尹浩

作品数：3被引量：6H指数：2
导出分析报告
供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
发文主题：信息素SLA多目标局部搜索离散粒子群优化算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《东北大学学报（自然科学版）》《电子学报》更多>>
所获基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-3
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
一种求解SLA等级感知服务组合问题的多目标离散粒子群优化算法被引量：4
《电子学报》2014年第10期1983-1990,共8页尹浩 张长胜 张斌 孙若男 刘婷婷 
国家自然科学基金(No.61100090;No.61073062;No.61100027);中央高校基本科研业务费专项资金(No.N11024006;No.N110604002;No.N120604003)
针对SLA等级感知服务组合问题,本文提出了一种求解该问题的多目标离散粒子群算法(MDPSO),建立了多目标粒子群算法优化模型.根据该问题的特征,对粒子更新策略进行重新设计;并且提出粒子变异策略以抑制群体的早熟收敛增强群体的全局搜索能...
关键词：多目标离散粒子群优化(MDPSO) 服务等级 群体多样性 局部搜索 
求解服务选取问题的混合蚁群优化算法被引量：1
《东北大学学报（自然科学版）》2013年第7期931-934,943,共5页尹浩 张长胜 张斌 
国家自然科学基金资助项目(61100090;61073062;61100027);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N11024006)
为解决大规模服务选取问题,提出了一种混合蚁群优化(HACO)算法.该算法先采用动态skyline服务查询过程过滤抽象服务类相关的冗余候选服务,以大力缩减空间提高查找效率,然后利用聚类设计动态构造图来引导蚂蚁的搜索方向,从而确定局部服务...
关键词：蚁群优化 服务选取 聚类 启发信息 信息素 
蚁群算法在服务选取问题中的分析比较被引量：2
《东北大学学报（自然科学版）》2013年第4期500-504,共5页张长胜 任明康 尹浩 张斌 
国家自然科学基金资助项目(61100090;61073062;61100027);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N11024006);教育部高等学校博士学科点新教师基金资助项目(20100042120040)
在对蚁群算法进行总结分析的基础上,提出了求解该问题的蚁群优化模型,定义了针对服务选取问题的信息素及启发式信息,并采用6种蚁群算法对该问题进行了求解.最后通过试验对这些算法在服务选取问题中的适用性进行了分析,并与最近提出的服...
关键词：蚁群算法 服务选取 服务质量 群智能 信息素 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部