基于关系依赖模型的微服务流程演化分析

微服务技术的快速发展为企业系统集成和网络化业务协同提供了技术支持，软件服务系统中的流程需要不断演化以适应业务变化的需求，而现有的研究多从单一维度评估服务流程演化的影响.提出包括流程层和服务层在内的服务系统双层依赖关系模型DoubleDM，从服务演化和流程演化两个方面分析服务系统演化问题.针对服务层演化，基于服务间的依赖关系分析服务变更的影响范围，给出了服务依赖关系表达、依赖关系演化影响范围及求解和相应算法；针对流程演化的不同类型，给出了流程依赖基础上的流程化简处理步骤和算法.最后给出了微服务系统中流程演化的实现逻辑，并以微服务系统处理供应链销售流程为例进行了分析.     

用于虚拟可重构结构的随机数产生算法研究

为了提高虚拟可重构结构中演化算法的性能,研究随机数质量对算法收敛速度的影响.对比测试了四种不同的随机数产生方法:线性反馈移位寄存器、多重线性反馈移位寄存器、细胞自动机和多重细胞自动机.通过演化2-bit乘法器、2-bit加法器和4-bit奇偶校验函数,对比了4种随机数产生算法的性能.实验结果表明,LFSR算法的性能在演化成功率、演化速度上优于其他随机数产生算法.     

演化计算的机理与一般性设计原则探讨

结合演化算法的核心机制,深入剖析了演化算法设计中各个阶段的特点和策略,对当前在演化算法设计中经常使用的编码方式、评价函数、选择策略、遗传算子进行了对比分析,探讨了当前演化算法设计中出现的新思想和一般性设计原则.     

一类自适应的差分演化算法

介绍了差分演化算法常用的五个版本和一种自适应技术,并给出了五个自适应的差分演化算法.并试验研究了各自适应差分演化算法在欺骗问题上的表现,还分析了自适应差分演化算法的性能.     

一种并行混沌差异演化算法

在提出的并行混沌差异演化算法中，差异演化算法与混沌搜索并行进行，采用基于最优个体的差异演化算法，差异演化的权重因子随种群的聚集度和算法停滞代数作动态调整，而交叉率随种群的进化速度动态调整．利用混沌的随机性和遍历性来扩大算法的搜索范围，与差异演化算法实现功能互补，在每一代并行计算后，引入灾变算子，在达到灾变条件时，对种群实行灾变操作，从而避免了算法陷入局部的最优值．仿真结果表明，与基本差异演化算法相比，并行混沌差异演化算法的收敛速度快，搜索效率高，可用于解决复杂的机器学习问题．     

基于Boltzmann机制的双子代竞争差异演化算法

差异演化(differential evolution,DE)是Store和Price(Technical Report TR-95-102,International Computer Institute,Berkely,1995)提出一种基于个体差异重组思想的演化算法,适合于求解连续空间的最优化问题.和其它演化算法相比,差异演化算法在求解非凸、多峰、非线性函数优化问题时表现出极强的稳健性,且在同样的精度要求下,算法收敛的速度快.但过早收敛和陷入局部最优是包括差异演化在内的演化算法面临的一个重要问题.提出一种基于Boltzmann生存机制的双子代竞争差异演化算法.为避免算法过早收敛,利用交叉操作生成两个新个体以增加群体多样性,然后与父代个体竞争形成子代个体.在选择操作中引入Boltzmann机制,以一定概率接受较差解,使算法能跳出局部最优,最终达到全局最优解.利用Brest et al.(Evdutionary COmputation,2006,10:646～657)中的21个测试函数,分别与标准DE算法、jDE算法进行性能比较.实验结果表明,该算法的平均性能值、最优性能值以及最优解质量都优于标准DE算法和jDE算法.     

一种求解多目标优化问题的协同演化算法

提出了一种求解多目标优化问题的协同演化算法.新算法改进了Kwee-Bo的协同演化的思想,将混合策略演化规划用于协同演化过程中,混合策略指导算法有效搜索过程,两个种群协同优化目标函数.标准测试函数的数值实验验证了新算法的有效性.     

关于多目标演化算法的策略分析

基于Pareto排序算法的多目标演化算法是多目标演化算法所采用的重要方法,本文叙述了多目标演化算法(MOEAs)的有关概念,在分析已有算法的一些性能和特征的基础上,结合演化算法的有关概念,重点基于Pareto排序算法分析了影响多目标演化算法性能的两大方面:求解过程中解集合的多样性、均匀性分布的保持与维护以及解的收敛性,分析了MOEAs设计中需要注意的策略问题以及今后研究的重点.     

融合KFCM与改进DRLSE模型的甲状腺结节图像分割

针对超声甲状腺结节图像分割问题,提出一种融合模糊核(KFCM)聚类算法与改进距离正则化水平集演化(DRLSE)模型的分割算法,解决了DRLSE模型对初始轮廓敏感、演化参数需要人工设定及分割弱边缘能力较差的问题.该算法先利用KFCM聚类算法粗分割出结节区域并二值化作为水平集初始演化轮廓,然后利用初始演化轮廓围成的区域自动计算出水平集演化参数,最后采用高斯正则化规则演化水平集分割出甲状腺结节区域.对比实验结果表明,该算法提高了甲状腺结节的分割精度,在噪声干扰下也能准确地分割出结节区域.     

基于动力学演化算法的云任务与虚拟机分配策略研究

建立了云任务和虚拟机分配的数学模型,并将其转换成一个组合优化问题,利用改进的演化算法进行求解.算法中设计了两种编码方案,并根据这两种编码表示设计了杂交和变异算子,并引入了动力学选择机制让种群中的个体都有机会参与演化.采用了两组实验数据进行测试,并和随机分配算法、顺序分配算法以及贪心分配算法进行比较.实验结果表明该演化算法获得的结果最优.     

一种基于Hu不变矩的匹配演化算法

提出了一种基于Hu不变矩的匹配演化算法.该算法利用一种新的演化搜索策略取代传统的遍历搜索策略,将Hu不变矩特征融入演化适应函数.首先通过演化策略,产生多个搜索子图;然后计算待识别搜索子图与模板图像的不变矩特征值,用欧氏距离衡量两者的相似度;最后通过演化策略产生新的搜索子图,用该搜索子图淘汰种群中适应函数值最大的搜索子图.实验结果表明该算法具有较高的效率和鲁棒性.     

一种新局部搜索策略的差分进化算法

为增强差分进化算法的局部搜索能力,一种新局部搜索策略引入到差分进化算法中,从而提出一种新局部搜索策略的差分进化算法。该算法用局部搜索得到新个体替换较劣个体,使其跳出局部最优,以此增强种群的多样性。数值实验选取4个测试函数,并与差分进化算法进行比较,结果表明算法的有效性。     

进化计算中的精英个体产生策略

初始种群是影响基因表达式编程算法（GEP）的重要因素之一。提出了精英个体产生策略,产生具有较高的适应度的精英个体,使种群从一个较高的基础上开始进化,从而提高种群的进化效率。在此基础上,提出了综合精英个体产生策略和基因空间均匀分布策略优点的综合种群产生算法。实验表明,精英个体产生策略可以提高进化效率17%,综合算法可以更加有效地提高系统的进化效率。以上算法的思想还可以应用于其它进化计算中。     

使用进化策略的图像矢量量化

在分析自组织特征映射（SOFM）算法的基础上,把进化策略引入到矢量量化设计中,在将SOFM算法作为基本聚类算法的前提下,基于等误差原则,利用最大最小原则改变各区域聚类点,使各子区域的误差趋于相等。使用进化策略在子区域误差大的聚类点附近产生新的聚类点,从而调整各个区域的子误差,进一步改善总期望误差。实验证明该方法可克服基本聚类算法落入局部最化的局限。在对Lena图像进行量化的过程中,改善了码书矢量,提高了码书矢量,提高了量化后图像的质量。     

A novel algorithm of artificial immune system for high-dimensional function numerical optimization

Artificial immune system has become a researchhot spot after the neural network, fuzzy logic andevolutionary computation[1,2]. Clone means propagat ing asexually so that a group of genetically identicalcells can be descended from a single common ances tor, such as a bacterial colony whose members arisefrom a single original cell as the result of binary fis sion. The idea has been extensively applied in somefields like computer programming[3,4], system con trol[5], interactive para…     

A novel algorithm of artificial immune system for high-dimensional function numerical optimization

Based on the clonal selection theory and immune memory theory, a novel artificial immune system algorithm, immune memory clonal programming algorithm (IMCPA), is put forward. Using the theorem of Markov chain, it is proved that IMCPA is convergent. Compared with some other evolutionary programming algorithms (like Breeder genetic algorithm), IMCPA is shown to be an evolutionary strategy capable of solving complex machine learning tasks, like high-dimensional function optimization, which maintains the diversity of the population and avoids prematurity to some extent, and has a higher convergence speed.     

基于克隆思维进化算法的机器人足球协作策略

针对足球机器人比赛系统的实时性要求,采用了一种克隆思维进化算法对足球机器人比赛系统的高层策略系统进行优化。克隆思维进化算法集免疫机制与进化机制于一体,在发挥思维进化算法优势的基础上增加了克隆(复制)、克隆重组、克隆变异和克隆选择等算子,既保持了种群的多样性,又提高了算法的收敛速度。足球比赛场上的瞬时信息作为抗原,待选策略作为抗体,二者均采用二进制编码方式。用克隆思维进化算法对抗体群进行优化,实验结果表明,采用该算法能快速找到最佳策略,简化了足球机器人决策系统,提高了决策效率。     

基于进化规划的网络多目标路由算法

多目标路由问题要求极小化网络带宽资源消耗 ,它与图论中 NP完全的 Steiner问题等价 ,不存在多项式时间算法 ,只能采用近似算法或启发式算法 .进化算法是一类有效求解优化问题的新算法 .应用进化算法中的进化规划方法 ,求解 Steiner问题 ,提出了一种新的多目标路由算法 .仿真结果显示 ,该算法性能高于启发式方法     

基于部分失真定理的信道最优矢量量化器设计

提出了一个使用进化算法，引入部分失真定理（渐进划分理论）的信道最优矢量量化器（COVQ）的设计算法，采用该算法，在给定信道状态模型和存在的信道噪声的情况下，可有效地提高矢量量化器的性能，实现了COVQ的设计，该算法利用进化策略调整各码矢所确定区域的子误差，从而进一步改善期望误差，与常用的码书设计算法相比较，该算法能较好地调整各区域的子误差，获得比传统算法更高的性能增益。     

基于进化策略的港口集装箱装船作业优化

使用一种进化策略算法对港口集装箱装船作业顺序进行优化 .首先对港口集装箱码头的结构及其装船作业过程进行分析 ,针对集装箱装船作业排序问题 ,建立了考虑位置约束和设备约束等条件的优化目标函数 ,给出了目标解的染色体表达方式和基于混合变异的进化机制 ,并通过实例计算和分析验证了算法的实用性 .