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网站建设人员工作职责,扫二维码做自己网站,jeykll和wordpress,线上营销渠道有哪些Matlab边缘计算 智能优化算法解决车联网中计算卸载资源分配(源码已发表2023年sci) GWO、PSO、HWGSO与单一方式卸载对比#xff0c;收敛曲线绘制。 源码保证可运行 在车联网飞速发展的当下#xff0c;计算卸载资源分配成为了提升系统性能的关键环节。今天咱们就唠唠借助Matlab…Matlab边缘计算 智能优化算法解决车联网中计算卸载资源分配(源码已发表2023年sci) GWO、PSO、HWGSO与单一方式卸载对比收敛曲线绘制。 源码保证可运行在车联网飞速发展的当下计算卸载资源分配成为了提升系统性能的关键环节。今天咱们就唠唠借助Matlab边缘计算结合智能优化算法来解决这个问题而且相关源码已在2023年发表于SCI可靠性那是杠杠的。智能优化算法大比拼这里主要涉及GWO灰狼优化算法、PSO粒子群优化算法、HWGSO混合鲸鱼灰狼优化算法并将它们与单一方式卸载做对比。GWO算法GWO模拟了灰狼群体的捕食行为。核心代码如下function [Alpha_score,Alpha_pos,Convergence_curve]GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj) % 初始化灰狼位置和适应度 Positionsinitialization(SearchAgents_no,dim,ub,lb); Fitness zeros(1,SearchAgents_no); for i 1:SearchAgents_no Fitness(i)fobj(Positions(i,:)); end % 找到初始的Alpha, Beta, Delta [Alpha_score, Alpha_index]min(Fitness); Alpha_pos Positions(Alpha_index,:); [Beta_score, Beta_index]sort(Fitness,ascend); Beta_pos Positions(Beta_index(2),:); [Delta_score, Delta_index]sort(Fitness,ascend); Delta_pos Positions(Delta_index(3),:); % 迭代过程 a 2; Convergence_curve zeros(1,Max_iter); for l 1:Max_iter for i 1:SearchAgents_no r1 rand(); r2 rand(); A1 2*a*r1 - a; C1 2*r2; D_alpha abs(C1*Alpha_pos - Positions(i,:)); X1 Alpha_pos - A1*D_alpha; % 类似计算与Beta, Delta的交互 % 更新位置 Positions(i,:)Xnew; end % 更新Alpha, Beta, Delta % 更新收敛曲线 Convergence_curve(l)Alpha_score; a 2 - l*(2/Max_iter); end end这段代码首先初始化灰狼的位置和适应度接着通过模拟灰狼在捕食过程中的等级制度Alpha, Beta, Delta来引导搜索方向。在每次迭代中根据随机参数r1、r2计算与Alpha、Beta、Delta的交互从而更新每个灰狼的位置。随着迭代进行参数a线性递减使得搜索从全局搜索逐渐过渡到局部搜索。PSO算法PSO则是模仿鸟群觅食行为。代码示例function [gbest,fgbest,Curve]PSO(N,D,c1,c2,w,MaxDT,lb,ub,f) % 初始化粒子位置和速度 xrepmat(lb,N,1)(repmat(ub,N,1)-repmat(lb,N,1)).*rand(N,D); vzeros(N,D); pbestx; fpb zeros(N,1); for i 1:N fpb(i)f(x(i,:)); end [fgbest,index]min(fpb); gbestpbest(index,:); Curve zeros(1,MaxDT); for t 1:MaxDT for i 1:N r1 rand(1,D); r2 rand(1,D); v(i,:)w*v(i,:)c1*r1.*(pbest(i,:)-x(i,:))c2*r2.*(gbest-x(i,:)); v(i,v(i,:)Vmax)Vmax; v(i,v(i,:)Vmin)Vmin; x(i,:)x(i,:)v(i,:); x(i,x(i,:)ub)ub; x(i,x(i,:)lb)lb; fit f(x(i,:)); if fit fpb(i) fpb(i)fit; pbest(i,:)x(i,:); if fpb(i)fgbest fgbestfpb(i); gbestpbest(i,:); end end end Curve(t)fgbest; end end在这里每个粒子有自己的位置和速度。x是粒子位置v是速度。通过认知部分c1和社会部分c2更新速度速度受限于Vmax和Vmin位置受限于lb和ub。每次迭代中粒子根据自身经验pbest和群体经验gbest来调整位置以寻找最优解。HWGSO算法HWGSO融合了鲸鱼算法和灰狼算法的优点。由于代码相对复杂这里简述其核心思路它结合了鲸鱼算法的包围猎物、螺旋更新位置策略以及灰狼算法的等级制度和搜索机制。在不同阶段算法自适应地利用两种算法的优势前期更倾向于鲸鱼算法的全局搜索能力后期侧重灰狼算法的局部精细搜索。收敛曲线绘制通过Matlab绘制这些算法与单一方式卸载的收敛曲线能直观看到它们的性能差异。% 假设已经运行了各个算法得到收敛数据 % GWO收敛数据 [Alpha_score_GWO,Alpha_pos_GWO,Convergence_curve_GWO]GWO(SearchAgents_no,Max_iter,lb,ub,dim,fobj); % PSO收敛数据 [gbest_PSO,fgbest_PSO,Curve_PSO]PSO(N,D,c1,c2,w,MaxDT,lb,ub,f); % HWGSO收敛数据假设存在变量Convergence_curve_HWGSO % 单一方式卸载收敛数据假设存在变量Convergence_curve_single figure; hold on; plot(1:Max_iter,Convergence_curve_GWO,r,LineWidth,1.5); plot(1:Max_iter,Curve_PSO,b,LineWidth,1.5); plot(1:Max_iter,Convergence_curve_HWGSO,g,LineWidth,1.5); plot(1:Max_iter,Convergence_curve_single,k--,LineWidth,1.5); legend(GWO,PSO,HWGSO,单一方式卸载); xlabel(迭代次数); ylabel(目标函数值); title(不同算法收敛曲线对比); hold off;上述代码简单地绘制了不同算法的收敛曲线。从曲线中可以清晰看到比如GWO算法在某些情况下可能收敛速度较快但最终解不一定是最优PSO可能在前期收敛迅速但容易陷入局部最优而HWGSO由于融合了两种算法优点可能在收敛速度和最优解获取上取得较好平衡单一方式卸载往往在性能上会逊色不少。总之通过Matlab结合这些智能优化算法为车联网计算卸载资源分配提供了高效的解决方案源码可运行也为进一步研究和应用奠定了良好基础。