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公开(公告)号：CN109543875A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811200809.3
申请日：2018-10-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集合型离散粒子群优化的云工作流调度方法，该调度方法首先将待优化的云工作流调度问题建立数学模型，然后对建立的数学模型基于集合型离散粒子群优化实现云工作流调度。该发明针对带有不同服务质量QoS需求的云工作流调度问题，采用了一类新型的集合型粒子群优化算法，通过将粒子群优化的速度、位置和相关的更新操作在离散的集合空间重定义，从而能够满足对离散空间的云工作流调度优化问题的应用需求，提高了云工作流调度的效率。
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公开(公告)号：CN109379780B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811233765.4
申请日：2018-10-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络和智能计算领域，涉及一种基于自适应差分进化算法的无线传感器网络定位方法，该方法在基本差分进化算法的基础上，将邻域信息和历史搜索信息融入编码之中，并引入一个自适应控制机制，基于自适应差分进化算法，结合自适应协方差矩阵进化策略，是一种高效的无线传感器网络定位方法。本发明提出自适应机制来控制全局搜索和局部搜索，通过融合差分进化算法较强的全局搜索能力以及自适应协方差矩阵进化策略优秀的局部搜索能力，使得无线传感器网络定位精度更高、鲁棒性更好。
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公开(公告)号：CN109614870A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811337935.3
申请日：2018-11-12
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种行人识别及定位方法，包括训练阶段和检测阶段，训练阶段具体包括以下步骤：制作正样本集和负样本集；提取样本的HOG特征向量；训练SVM分类器。检测阶段包括：输入待识别定位图像；检测个体对应图像的一个矩形区域；提取矩形区域的HOG特征向量；利用线性SVM分类器判定矩形窗口是否包含行人；当已经检测完图像中所有的矩形区域时，输出检测结果，否则继续检测图像。本发明基于HOG-SVM行人识别框架及多峰分布估计算法MEDA识别，在获得更快的检测速度的同时获得更准确的检测结果。
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公开(公告)号：CN109634742A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811357048.2
申请日：2018-11-15
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06F9/5016 , G06F9/45558 , G06F9/5027 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法的时间约束科学工作流优化方法，包括以下步骤，初始化信息，初始化所有的蚂蚁，利用初始的信息素和启发式信息，构建任务到资源之间的映射序列；利用解码算法，将编码中的信息构建出一个完整的调度方案；根据需求，局部更新信息素和全局更新信息素；更新启发式信息，根据价格和成本因素，将任务分配给虚拟机的启发式信息更新；本发明采用蚁群算法结合时间约束，保证了优化结果的质量，且对不同解的情况采用了不同的启发信息以及惩罚函数，能更好的平衡工作流的时间约束和解空间的多样性，同时通过对可用资源进行优化，进一步提高了执行效率，在优化中有良好的性能。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN109492872A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811194823.7
申请日：2018-10-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的动态工作流调度方法，该调度方法的目标是在满足用户所指定的最大执行周期约束和工作流一个周期的总执行时间约束下，优化工作流的每个周期的平均费用。由于工作流在云计算的实现环境下执行方式是动态多变的，所以本发明对动态工作流所有可能出现的流拓扑结果进行构造，通过建立一系列子图来对应每一种可能发生的流拓扑结果，并用概率模型进行整体建模，从而综合考虑了工作流的动态时变的特性，并采用遗传算法对工作流在动态环境中执行的周期费用进行优化，从而提高了工作流的执行效率。
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公开(公告)号：CN109634742B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201811357048.2
申请日：2018-11-15
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群算法的时间约束科学工作流优化方法，包括以下步骤，初始化信息，初始化所有的蚂蚁，利用初始的信息素和启发式信息，构建任务到资源之间的映射序列；利用解码算法，将编码中的信息构建出一个完整的调度方案；根据需求，局部更新信息素和全局更新信息素；更新启发式信息，根据价格和成本因素，将任务分配给虚拟机的启发式信息更新；本发明采用蚁群算法结合时间约束，保证了优化结果的质量，且对不同解的情况采用了不同的启发信息以及惩罚函数，能更好的平衡工作流的时间约束和解空间的多样性，同时通过对可用资源进行优化，进一步提高了执行效率，在优化中有良好的性能。
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公开(公告)号：CN109597682A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811416065.9
申请日：2018-11-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种采用启发式编码策略的云计算工作流调度方法，包括：(1)设定的种群大小size，生成size个个体；采用启发式编码策略生成相应的工作流调度方案，再计算对应的调度方案的适应值；(2)对所有待交叉个体执行交叉算子；(3)所有待变异该个体执行变异算子；(4)进行适应函数评价，用历史最优个体替换新种群的最差个体；(5)在合并种群中选择最优的size个个体进入下一次循环；(6)若达到结束条件则输出历史最优个体对应的调度方案；否则回到步骤(2)。本发明采用新型启发式编码策略的遗传算法，通过七种启发式信息的搜索和匹配以及制定的适应值计算方法，使算法能够高效地搜索到符合用户基本约束以及优化要求的云计算工作流调度方案。
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公开(公告)号：CN109379780A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811233765.4
申请日：2018-10-23
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络和智能计算领域，涉及一种基于自适应差分进化算法的无线传感器网络定位方法，该方法在基本差分进化算法的基础上，将邻域信息和历史搜索信息融入编码之中，并引入一个自适应控制机制，基于自适应差分进化算法，结合自适应协方差矩阵进化策略，是一种高效的无线传感器网络定位方法。本发明提出自适应机制来控制全局搜索和局部搜索，通过融合差分进化算法较强的全局搜索能力以及自适应协方差矩阵进化策略优秀的局部搜索能力，使得无线传感器网络定位精度更高、鲁棒性更好。
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