摘要：针对服务质量(quality of service,QoS)全局最优Web服务选择问题,提出了一种双种群协同进化QoS全局最优Web服务选择算法。算法在多目标离散粒子群算法基础上设计一种双种群协同进化框架以同步进行非支配排序和精英粒子保留,并定义了一种新的离散粒子位置更新算子。同时为保证粒子的多样性和算法的全局收敛能力,算法采用基于距离的粒子多样性度量算子、基于适应值排序的粒子选择算法和基于轮盘赌的全局最优解选择策略。仿真实验结果表明该算法能同时优化多个目标,并得到一组满足约束的Pareto最优解,且具有较好的性能和鲁棒性,解集的质量和分布也优于非支配排序遗传(nondominated sorting genetic algorithm,NSGA)算法的改进算法NSGA-Ⅱ,能有效解决QoS全局最优的Web服务选择问题。

摘要：针对资源受限多项目整体进度优化问题,考虑资源分配过程中的资源闲置成本,提出了一种集成工期延迟和资源闲置成本的多目标调度协同优化模型。通过该模型提高了资源的利用效率,理论上实现了多项目在目标成本最小情况下的整体进度方案。综合利用模拟退火算法和遗传算法的优点,设计退火遗传算法对该模型进行求解,通过算例验证了算法和模型的有效性。

摘要：移动Ad-Hoc网络容量的稳定性是保证其服务质量的关键性质之一.本文提出一种新颖的考虑时变传播时延的非合作规划博弈移动Ad-Hoc网络容量分析模型稳定性控制技术.首先求得加入时变传播时延项的非合作规划博弈移动Ad-Hoc网络容量分析模型的源节点发送流量速率演化方程组—–一类非线性时变时滞微分方程组,在此基础上采用描述器技术结合线性矩阵不等式技术得到该模型的渐进稳定性准则,并设计了模型稳定性控制的迭代算法.由于是基于等价模型变换,所提出的渐近稳定性判别准则具有较小的保守性.仿真实验验证了本算法的有效性.本建模与分析方法虽以具体的非合作规划博弈移动Ad-Hoc网络容量分析模型为例,但其可以应用于一般的移动Ad-Hoc网络容量稳定性控制问题.