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基于离散粒子群算法的航天器在轨服务任务分配问题研究

为了同时满足目标跟踪定位精度和能耗要求，采用离散粒子群优化算法，并将目标跟踪定位精度和能量消耗进行综合考虑设计了目标任务分配算法。仿真结果表明：在能耗上，基于能耗和定位精度考虑的目标任务分配算法比仅基于能耗考虑的目标任务分配算法增加了19.37%，但定位精度却提高了68.877%。算法在达到定位精度要求的同时最大限度地降低了对资源的使用，有效延长了无线传感器网络的工作寿命。

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基于离散粒子群优化算法的多用户检测器.pdf

基于离散粒子群算法的CDMA多用户检测方法.pdf

基于离散粒子群算法的近似最大连通分量抽取.pdf

针对风电并网联合优化调度难的问题，本文根据风电的间歇性及随机性特性，建立风电功率的输出模型，提出基于离散粒子群的风电火电机组联合优化算法。首先根据常规电力系统经济调度方法，建立含有风电机组优化问题的数学模型，引入离散粒子群算法，将机组优化调度分解为内外子层问题并进行求解。最终确定最优的启停方案，实现风电火电机组的最优调度。该算法满足电力生产安全兼顾系统运行的经济性，具备一定的有效性及可行性。

行业制造-电动装置-基于离散粒子群和最小二乘的电网覆冰定量长期预报方法.zip

针对云工作流调度问题面临的安全威胁，首先采用云模型量化任务与虚拟机资源的安全性，通过安全云相似度衡量用户对任务所分配虚拟机资源的安全满意程度；然后建立考虑安全性、完成时间和使用费用的云工作流调度模型，并提出基于离散粒子群优化的云工作流调度算法；最后对所提算法进行仿真实验。实验结果表明，与同类算法相比，该算法在安全效用值、完成时间、使用费用和负载均衡离差方面具有较好的性能表现。