一种低时延虚拟网络功能映射及调度优化算法

针对传统虚拟网络功能映射及调度服务时间长、不稳定的问题，提出了一种新的虚拟网络功能映射及调度优化算法。以虚拟网络功能链路传输时延与实例化时延整体最小化为目标，建立虚拟网络功能映射及调度模型，通过设计一种低时延映射及调度算法(GABL),根据虚拟网络功能与虚拟机之间的映射集合，优化虚拟网络功能映射节点的选择问题及调度顺序问题，求解出最短时间的网络功能虚拟化映射及调度方案。GABL算法采用两段式初始化技术，将虚拟网络功能和虚拟机分别进行初始化，提高初始解的质量；利用具有锦标赛策略的人工蜂群算法对问题进行求解，保留优秀基因与种群多样性，避免陷入局部最优；采用局部搜索算法在可行解附近进行寻优，加快求最优解的速度。仿真实验结果表明：GABL算法具有稳定性强、收敛性快等特点，能够有效降低虚拟网络功能映射及调度服务时间；与GATS算法相比，GABL算法的服务完成时间减少了15%。     

基于启发式和贪心策略的社交网络影响最大化算法

为解决传统影响力最大化算法在影响范围和运行时间上存在的不平衡问题,提出了一种综合启发式和贪心算法的社交网络影响力最大化算法(MHG).该算法综合考虑了贪心算法和启发式算法的优势,将种子节点的选择分为2个阶段,即通过启发式算法选出候选种子节点集和使用贪心算法从候选种子节点集中筛选出种子节点集合.结果表明,与现有的启发式算法相比,MHG算法在影响范围上具有显著优势,且接近贪心算法,但其运行时间明显少于贪心算法,因而在效果和时间2个方面取得了较好的平衡.在真实数据集及不同传播模型下,MHG算法均表现出稳定的影响范围,体现了该算法在大规模社会网络处理中的可扩展性.     

基于变邻域粒子群的短波频率选择算法

为了快速寻找短波频段内的目标频点,结合宽带频谱感知技术,提出了基于变邻域粒子群搜索(V N S-PS O)的短波双向探测频率选择算法.现有的探测频率选择算法依据频点的平均信噪比进行评估选优,未考虑短波信道的小尺度随机衰落特性,难以满足实时选频的要求.文中VNS-PSO算法依据大尺度衰落的相关特性,采用最大分离法得到初始探测频点集,以此来划分相关邻域;针对邻域内频点质量选择性衰落特点,采用粒子群优化算法搜索邻域内频点,得到邻域内最优解;通过变换邻域,得到全局最优解.仿真实验表明:"最快速度"建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法M TOBC分别降低17.1％、18％、85.5％,当CPOS=0.9,建链时间分别降低2.5％,42.6％,81.7％,缩短了建立可通链路的时间;"最优频点"建链时,VNS-PSO算法较VNS-RS、AASS、RSS算法M TOBC分别降低11％、12.5％、45％,当CPOS=0.9,建链时间分别降低22.2％、22.4％、44.4％,短时间可找到最优频点.     

带有拒绝工件和学习效应的资源约束排序问题研究

[目的]研究工件加工时间具有学习效应以及工件可拒绝的单机排序问题.在线性和凸资源分配函数的两种模型下,为求得可接受加工的工件集合、可拒绝工件的集合以及确定可接受工件集合中的最优工件排序,使工件的时间表长、总完工时间、资源耗费费用和工件拒绝费用的加权和最小.[方法]对于线性资源分配函数问题,在拒绝工件数给定的情况下,此问题可转化为指派问题.对于凸资源分配函数问题,此问题可以用动态规划算法进行求解.[结果]对于带有拒绝工件和学习效应的资源约束排序问题给出了最优求解算法,且它们的时间复杂度分别为O(n4)和O(n3),其中n为工件的个数.[结论]算法分析和CPU运算时间表明给出的求解算法非常有效.     

随机种子最近邻居搜索聚类算法研究

提出了随机种子最近邻居搜索(RS-NNS)聚类算法,该算法从随机确定的种子开始沿着它最近邻居的方向搜索具有最大相似特征的邻居对象,形成局部最大聚类集合,并在搜索过程中动态调整数据对象的归属,以实现局部的最优分配,直到所有的数据对象完成聚类标识。经过验证,该算法可以适应数据集合的密度、形状、噪音、聚类个数等问题,并且相对于同类算法可以实现较快地优化搜索。     

基于完工时间最小化的任务映射和路由方案

针对云服务中,传统的任务映射方法忽略任务路由传输对于任务完工时间的影响,导致任务完工时间较长的问题,研究了如何通过联合优化任务映射和路由选择.为使一个工作周期内的所有任务的最大完工时间最小,采用带有二次约束的整数规划(IPQC,Integer Programming with Quadratic Constraints)方法对问题进行描述,提出一种具有多项式复杂度的启发式算法,解决了IPQC方法中计算量偏大的难题,并进行了仿真实验.结果表明,该算法的性能与最优解性能接近,且性能远优于当前其他算法.     

一种多分辨率DOA估计的小波包算法

根据MUSIC算法在信号波达方向(DOA)较近或相干时性能迅速下降的情况,提出了一种多分辨率信号波达方向估计的小波包算法基于子带分解的MUSIC算法(SB MUSIC)·算法对全带信号进行子带分解,并根据最优基选取准则选择最优叶节点,然后对每个叶节点应用MUSIC算法进行谱估计·研究表明子带分解具有提高信噪比(SNR)和放大频率间隔等优点·考虑到算法应用时只有全带频率才有意义,提出了子带频率向全带频率映射的方法·仿真证明,SB MUSIC不仅提高了特征子空间方法的分辨率,而且在子带划分适当时,具有一定的信号去相关能力,并且子带谱的估计成功率和谱平度都高于全带谱·     

基于最小代价的跨域虚拟网络映射算法

针对多个自治域网络环境中的虚拟网络映射问题,提出了基于最小代价的跨域虚拟网络映射(MC-VNE)算法.首先根据虚拟网络的约束条件,计算每个虚拟节点的可用物理节点集合,然后利用最小权重路由算法,计算出每条虚拟链路的可用映射物理路径集合.借鉴克鲁斯卡尔最小生成树算法思想,依次在可用映射物理路径集合选择最小权重物理路径,然后将对应的虚拟链路映射到该物理路径上,并协调完成虚拟节点的映射操作.仿真结果表明,MC-VNE算法有效地降低了虚拟网络映射的资源代价,提高了虚拟网络请求接受率.     

基于自适应频率选择的鲁棒时延估计算法

为了增强相位变换加权广义互相关方法(GCC-PHAT)这一常用时延估计方法对噪声的鲁棒性,提出了一种基于频率自适应选择的改进算法.该算法利用较短的语音数据(32ms)估计出每个频率的协方差矩阵,从而计算出每个频率的信噪比(SNR),然后自适应地选择SNR较大的频率用于时延估计.仿真实验结果表明,不论是在中等混响(混响时间T60=0.3s)还是在强混响(T60=0.6s)条件下,相对于GCC-PHAT方法,该算法对噪声的鲁棒性更强.     

全局混沌蝙蝠优化算法

为提高蝙蝠算法进行特征选择的正确率,提出全局混沌蝙蝠优化算法(GCBA).首先,GCBA采用混沌映射方法使种群的初始化能够遍历整个解空间,获取蝙蝠初始的最优位置,使其具有更加丰富的种群,解决了初始化种群随机性的问题.同时,GCBA引入当前粒子的最优解和当前种群的最优解跳出局部最优解,可有效避免算法早熟,有利于提高算法的全局搜索能力.蝙蝠算法(BA)、粒子群算法(PSO)与遗传算法(GA)在10个数据集上的测试结果表明,所提算法具有更高的分类精度和更强的跳出局部最优的能力.     

云制造环境下知识资源的评价与选择

为了解决云制造环境下知识资源的选择问题，从知识资源提供方服务能力的角度，提出了一种基于知识服务能力值的选择模型.该模型从知识资源供需双方自身特性出发，从企业维、服务维、交互维三维度建立知识资源提供方服务能力评价体系，利用变精度粗糙集算法计算各评价指标的权重，利用敏感系数修正用户在实际情况下的偏好，最终求得所有候选资源的知识服务能力值；以此为依据指导云平台为用户选择最佳的知识资源供应方.实例表明，该模型能够从大量候选资源中推理出最佳的知识资源推荐给用户.     

基于动态双重前缀的模糊相似性连接算法

针对相似性连接问题， 提出了动态双重前缀的模糊相似性连接算法.与之前的算法不同的是，本文采用双重前缀，即在查找候选以及构建索引时使用不同的前缀来提高过滤效率，并在此基础上进行了优化.首先通过取各个前缀生成的候选集合的交集来缩小候选集合;其次提出最大区分任选前缀，利用此前缀进行预验证来减少最终进入到验证过程的候选对，以此来减少连接时间.并且在三个真实数据集上进行实验，将本文算法与Silkmoth算法以及MF-Join算法进行比较，结果表明所提算法可以生成更小的候选集集合并且需要更少的连接时间.     

一种左心室压力个性化估计模型参数子集选择方法

针对模型估计左心室压力波形的临床个性化需求和大量参数优化计算复杂情况，提出基于灵敏度分析的模型参数子集选择策略.以左心室压力波形特征作为体循环模型的输出，通过自适应稀疏多项式混沌展开算法构建原始模型的元模型，改进索贝尔灵敏度指标计算，选出模型中对左心室压力波形特征有重要影响的参数作为参数子集.本文提出的选择策略可以为左心室压力波形估计中的模型参数临床个性化提供参考依据；参数子集中模型参数数量的减少，可以降低优化空间和参数求解的复杂度.实验结果表明，采用参数子集的左心室压力波形及特征估计与模型的全体参数估计具有很高的一致性.     

基于最优正交质心特征选取的DNA微阵列数据分析

微阵列数据具有样本小、维度高的特点,给数据分析带来了困难。因此,在生物信息学的研究和应用中,从微阵列数据里挑选主基因(特征选取)是十分重要和有意义的。本文采用基于最优正交质心特征选取算法(OCFS)来挑选主基因,并与基于信噪比的主基因挑选法和基于遗传算法的主基因挑选法进行了对比。利用挑选出的主基因,采用支持向量机(SVM)对数据样本进行了分类研究。通过实验,在经典的白血病数据集上,对于34个样本的测试集,达到了33/34的分类准确率,表明了本方法的适用性。     

Overlap digraph: An effective model for finding good spaced seeds for biological sequence local alignment

Spaced seeds technology, which was proposed by PatternHunter, has been proven to be more sensitive and faster than continuous seeds, and it is now widely used for bio-sequence local alignments. However, finding optimal spaced seeds is an NP-hard problem. A seed digraph model is proposed to find good spaced seeds, which are very close to optimal, in a very different but effective way. Using this different approach, some good long spaced seeds which cannot be calculated by normal optimal sensitivity formulas due to their exponential complexity can be found.     

基于自动多种子区域生长的遥感影像面向对象分割方法

在遥感影像分割分类中,种子区域生长算法是一种常见的分割算法.传统的种子区域生长算法只能提取单一连续的、纹理简单的目标地物,而对具有复杂纹理和多光谱特征的遥感影像,分割时存在分割效果差、不能同时有效地提取多个地物的问题.针对以上问题,本文提出了一种改进的面向对象的自动多种子区域生长算法.该方法适用于同时提取多个目标地物,且分割效果好.该方法首先使用一种改进的中值滤波对影像进行平滑处理,使目标内部一致性更高,同时保留纹理信息.然后通过一定的准则进行自动种子选取并进行生长,最后对生长后的区域进行碎斑合并处理,最终得到多种对象的分割结果.本文采用三组不同大小的1m空间分辨率的航空影像进行实验,通过与分水岭以及传统单种子区域生长算法的多组实验对比,发现该方法可以面向全局对象,自动选取覆盖各种地物类型的种子,同时对多种地物目标进行分割处理,可为后续面向对象影像分析和应用提供可靠的数据基础.     

基于蚁群算法的最佳熵图像分割阈值方法

最佳熵阈值是最常用的图像分割算法之一,但是需要大量的运算时间,限制了其实际的应用范围.蚁群算法是一种新兴的仿生进化算法,已成功的应用于大批组合优化问题的处理.将最大熵算法视为组合优化问题并引用蚁群算法加以处理,实验结果表明蚁群算法不仅可以实现最优阈值的确定,而且可以提高图像分割效率.     

油茶种子性状及浸种后内源激素含量分析

【目的】研究油茶种子性状,分析油茶种子浸种期间吸水率及吸水速率,探讨种子浸水机制下内源激素动态变化规律,为标准化砧木培育提供技术支撑。【方法】以‘长林3号’(3号)、‘长林4号’(4号)、‘长林40号’(40号)、‘长林18号’(18号)、‘长林53号’(53号)种子为试验材料,测定种子形状参数、体积,并在人工气候控制条件下计算不同浸种时间的吸水率和吸水速率;利用液质联用(LC-MS)方法对‘长林18号’(18号)种子浸种不同时间和温度条件下赤霉素(GA₃)、脱落酸(ABA)、水杨酸(SA)和茉莉酸(JA)、生长素(IAA)和玉米素核苷(ZR)含量进行检验,采用单因素方差分析比较不同条件下各激素含量差异。【结果】品种间种子体积由大到小依次为长林53号、40号、18号、3号、4号,且53号与其他品种存在显著差异;种子三维系数显示长林3号、4号和40号多呈扁平状,18号和53号多近球形,且种子三维系数与种子横径长度显著相关;3号和4号种子体积与纵径存在显著或极显著正相关,40号和53号横径与侧径存在显著负相关,18号种子体积与形状参数无相关性。各品种浸种48 h后吸水率和吸水速率逐渐稳定;种子浸种0~21 h,53号吸水率最高,40号最低;浸种21~48 h吸水率由大到小依次为4号、3号、53号、40号和18号。各品种吸水速率在浸种10 h内,由大到小依次为40号、4号、3号、53号、18号,浸种10 h后53号最高。种子浸种后的发芽率无显著差异,由大到小依次为4号、40号、53号、3号和18号。18号浸种后GA₃含量逐渐上升,在浸种2 d时达到最高,为0.39 mg/kg;SA和JA含量在浸种4 d时达到最高,分别为0.058 mg/kg和1.77 mg/kg;ABA含量在浸种2 d和5 d时达到最高,约为0.050 mg/kg,4 d时最低为0.014 mg/kg。m(GA₃)/m(ABA)在浸种1 d和4 d时维持较高水平。m(GA₃)/m(JA)在浸种1 d时达高值,4 d时最低;m(GA₃+SA)/m(ABA+JA)随着浸种时间增加逐渐下降。18号浸种温度为25~30 ℃时对提高种子内源激素含量有着显著作用。【结论】横径显著影响种子形状,18号种子均匀度高且吸水率和吸水速率较为稳定;种子浸种后48 h吸水率和吸水速率达到稳定状态,促进萌发类激素含量升高。因此,浸种温度应在30 ℃下有利于种子萌发。研究结果可为油茶砧木标准化培育提供理论依据。     

电动汽车弹性充电策略的研究

为了缓解电动汽车里程焦虑问题，降低因充电时间过长对日常使用的影响，对家用电动汽车的充电策略进行了研究.针对家用汽车使用场景的离散性，提出弹性充电的方法，利用使用间隙规划充电方案，降低对行程的延误.并提出选择充电站和充电量的最优算法，根据电动汽车自身电池特性和周边充电站的资源竞争情况计算最优的充电决策.通过对真实车型数据和用车场景的模拟，验证了算法的有效性.这表明弹性充电策略能够大幅度节省行程时间，消除用户的里程焦虑.     

使用生物类天然材料包衣种子的效果测试（英文）

用黄瓜种子作试验材料 ,用不同的处理方法包衣种子 ,试验种子的发芽率 ,幼苗生长势及种子抗病能力 ,这三种处理方法是 :对照 (裸种子 )、化学杀菌材料包衣及选择非化学 (生物类 )天然无害材料作为杀菌材料包衣 (用以防止化学杀菌材料的污染提出的新天然包衣材料 ) .实验结果表明 ,使用天然材料和化学材料包衣种子均使种子发芽时间延长和非正常幼苗增多及单株生物量提高 ,并比对照组裸种子杀死了大部分的病菌 ;但化学杀菌包衣种子处理使幼苗的非正常率更明显的增多 ;生物类天然材料包衣相对对照同样也能杀死许多病菌 ,但比化学包衣材料杀菌力弱 ,将进一步研制和改进 .