导读:本文包含了时间优化算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:局部放电,局放定位,相位差,ATP-EMTP
时间优化算法论文文献综述
李保杰,王庆华,李甜,陈宇飞,曾肖明[1]（2019）在《基于优化脉冲时间窗的相位差算法的电力电缆局部放电双端在线定位技术》一文中研究指出传统的双端相位差定位技术通过对电缆双端到达的局放信号进行频域分析以实现局放的定位,然而该方法采用信号在电缆中的最长传播时间作为脉冲分析的时间窗宽度,因而引入了冗余噪声信号,造成对定位精度的干扰。因此提出了一种基于优化时间窗宽度的双端相位差的电缆在线局放定位技术。通过噪声幅值限定识别双端脉冲过阈值始末时间点,利用设定上升沿与下降沿的裕度时间窗恢复因阈值限定而裁去的局放脉冲的前后段信息,从而得到优化的脉冲时间窗。对利用上述时间窗提取的双端信号进行互谱密度函数分析后,通过相位展开得到单样本的定位结果。最后利用D-Peak聚类分析对多次定位结果进行自动簇类识别,得到的簇类中心水平位置即代表局放的最终定位结果。该技术通过ATP-EMTP软件在强噪声环境下通过调整局放源位置进行了多次仿真对比实验,随后在300 m的XLPE电缆上进行了实际测试。结果表明,相较于传统的相位差与到达时间差技术,该方法的局放定位精度得到了有效提升。(本文来源于《高压电器》期刊2019年10期）
刘霞,杨桂芹,邵军花,蒋占军[2]（2019）在《SDN动态停滞超时时间优化算法》一文中研究指出针对当软件定义网络(SDN)数据量高峰时,SDN交换机有限的流表项资源会对网络性能有很大限制这一问题,提出了一种动态停滞超时时间优化(DTO)算法。先用动态指数平滑(DES)算法估计出下一时间周期内网络中的新增流表项数量,而后依据SDN中的实际负载状况,采用动态参数对流表项的停滞超时时间进行动态优化调整。经Mininet仿真证明:优化算法能有效提高流表匹配率、流表资源利用率以及网络平均吞吐量,提升整体网络性能。(本文来源于《传感器与微系统》期刊2019年10期）
杨婷,韩冬桂,燕怒,刘芳[3]（2019）在《基于改进蚁群算法的软硬时间窗车辆路径优化》一文中研究指出文章针对客户对时间紧迫性要求不同的情形,建立软硬时间窗车辆路径优化模型,在车辆行驶距离和载重约束下,以行驶成本、惩罚成本和固定成本形成的总成本最低为目标,利用改进蚁群算法优化车辆路径。首先蚂蚁状态转移规则采用随机规则使蚂蚁优先选择时间窗较窄和到达时间较早的节点,接着采用伪随机规则决定蚂蚁倾向选择信息素浓度较大的路径或随机选择,并且探讨伪随机因子q0取值对解的影响并找到最优值,同时对不满足硬时间窗约束的节点做返回到配送中心的处理。最后通过实例验证,Matlab仿真计算,采用伪随机规则且使用最优的q0值,使配送成本降低且总优化率提高了17%,进一步论证改进蚁群算法有优于遗传算法的收敛效果。(本文来源于《物流科技》期刊2019年09期）
院琳,杨雪松,王秉中[4]（2019）在《基于经验知识遗传算法优化的神经网络模型实现时间反演信道预测》一文中研究指出人工神经网络由于具有较强的非线性拟合能力,可用来建立终端位置与接收信号之间的映射关系,从而获得不同位置的信道特性.神经网络建模的精度一般由所使用的训练样本数量决定,训练样本数目越多,模型往往越精确.但大量的训练数据的获取,耗时较多.本文将经验知识融入遗传算法,对人工神经网络模型进行优化,实现了时间反演电磁信道的快速建模.通过提取时间反演信号的传播参数,并将其作为经验知识用于遗传算法的适应度函数,来优化神经网络模型的权值和阈值.在保证训练样本数量不变的情况下,相比直接利用神经网络建模,提高了建模的精度.以一种简单的室内时间反演场景为例,验证了方法的有效性.(本文来源于《物理学报》期刊2019年17期）
孟小丁,许向阳,张文高[5]（2019）在《基于自适应遗传算法的张掖市自驾旅游时间优化》一文中研究指出本文通过采集张掖市14个景点的数据,从自驾游的散客群体考虑,通过建立数学模型,利用简单遗传算法和自适应遗传算法分别求解了各景点之间的最短驾车旅行时间。结果表明,改进了交叉算子和变异算子之后,得到了更好的最优解,验证了算法的可行性。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年13期）
尹小庆,汪浩,莫宇迪,胡攀峰[6]（2019）在《考虑路面附着因数的车辆向前碰撞预警时间的优化算法》一文中研究指出为有效避免碰撞事故,提高向前碰撞预警时间(CPWT)的准确率和通行效率,提出一种考虑路面附着因数和车辆行驶状态的即碰时间(TTC)预警方法。利用改进双指数模型,获取不同路面状况下车辆附着系数;根据前车分别处于静止、匀速、匀加速和变加速直线运动等不同行驶状态,构建了对应的考虑路面附着因数的向前CPWT模型;利用Matlab/Simulink软件进行仿真。用该算法分析了前车和跟驰车辆处于不同行驶状态下,积雪路面、潮湿路面、干燥路面的CPWT。结果表明:与其他预警方法相比,该CPWT方法对车辆碰撞预警更加合理有效。因此,该方法可为自动驾驶和车辆预警提供理论支撑。(本文来源于《汽车安全与节能学报》期刊2019年02期）
高天羽[7]（2019）在《截止时间约束下的云工作流成本优化算法研究》一文中研究指出云计算作为一种可共享基本框架的计算模型,可以部署在廉价的基础设施上进行大量计算和存储。随着数据量的迅猛增长,一个云计算中心已不能满足庞大的计算需求,所以为了提高计算效率和资源利用率,通常会使用多个云环境来执行计算任务。由于近年来云平台在全球迅速地发展和部署,许多工作流已经迁移到多个云中,以实现经济高效的数据分析。在这种基于云的工作流应用程序中,除了传统的性能要求(如执行时间)外,成本也是一个主要问题。本文针对多云环境中截止时间约束下的工作流成本优化问题提出了两个成本优化的映射方案,这两个映射方案都包括虚拟机选择算法AVMT和物理机带宽选择算法CPMBT。本文的研究内容主要由以下几个方面组成:(1)为了将工作流中的模块映射到合适的虚拟机上,本文提出了虚拟机选择算法AVMT。此算法利用最短路径算法和关键路径算法对模块进行分类,初步为每个模块选择合适的虚拟机。(2)为了给虚拟机分配合适的物理机以及选择合适的云间链路带宽,本文提出了物理机带宽选择算法CPMBT。此算法通过对工作流完成时间和截止时间的比较,来决定对虚拟机和带宽进行升级或降级,最终确定模块所映射的虚拟机、物理机和带宽。(3)针对截止时间约束下的云工作流成本优化问题,本文严格证明其是NP完全问题,并基于工作流模型和云模型,分别提出了针对单个工作流和多个工作流映射的成本优化算法,且这两个成本优化算法都包含了上述(1)(2)中的算法,可有效降低工作流的成本。(4)对文中所提出的两个工作流成本优化算法进行仿真实验,结果表明本文提出的两个工作流映射方案WMFCO和MWMFCO优于其他的调度策略。其中,WMFCO相对于Max-min,MCWM和DPSOGA在成本方面分别可减少49.66%,9.3%和13.95%,MWMFCO相对于Max-min和DPSOGA可分别减少47.92%和13.83%。(本文来源于《西北大学》期刊2019-06-01）
张乔[8]（2019）在《粒子群算法优化的支持向量机时间序列预测方法的研究》一文中研究指出近年来,随着社会的不断进步和人口的不断增加,对水资源的需求也日益增多。由于我国的水资源非常有限而且分布不均,不能无休止的开采和使用。因此,需要合理调配使用水资源,防止因过度开采造成的地质灾害和水资源短缺等问题的出现。对于水文观测站的管理人员来说,准确的观测水位情况并精确的预测未来水位的变化趋势可以为水资源管理工作提供更多有效的科学依据,对水资源的合理利用和可持续发展具有重要的实际意义。论文在分析了经典粒子群优化算法和支持向量机理论知识的基础上,对粒子群优化算法提出改进,使用改进后的粒子群优化算法(Weighted Partical Swarm Optimization,W-PSO)对支持向量机的两个参数(惩罚参数C和径向基核函数参数σ)进行优化筛选,在最佳参数组合的基础上,建立了W-PSO优化的支持向量机时间序列预测模型,并通过实验进行了模拟验证,论文主要工作如下:论文首先研究了支持向量机和粒子群优化算法的基础理论,分析了惩罚参数和径向基核函数参数对支持向量机的泛化能力和预测精度的影响,并在此基础上提出使用W-PSO算法优化支持向量机参数,以获取最佳参数组合,建立W-PSO优化的支持向量机时间序列预测模型,提高模型预测的精确度和泛化能力。其次,论文使用网络爬虫方法,通过Python语言编写代码提取洞庭湖城陵矶水文观测站的水位数据作为实验数据,分别将实验数据分成训练样本集和测试样本集,使用建立的预测模型对训练样本集进行训练,之后将测试样本集中的数据输入训练好的预测模型中,以验证预测模型的可行性。实验结果表明,优化后的支持向量机时间序列预测模型优于传统的支持向量机预测模型,且预测精度高、模型稳定。最后,为了真实、全面地评估预测模型的普遍适用性,论文采用洞庭湖石龟山、洞庭湖南咀、长江监利、长江沙市四个水文观测站的水位数据作为验证预测模型的实验数据,广泛验证了论文提出的预测模型的可靠性和鲁棒性,为后续水位预测模型的深入研究提供了参考依据,具有重要的实用意义。(本文来源于《长安大学》期刊2019-04-08）
伍雄斌,关宏志,韩艳[9]（2019）在《随机旅行时间旅游路线优化模型及其算法》一文中研究指出在旅游城市内部空间尺度,针对城市交通网络中旅行时间不确定的旅游路线优化问题,以旅游出行效用和旅游活动效用组成的旅游体验效用最大化为目标,考虑旅游景点服务时间、旅游时间和费用约束,建立旅游路线优化模型,设计内嵌随机模拟方法的蚁群求解算法。由对给定的旅游交通网络的优化求解结果可知,该模型及其求解算法是可行的,所得的优化路线符合旅游者出游的实际情况,对于旅游路线优化具有一定的参考价值。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年02期）
罗智勇,朱梓豪,尤波,刘嘉辉[10]（2019）在《基于虚拟归约工作流叁层决策模型的时间-质量优化算法》一文中研究指出工作流的调度问题因为含有多个目标的限制因素,属于非确定性(NP)问题.本文通过将工作流模型分层,提出一种优化调度算法.算法分为两大阶段,检测阶段通过循环加工提高生产质量;虚拟阶段将各制约节点不断迭代虚拟成一个虚拟节点,将服务抽象化,最终简化服务的选择问题.对比发现,在相同实验环境下,本算法相比传统最小关键路径算法具有一定优越性.(本文来源于《电子学报》期刊2019年01期）
时间优化算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对当软件定义网络(SDN)数据量高峰时,SDN交换机有限的流表项资源会对网络性能有很大限制这一问题,提出了一种动态停滞超时时间优化(DTO)算法。先用动态指数平滑(DES)算法估计出下一时间周期内网络中的新增流表项数量,而后依据SDN中的实际负载状况,采用动态参数对流表项的停滞超时时间进行动态优化调整。经Mininet仿真证明:优化算法能有效提高流表匹配率、流表资源利用率以及网络平均吞吐量,提升整体网络性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
时间优化算法论文参考文献
[1].李保杰,王庆华,李甜,陈宇飞,曾肖明.基于优化脉冲时间窗的相位差算法的电力电缆局部放电双端在线定位技术[J].高压电器.2019
[2].刘霞,杨桂芹,邵军花,蒋占军.SDN动态停滞超时时间优化算法[J].传感器与微系统.2019
[3].杨婷,韩冬桂,燕怒,刘芳.基于改进蚁群算法的软硬时间窗车辆路径优化[J].物流科技.2019
[4].院琳,杨雪松,王秉中.基于经验知识遗传算法优化的神经网络模型实现时间反演信道预测[J].物理学报.2019
[5].孟小丁,许向阳,张文高.基于自适应遗传算法的张掖市自驾旅游时间优化[J].电子技术与软件工程.2019
[6].尹小庆,汪浩,莫宇迪,胡攀峰.考虑路面附着因数的车辆向前碰撞预警时间的优化算法[J].汽车安全与节能学报.2019
[7].高天羽.截止时间约束下的云工作流成本优化算法研究[D].西北大学.2019
[8].张乔.粒子群算法优化的支持向量机时间序列预测方法的研究[D].长安大学.2019
[9].伍雄斌,关宏志,韩艳.随机旅行时间旅游路线优化模型及其算法[J].计算机工程与设计.2019
[10].罗智勇,朱梓豪,尤波,刘嘉辉.基于虚拟归约工作流叁层决策模型的时间-质量优化算法[J].电子学报.2019