计算能力和资源受限的移动设备可将待处理的密集型任务卸载到云端执行，从而增强移动设备的计算能力并减少电池能源消耗（EC）。然而，现有研究在卸载任务时不能较好地均衡移动端的应用完成时间（FT）和EC。提出了基于分解的多目标进化算法（MOEA/D）来同时优化应用 FT 和 EC，并将动态电压频率调整技术引入MOEA/D中，在不增加应用FT的前提下，调节移动设备的CPU时钟频率以进一步降低移动设备的EC。仿真结果表明，与多个算法相比，所提出的算法在多目标性能上更优。
2022-03-01 11:41:35
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“改进的状态空间模型遗传算法及全局收敛性分析”论文MATLAB源码，下载文件解压后，主程序为“MAINGABS”，打开运行即可。两个mat文件为两种构造状态进化矩阵G的构造结果，程序里直接调用即可。还提供了论文中提及的16个测试函数，若测试相应函数更改相应名称即可。
2022-02-25 10:24:42
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针对0-1任务规划模型存在维数灾维的问题，提出了一种基于改进差分进化算法的整数任务分配算法。将任务分配的0-1规划模型转化整数规划模型，不仅大幅降低了优化变量的维数，还减小了整式约束条件；将差分进化算法常用的变异算子DE/rand/1/bin和DE/best/2/bin结合起来组成新的变异算子，使得DE既保持了种群的多样性，又有较快的收敛速度和搜索精度，并用改进的差分进化算法求解整数规划；通过典型的任务分配实例验证了该算法在优化大规模任务分配的有效性和快速性。
2022-02-24 10:58:52
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投资组合问题主要研究如何将有限的资金合理地分配到不同的金融资产中,以实现收益最大化与风险最小化之间的均衡.然而,证券市场往往具有很强的不确定性,投资者对于证券的期望收益率和风险损失率难以用精确数值描述,区间规划则是处理这类不确定性问题的有力工具.鉴于此,首先基于区间多目标规划建立一个以预期收益率、风险损失率和流动性为目标函数的多期投资组合选择模型;然后通过设计一个定向变异算子,改进基于偏好多面体的交互式遗传算法,并将上述算法的运算机制与所建模型的多期特性相结合以求解模型;最后在不确定交互进化优化系统上进行实证分析.实验结果表明,所提出算法能够根据投资者的不同需要得到相应最满意的多期资产组合.
2022-02-20 18:22:48
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简要介绍了稳定分布统计特性，推导了一种适用于α稳定分布噪声下盲信号分离的算法。该算法采用差分进化算法对目标函数自动寻优，求得分离矩阵，从而分离出信号。仿真结果表明：该算法分数低阶α稳定分布背景噪声条件下具有良好的分离效果。
2022-02-09 20:50:10
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为了应对复杂优化问题的高维、大规模、多类变量混合、强约束、多极小、多目标、动态与不确定等诸多求解难点, 协同进化已成为改善进化算法性能的有效途径. 对此,分别从种群协同、个体协同、算法协同、操作协同、参数协同、策略协同、人机协同等方面, 对协同进化算法的代表性研究进展给予了综述, 重点总结了协同进化的机制和算法设计, 并介绍了协同进化算法在若干领域的应用, 最后指出了有待于进一步研究的若干方向和内容.
2022-01-25 11:00:33
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提出一种改进差分进化算法求解混合整数非线性规划问题。该算法利用同态映射方法，解决差分进化算法无法直接处理整数决策变量问题；提出改进的自适应交替变异算子，提高算法的搜索性能；提出一种自适应保留不可行解的方法处理约束条件，并对差分进化算法的选择算子进行改进，提出一种直接处理约束条件的新选择算子。六个常用的混合整数非线性规划问题的实验结果表明了该方法的有效性和适用性。
2022-01-09 14:33:53
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