题,提出一种改进人工水母搜索算法来优化PID控制器参数的方法,将蝴蝶算法中随机移动概念引入到人工水母算法中,并将其和PSO算法、标准人工水母搜索算法进行对比分析,利用MATLAB软件搭建PID控制模型。仿真结果表明:运用改进人工水母搜索算法能高效、精确、快速地寻优出PID控制器的最佳参数,并展现出了鲁棒性好、调节时间少、运行相对稳定等优点,系统的控制性能得到了显著提升。 展开更多
关键词 电液伺服系统 PID控制器 改进人工水母搜索算法 参数优化
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基于改进型多目标水母搜索算法的无人机三维航迹规划 认领 引用
4
作者 田疆 钱春燕 《西北民族大学学报（自然科学版）》 2024年第4期41-55,共15页
针对无人机三维航迹规划问题,提出一种改进型多目标水母搜索算法(MOJS算法).该研究对经典MOJS算法进行了多项改进,包括基于SPM混沌映射的水母种群初始化策略、基于凸透镜成像反向学习的多样性提升策略、基于柯西逆累积分布算子的被动运... 针对无人机三维航迹规划问题,提出一种改进型多目标水母搜索算法(MOJS算法).该研究对经典MOJS算法进行了多项改进,包括基于SPM混沌映射的水母种群初始化策略、基于凸透镜成像反向学习的多样性提升策略、基于柯西逆累积分布算子的被动运动行为模式优化策略以及基于正切飞行算子的主动运动行为模式优化策略.仿真实验结果表明,改进型MOJS算法在航迹总长度、算法运行时间以及受威胁成本等多个评价指标上均优于经典MOJS算法.此外,文章还探讨了算法在未来工作中的改进空间,包括算法鲁棒性、实时性能、高目标优化、集成学习以及实际飞行测试. 展开更多
关键词 无人机 三维航迹规划 多目标优化 水母搜索算法 算法改进
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