求解寿命分布近似服从Weibull分布的失效率的一种新方法

Weibull分布是可靠性理论中经常遇到的连续型寿命分布,本文给出了利用Tikhonov的正则法求解寿命分布近似服从Weibull分布的失效率的算法,并与通常的算法进行了比较.     

基于MIMIC算法的备件优化模型

备件是系统能够完成任务的重要保障,是影响系统可靠度的重要条件,结合当前备件优化的工程需求,建立了基于分布估计算法的备件优化模型,利用Minmax思想将备件约束优化问题转化为无约束备件优化问题,并利用双变量相关MIMIC算法求解备件的最优配置。数值实验表明,提出的算法能有效地解决备件优化问题,且与其他算法进行比较,该算法能在满足系统任务可靠度时,得到较少费用的最优配置。     

计算K-终端网络可靠度的一种新算法

讨论了由一个源点s到一个指定的点集K的网络可靠度问题。首先提出了两个网络门限变量化简原则及计算网络K-树和极小K-割的算法。然后,基于具有门限变量的布尔方程和有序二分决策图方法,给出网络K-终端可靠度算法。结果表明这种算法是有效的,改进并推广了Rauzy提出的算法。     

计算有圈有向网络根通信可靠度的因子分解算法

对有圈有向网络的拓扑结构进行了研究,提出了一个保持网络可靠度不变的缩减规则和因子分解的一个选边规则.由此建立了一个计算有圈有向网络根可靠度的有效算法.算法的时间复杂度是O(N.(|V|+|E|)),其中N是算法所产生二叉树的叶点数,|V|和|E|分别表示网络的节点数和边数.对一些网络进行了计算,结果显示利用该算法计算根通信可靠度所产生的N比其他算法的要小得多,因此,所提算法更有效.     

基于改进的粒子群优化算法的边坡可靠度分析

考虑边坡稳定性受多种随机因素影响,借鉴当前研究成果,尝试建立一种将随机因素和确定因素分别考虑的新的边坡可靠性分析模型,借助演化计算技术之一的粒子群优化算法收敛快和精度高的优点,通过设置影响其收敛速度的惯性因子,提高算法的收敛速度和精度,进行边坡最小可靠度指标的求解,并进行临界滑动面的搜索.研究成果表明,与其它方法比较,该方法具有较高的精确度和实用价值.     

大型生命线工程抗震可靠度分析的递推分解算法

提出了系统结构函数的递推分解格式,建立了网络抗震可靠度的递推分解算法,这一算法的邦弗瑞尼不等式下限为系统可靠度的真实界限,从而给出了计算大型网络系统抗震可靠度的一类新方法,并进行了不同类型系统抗震可靠性分析的案例研究,证实了建议算法的有效性。     

一般任意复杂网络的可靠度最优布局

本文就一般任意复杂网络进行了分析,提出并严格证明了两个具有普遍意义的最优布局定理,即“一般任意复杂网络最优布局必要条件定理”和“一般网络简单串联支路最优布局定理”.在此基础上提出了单元对换计算机最优布局算法,进一步证明了J.M.Kontoleon灵敏度最优布局计算机算法的不足.     

两状态流约束通讯网络可靠度的一种新算法

提出了计算两状态流约束通讯网络可靠度的一种快速有效算法。中算法与传统的算法有所区别，将传统的两阶段算法转化为一阶段算法。给出了两个算法，第一个算法以任何一个有效组为初始有效组，所有的有效组都可以从此初始有效组中生成。且由此生成的所有有效组彼此不交，第二个算法是第一个算法的对偶算法。     

结构可靠度的粒子群优化算法

根据可靠指标的几何意义,建立任意随机变量下结构可靠指标的优化模型,首次将粒子群优化算法 (PSO)引入到工程结构可靠度分析中．与传统算法比较,分析了PSO解决可靠指标优化模型的优点所在,并 以具体的工程为例研究PSO解决可靠指标优化模型的收敛过程．结果表明采用PSO具有很强的适用性,提 高了结构可靠度的计算效率．     

一种计算网络可靠度的不交和算法

给出了一种计算网络可靠度的不交和算法,该算法的最大特点是操作简便,易于在计算机上实现,从而适用于大型网络可靠度的计算。     

可靠性分析的并行不交和算法

不交和算法是计算网络可靠性的有效方法，到目前为止，基于这一方法已经开发出多种算法，提出了对这些不交和算法实行并行化的通用框架，基于这个框架，在工作站网络上实现CAREL不交和算法的并行化版本，实验结果表明，这种方法效果很好，几乎得到线性加速。     

多用户检测问题的强化半定规划松弛方法

针对最大似然多用户检测问题，基于已有的半定规划模型，给出了一种新的强化半定规划模型。此模型不仅满足严格可行性（Slater约束规格），而且能提供原问题一个更好的界。根据这种模型，利用随机扰动算法，得到求解最大似然多用户检测问题的强化半定规划松驰方法。该方法简单、快捷，且能有效克服误码率较高的问题。理论和仿真试验均说明了这一点。     

解半定规划的带筛子的正则化方法

研究了求解半定规划问题的一个带有筛子的正则化方法,该方法是基于经典的二次正则化方法,将半定规划问题转化为目标函数为凸的、可微的无约束优化问题。利用筛选信赖域方法来解这个无约束优化问题,并给出算法及其收敛性分析。     

New Procedure to Derive the Performance Indices Associated with Reservoir Operation Rule

Stochastic dynamic programming (SDP) is extensively used in the optimization for long-term reservoir operations. Generally, both of the steady state optimal policy and its associated performance indices (PIs) for multipurpose reservoir are of prime importance. To derive the PIs there are two typical ways: simulation and probability formula. Among the disadvantages, one is that these approaches require the pre-specified operation policy. Illuminated by the convergence of objective function in SDP, a new approach, which has the advantage that its use can be concomitant with the solving of SDP, is proposed to determine the desired PIs. In the case study, its efficiency is also practically tested.     

一种准最优多用户检测方法

由于 Verdu 提出的最优多用户检测方法采用Viterbi算法 ,它的计算复杂度与用户数成指数关系 ,无法在实际中应用 ,因此提出了一种采用半正定规划 (positive se-mi- definite programming,SDP)的新的准最优多用户检测方法。这种方法将最优多用户检测方法转化成一个二次规划(quadratic programm ing,QP)的求解问题 ,并通过半正定规划松弛来解决这个二次规划问题。由于这种方法采用的半正定规划问题求解方法具有多项式程度的复杂性 ,所以这种新的 SDP多用户检测方法也具有多项式程度的复杂性。仿真表明 :这种新的 SDP多用户检测器的性能十分逼近最优多用户检测器的性能     

基于FORM的Monte Carlo精度修正可靠度算法

结构可靠度分析的核心是计算预定义功能函数的失效概率。提出一种基于一次可靠度算法 (FORM)计算结果的 Monte Carlo精度修正可靠度算法 ,它将原可靠度列式转换为一个求旋转坐标系下 n- 1元函数的统计均值问题 ,统计均值用 Monte Carlo法计算。这种可靠度算法克服了传统FORM法误差较大以及 Monte Carlo法效率低的困难 ,与二次可靠度算法 (SORM)相比 ,计算结果对验算点的计算精度不敏感。通过算例分析验证了该文方法的合理性     

基于集中式MIMO雷达的多目标跟踪功率分配优化算法

针对集中式MIMO雷达对多个运动目标进行跟踪的问题,提出一种基于后验克拉美罗下界的功率分配方法。首先给出了多个运动目标定位误差的后验克拉美罗下界,并将其作为代价函数进行优化,从而将雷达功率分配转化为求解凸优化问题;然后,运用SDP算法对该凸优化问题进行处理,将其转化为SDP问题并求解,从而实现对雷达功率的优化分配;最后,通过仿真验证了算法的有效性。结果表明,与功率平均分配和一种基于最大信噪比的贪婪算法相比,该功率优化分配方法能明显提高目标跟踪精度。     

基于半定规划的无线传感器网络节点定位算法

针对无线传感器网络节点定位,在最大似然估计(MLE)基础上提出了一种半定规划(SDP)的优化算法.结合有效的锚节点位置选择和比率范围设定,在放宽非凸约束的基础上,采用SDP求解算法,有效减少了误差的影响,得到被测节点的实际位置.改变锚节点的位置可以有效解决锚节点凸壳外的节点位置估计不精准问题.仿真结果表明,提出的SDP算法对未知节点的位置实现了高精度定位,改进了凸优化方法.     

Secure Device Pairing via Handshake Detection

Multi-party applications are becoming popular due to the development of mobile smart devices. In this work, we explore Secure Device Pairing(SDP), a novel pairing mechanism, which allows users to use smart watches to detect the handshake between users, and use the shaking information to create security keys that are highly random. Thus, we perform device pairing without complicated operations. SDP dynamically adjusts the sensor's sampling frequency and uses different classifiers at varying stages to save the energy. A multi-level quantization algorithm is used to maximize the mutual information between two communicating entities without information leakage. We evaluate the main modules of SDP with 1800 sets of handshake data. Results show that the recognition accuracy of the handshake detection algorithm is 98.2%, and the power consumption is only 1/3 of that of the single sampling frequency classifier.     

基于图论的电力系统公式并行计算实现方法

提出了一种利用图论算法对电力自动化系统实时监控模块中的公式并行计算的方法．将电力系统公式间的依赖关系描述成一个有向图,通过环判断处理、拓扑排序、生成公式优先级、公式分组、公式分配等步骤完成并行计算,提高了计算速度、可靠性和通用性,可以满足实时性的要求。