低功耗片上网络映射的遗传及蚂蚁融合算法

针对带宽和时延约束下的低功耗片上网络映射问题,提出了基于遗传和蚂蚁算法融合的映射算法.该算法利用遗传算法的快速搜索能力,获得若干优化解,并按照这些优化解的最优顺序给蚂蚁路径赋初值,以初始化蚂蚁算法的信息素分布.然后,借助具有交叉和变异操作的蚂蚁算法,充分利用蚂蚁算法的正反馈特性,搜索低功耗映射问题的更优解.该算法具有收敛速度快、优化效果好的特点,可用于求解大规模片上网络映射问题.实验结果表明:当系统规模扩大时,该算法在搜索时间方面明显优于遗传类算法和蚂蚁类算法,如系统规模为64处理单元时,搜索速度提高率最高可达220.3％,在较快收敛的同时,还保持了较好的优化效果,与蚂蚁类算法的差别可保持在9.1％以内.     

混沌蚁群算法在PMSM直接转矩控制 系统优化设计中的应用

在永磁同步电机(PMSM)的直接转矩控制策略中,PI控制器参数的优劣直接影响到系统的性能.将蚁群中每个蚂蚁的混沌动力学机制与所有蚂蚁的自组织优化机制进行巧妙结合,从而给出混沌蚁群算法,用混沌蚁群算法来优化直接转矩控制系统中PI控制器的参数.通过仿真实验得出:混沌蚁群算法应用于永磁同步电机直接转矩控制系统中PI参数优化时,相比遗传算法和蚁群算法,在收敛速度、全局优化性能以及控制精度等方面都有较大的提高,从而有效地降低了电机的磁链脉动,提高了系统的响应速度.     

采用集簇方法的片上网络动态映射算法

针对片上网络(NoC)传统一一对应映射关系造成的资源节点利用率不高和通信功耗大等缺陷进行了改进,提出了一种采用集簇方法的NoC动态映射算法(DMA)。首先利用分枝界定算法完成通信量大且相连任务节点的集簇,减小了任务图通信总量;然后在此基础上借助自适应粒子群算法完成最优映射结果的获取;最后利用动态迁移策略对最优映射结果中单独占用资源节点的任务节点进行集簇。仿真实验表明,与随机映射、动态螺旋映射算法和最优邻居算法相比,DMA算法的通信功耗分别下降了73.93%、46.37%和14.55%,NoC面积占用率分别下降了50%、50%和33.3%。     

基于遗传粒子群混合的可重入生产调度优化

可重入生产调度优化问题是个NP难问题,针对可重入生产调度的特点,对该优化问题进行数学规划建模,并通过一些定义将模型映射为有向图,以便于智能搜索算法的应用.结合粒子群算法收敛速度快与遗传算法全局搜索能力强的特点,进行优势互补,并优化设计相关参数,构造了一种混合算法.运用混合算法对供应链优化调度问题模型进行求解,与标准遗传算法、粒子群算法的求解结果进行比较,结果表明混合算法有着更好的优化性能.     

基于遗传算法的片上网络虚通道分配算法

针对虚通道技术导致片上网络(NoC)面积增加的问题,提出了一种基于遗传算法的NoC虚通道分配算法.该算法利用分析模型计算出路由器每个输入端口的带宽利用率,并将该问题转化为遗传优化问题,根据所有端口带宽利用率的分布情况,引入遗传算法实现虚通道资源的分配.仿真结果表明:该算法有效地利用了系统的缓冲资源,提高了吞吐量;在保证网络性能的前提下,与均匀分配算法和贪婪分配算法相比,该算法可节省约39.6%的虚通道资源.     

基于CSD量化编码的FIR滤波器优化设计

目的 针对ADC设计中滤波器功耗过大,遗传算法收敛速度慢,以及遗传算法操作可能破坏CSD编码要求等问题,对FIR滤波器设计进行优化研究.方法 采用CSD(canonic signed digit)编码控制加法器数量,通过改进遗传算法交叉、变异等操作提升算法收敛速度,对FIR滤波器进行有限精度优化设计.结果 优化算法可在降低功耗的同时,可有效减小通带波纹.加快寻优速度.算法应用于级联滤波器设计,可使其通带纹波大部分抵消.结论 给出基于CSD编码的FIR滤波器优化设计方法,以及遗传算法收敛速度慢,交叉、变异破坏算法编码要求的简明处理方法.仿真结果表明优化算法是有效的.     

基于调和距离量子多目标进化算法的NoC测试规划优化

如何实现测试时间和测试功耗协同优化是目前片上网络(Network-on-Chip,NoC)测试中亟待解决的问题.提出一种基于调和距离量子多目标进化算法(Harmonic distance quantum-inspired multiobjective evolutionary algorithm,HQMEA)的NoC测试规划优化方法.采用重用NoC作为测试存取机制(Test access mechanism,TAM)的并行测试方法,对NoC中的内核进行测试,节省测试资源,提高测试效率.提出的算法在量子多目标进化算法(Quantum-inspired multiobjective evolutionary algorithm,QMEA)的基础上,采用多进制概率角编码替代二进制概率幅编码,更好的适应NoC测试规划问题;采用调和距离替代拥挤距离(Crowding distance)能更好的衡量拥挤程度;采用混沌策略动态更新旋转角,能很好地兼顾了算法的探索和发掘能力.在ITC’02test benchmarks测试集上进行对比实验,结果表明相比量子多目标进化算法,提出的算法不仅提升了算法的收敛性,而且保证了Pareto解集良好的分布性.     

融合遗传算法改进的蚁群算法

针对蚁群算法存在停滞现象及收敛速度慢的缺点,提出了一种融合遗传算法改进的蚁群算法,在蚁群算法中引入路径遗传运算.对蚂蚁发现的路径进行染色体编码,通过适应度函数对蚂蚁的路径做适应度评价,进行路径交叉和路径变异运算,设计了新的信息素更新策略.以对称TSP测试集为对象,将改进算法与现有算法进行测试比较.实验结果表明,改进后的算法具有优良的全局优化能力,有效防止了停滞现象.     

面向绿色再制造系统的AGV路径规划研究

为了解决绿色再制造系统中的自动导引运输车(AGV)路径规划问题的问题,提出一种粒子群遗传融合的AGV全局路径优化的自适应算法.该方法集成了遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)二者的优点,为了改善传统PSO-GA融合算法迭代前期寻优速度慢的问题,引入了自适应惯性权重;为了提高算法进入迭代后期的收敛精度,提出了一种双重交叉变异策略,使得改进的PSO-GA融合算法比传统的PSO-GA融合算法搜索能力更强,进化速度更快,收敛精度更高.为了验证改进后算法的优越性,采用栅格法模拟自动导引运输车运行环境并通过MATLAB对标准粒子群、遗传、传统的PSO-GA融合、改进PSO-GA融合四种算法解决路径优化问题进行试验对比,结果证明了改进后的PSO-GA算法的可行性和有效性.     

BP遗传算法在结构形状优化设计中的应用

利用遗传算法(GA)对桁架结构分别进行杆件截面和节点坐标的优化设计,利用BP网络的高度非线性映射能力来得到遗传算法的适应度函数值,替代优化中重复采用有限元分析的方法,降低计算花费时间,提高了算法收敛速度.通过25杆输电塔架算例的优化设计,验证了此方法的实际应用是可行的.     

综合算法及其特点

给出了综合算法的定义并讨论了它与球形算法及不动点算法相比的优点．     

对称密码体制及其算法研究

密码算法是实现网络信息安全的基础，本文对现代密钥密码算法及体系进行了研究，介绍了对称密码体制与非对称密码体制，重点分析了对称密码体制中分组密码与序列密码算法的原理、性质，比较了分组密码与序列密码的不同应用特性。     

Evolutionary graph drawing algorithms

In this paper, graph drawing algorithms based on genetic algorithms are designed for general undirected graphs and directed graphs. As being shown, graph drawing algorithms designed by genetic algorithms have the following advantages: the frames of the algorithms are unified, the method is simple, different algorithms may be attained by designing different objective functions, therefore enhance the reuse of the algorithms. Also, aesthetics or constrains may be added to satisfy different requirements. Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China(60133010,60073043,70071042) Biography: Huang Jing-wei ( 1956-), male, Professor, research direction: the design and analysis of algorithms and evolutionary computation.     

Dynamic Dominating Set and Turbo-Charging Greedy Heuristics

The main purpose of this paper is to exposit two very different, but very general, motivational schemes in the art of parameterization and a concrete example connecting them. We introduce a dynamic version of the DOMINATING SET problem and prove that it is fixed-parameter tractable（FPT）. The problem is motivated by settings where problem instances evolve. It also arises in the quest to improve a natural greedy heuristic for the DOMINATING SET problem.     

求解线性规划的一种Mehrotra型预估-矫正内点算法

提出了一种求解线性规划问题的Mehrotra型预估．矫正内点算法，并证明了算法的代数复杂度。     

图的极大匹配并行算法

对一类无向图的边极大匹配问题,在ＥＲＥＷＰＲＡＭ并行计算模型上,给出Ｏ（ｌｏｇｎ）时间、使用Ｏ（（ｎ＋ｍ）／ｌｏｇｎ）处理器的最佳、高速并行算法     

解非线性方程组的一类多重分裂加性Schwarz算法

讨论求解一类非线性方程组的多重分裂加性Schwarz算法和两水平多重分裂加性Schwarz算法，分析其收敛性和收敛速度并建立了收敛性理论，这类算法结合多重分裂和加性Schwarz算法，具有很好的并行性能，因而特别适合于并行计算．数值算例证实了算法的有效性．     

基于幅相扰动的改进Memetic算法的波束成型算法

为了提高天线波束成型算法的收敛性能,基于改进的Memetic算法对幅相扰动最优权值的搜索,提出了一种新的上行MIMO-SDMA智能天线系统的波束成型算法。仿真结果表明,该算法具有很好的收敛性能和较高的效率,基于该算法的智能天线系统不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣与期望信号的方向一致,使系统的信噪比得到提高,很好地实现上行MIMO-SDMA。     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。     

多种群遗传算法在图像恢复中的应用研究

针对目前图像恢复方法中所存在的较多约束和计算求解复杂等问题,提出了一种基于多种群遗传算法的图像恢复方法,并与基于标准遗传算法的图像恢复进行了比较,仿真结果表明,该算法可使图像恢复结果和效率得以较大的改善和提高,具有推广应用价值。