【优化选址】基于模拟退火结合粒子群算法求解分布式电源定容选址问题matlab源码.pdf

随着移动互联网的发展，基于嵌入式设备的云计算服务成为研究热点。在国内，嵌入式云计算目前正处于探索研究阶段，云资源管理调度是嵌入式云计算的核心技术之一，其效率直接影响嵌入式云计算系统的性能。为了提高云计算性能，本文提出一种基于粒子群优化算法的云计算任务调度模型。粒子群算法中粒子位置代表可行的资源调度方案，以云计算任务完成时间及资源负载均衡度作为目标函数，通过粒子群优化算法，找出最优资源调度方案。在matlab实验平台进行了仿真，通过大量数据模拟实验表明，该模型可以快速找到最优调度方案，提高资源利用率，具有较好的实用性和可行性。

matlab代码粒子群算法软计算优化工具箱（SCOT） 它能做什么： 1.一个工具箱，在一个保护伞下结合了六个优化算法。 2.每种算法都有单独的GUI。 3.结果的图形表示。 如何运行： 脚步： 打开MATLAB 打开包含所有必需文件的代码文件夹。 打开mastergui.m文件 点击运行 单击任何按钮以启动特定的算法GUI。 以下是运行不同算法的步骤：1.PSO（粒子群优化）： 从功能下拉列表中选择其他功能。 选择优化类型（最小化/最大化）。 单击“绘制！”（将绘制2D和3D图形） 绘制后：您可以更改不同的参数（遗传极限，种群大小，精度）速度因子也可以更改单击运行（模拟将开始） 对于所有其他算法（GWO / SCA / MVO / WAO / ALO）： 您可以更改以下参数（如果需要）：粒子数迭代数下界和上界变量数目标函数（在coste函数文件中写入） 通过选择搜索历史记录：过去的结果将被存储并同时显示。 单击“开始优化”（图形仿真开始），将显示结果

混合多群粒子群算法求解约束优化问题

针对标准粒子群算法容易早熟的问题,模仿自然界中蚂蚁的不同分工和协作,提出了一种全局搜索和局部精细搜索协同进行的多尺度协同搜索简化粒子群算法(MSPSO),并对算法中粒子的搜索轨迹和算法的收敛性进行了分析和证明。为了验证和比较MSPSO和SPSO算法的性能,采用了VB6.0编程对3个常用的测试函数进行了数值实验,实验表明,该算法具有良好的搜索性能,特别适合于高维函数优化问题。

阐述了装配线平衡问题类型及其平衡求解的相关算法，给出了装配线第二类平衡问题的数学描述。在分析用标准粒子群优化算法求解装配线第二类平衡问题的缺陷基础上，利用粒子群优化算法所具有的全局搜索能力和高搜索效率以及模拟退火算法所具有的局部搜索能力，提出了采用粒子群和模拟退火的混合算法求解第二类平衡问题的方法，并给出了求解流程。应用实例证明，用混合粒子群优化算法比标准粒子群优化算法求解第二类平衡问题能获得更优的结果。

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粒子群优化算法是一种新兴的基于群智能搜索的优化技术。该算法简单、易实现、参数少，具有较强的全局优 化能力，可有效应用于科学与工程实践中。介绍了算法的基本原理和算法在组合优化上一些改进方法的主要应用形式。最后， 对粒子群算法作了一些深入分析并在此基础上对粒子群算法应用于组合优化问题做了一些总结。

改进的的粒子群算法，在原来的基础上进行了改进，适合进一步提高