流媒体代理缓存系统的设计与仿真

现有的代理缓存仿真器主要针对WEB对象进行设计，不能满足仿真流媒体缓存的需求。针对流媒体点播中用户交互式请求的特点，设计了用户记录合成工具模拟不同交互程度的用户访问记录；针对漉媒体文件较大、支持连续播放的需求，设计了代理缓存仿真器，支持媒体不连续缓存磁盘管理、媒体播放漉调度等功能．实验结果表明，该仿真系统可以模拟实际交互式用户访问记录，可以评估不同交互式流媒体场景下的流媒体缓存算法的性能。     

实时操作系统仿真环境的UML建模

实时调度是实时操作系统研究的重点之一，实时调度策略的评价更是研究的难点。本文采用UML（Unified Modeling Language）对实时操作系统中的进程调度这一核心问题进行建模设计了一个实时操作系统的仿真平台。建模过程中虚拟时间为驱动，以任务为调度的基本单位，以随机数发生器生成系统负载。利用该平台，研究开发人员可以方便的测试评价新的调度策略和算法。现时，本文可以作为采用UML进行建模的一个范例。     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

基于守护/控制模式的并行仿真任务分发算法研究

在研究相关并行仿真任务分发和调度方法的基础上,提出了基于守护/控制模式的并行仿真任务分发和调度构建方法,并设计了基于该模式下的一种并行仿真多样本任务分发算法,算法可自动地将仿真样本分发到多台客户机上并行执行,使得在执行仿真时仿真用户并不需要关注样本的分发过程,从而有效提高了仿真多样本的自动分发程度,为并行仿真应用系统的运行提供了高效支持。本算法对类似系统的实现具有重要的参考意义。     

基于HLA技术的飞机视景仿真系统研究

在基于HLA框架的飞机运动仿真系统中,在SGI图形工作站上创建了三维视景仿真联邦成员,基于pRTI和TCP/IP协议实现了三维视景仿真联邦成员与其他联邦成员之间的信息传递;应用Multigen Creator软件建立了飞机实体模型,在Vega实时仿真驱动平台上实现了飞机起降过程的场景控制与可视化仿真,并设计了多通道的渲染模式和多视角的观察模式,解决了SGI工作站与PC机之间数据通信过程中存在的字节序与存储结构问题,为飞机调度与飞行控制等算法研究提供了形象、直观的科学试验手段.     

视频点播系统用户行为仿真平台

大型VOD（Video On Demand)系统需要设计用户许可控制、流调度等一系列算法,然而为研究此类算法而建立大型系统并不现实。本文提出VOD系统用户行为仿真平台,模拟大型VOD系统的用户行为并为各类算法提供仿真运行的平台。该平台描述了VOD系统用户行为的一般数学模型,刻划了典型用户进入系统行为分布、节目选择分布和VCR操作分布,设计了用户行为仿真平台结构,并完成了该平台,此平台提出的变强度用户流的概念,使对实际用户行为的仿真更加真实。实验表明,VOD系统用户行为仿真平台客观的反映了VOD系统的用户行为,同时还为其他算法研究和算法验证提供方便易用的基础。     

基于数字信息素的无人机集群搜索控制方法

研究了无人机集群搜索问题的由来、概念、特点,反应行为机制的重要性以及信息素的应用价值。模拟两种基本的生物信息素,设计了一种基于数字信息素的无人机集群搜索控制方法。从全局决策和单机决策的角度,建立了基于数字信息素的无人机集群搜索分布式决策方法。抽象出所建立的数字信息素模型的主要特征,研究分析了具备此类特征的集群搜索系统的稳定性,并确定了集群边界。仿真结果表明,该方法能够形成稳定的数字信息素闭环,能够和所设计的飞行决策方法结合,使多机呈现出鲜明的集群行为特征,实现无人机集群搜索控制;仿真同时表明,该方法驱动的无人机集群搜索的效率显著优于常规编队模式,这也从侧面证明了无人机集群的搜索能力远高于无人机编队。     

一种云计算环境下的负载调度算法

云计算数据中心的负载调度是影响云计算性能的核心,是云供应商对外提供服务,用户感受服务性能的关键所在,它直接关 系到云平台的整体性能和系统的资源利用率. 在对经典的Min-Min调度算法进行分析的基础上,结合云计算环境对Min-Min算法进行了改进. 提出了一种基于相对负载均衡的LL-Min-Min算法. 仿真实验表明,LL-Min-Min算法能够满足云计算环境下任务的多样性和不确定性的要求,可以较大地改善数据中心的负载均衡,提高集群的吞吐率.     

柔性作业车间动态调度问题研究

为了有效求解柔性作业车间动态调度问题,提出了一个基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的动态调度优化算法。首先定义了柔性作业车间动态调度问题,然后采用事件驱动和周期驱动相结合的调度策略,提出了基于MOIGA的动态调度优化模型,接着设计了面向交货期性能最优的柔性作业车间调度算法,并讨论了影响算法复杂度的因素,最后通过一个实例仿真,表明了算法的可行性和优越性。     

多Agent系统在空间直观仿真建模中的并行化

针对空间并行仿真技术中的同步问题,设计基于Agent感知区域的有限乐观同步算法。该算法继承乐观同步算法的积极性、保守同步算法的安全性,并将仿真中的Agent划分为安全Agent区域和非安全Agent区域,同时利用调度服务器和执行服务器分工协作的方式完成仿真计算。调度服务器根据不同Agent的安全半径筛选确定其是否属于安全区域,执行服务器负责执行Agent的行为。该算法实现仿真技术中积极且有限的乐观同步,降低并行仿真中网络的通信量,确保仿真程序执行过程中的因果约束关系,有效地缩短了仿真时间,在GAMA仿真平台实现并验证方法的有效性。     

运输问题新解法的探讨

在求解运输问题中，传统的解法比较繁琐，为了克服这一缺陷，提出了快捷新解法，快捷法求解运输问题不仅比表上作业法计算步骤少、简单，而且比广义匈牙利法(常规法)的计算步骤还少、还简单、快捷法是根据约束条件的要求，基本上是一步到位造出每行及每列所需要的零元素，然后检验是否满足约束条件，满足可得最优解，否则需进一步造零，快捷法总是比表上作业法计算步骤少、简单且便于掌握。     

基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策

为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。     

生物免疫理论及其在网络入侵检测系统中的应用研究

生物免疫理论被深入研究并广泛应用于计算机安全等领域。通过对基于生物免疫理论的G-T算法和线性时间算法的介绍，提出了多特征匹配算法并将其应用于网络入侵检测系统中。实验表明，优化的算法不仅解决了G—T算法生成检测器的效率过于低下的问题，而且克服了线性时间算法在处理较大的l和r时过于缓慢且需要较大空间的缺点。     

A GREEDY GENETIC ALGORITHM FORUNCONSTRAINED GLOBAL OPTIMIZATION

The greedy algorithm is a strong local searching algorithm. The genetic algorithm is generally applied to the global optimization problems. In this paper, we combine the greedy idea and the genetic algorithm to propose the greedy genetic algorithm which incorporates the global exploring ability of the genetic algorithm and the local convergent ability of the greedy algorithm. Experimental results show that greedy genetic algorithm gives much better results than the classical genetic algorithm.     

一种新的混合聚类算法

聚类是数据挖掘的主要技术之一,是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析就是按照数据间的相似程度,依据特定的准则将数据划分成不同子类。K-平均算法是经典的聚类算法。蚂蚁聚类算法是近来涌现的新的聚类算法,它通过模拟蚁群的智能行为进行聚类分析,已经在数据挖掘中得到应用。通过分析蚂蚁聚类算法和K-平均算法两种不同聚类算法的基本思想,将两种算法结合得到混合聚类算法,仿真实验证明混合聚类算法的算法性能优于蚂蚁算法和K-平均算法。     

可计算一般均衡CGE模型的遗传算法研究

简单讨论了求解 CGE模型的早期 Scarf算法和牛顿算法、以及新近流行的 CGE模型求解工具软件 GAMS和 GEMPACK中的典型算法 ,并且分别指出它们的优缺点 ;最后给出了一个基于模拟进化思想体系的 CGE模型竞争求解算法 ,并给出了算例.     

煤矿物资配送车辆路径问题的人工鱼群算法

对郑州煤电物资供销公司危险品运送的车辆路径问题进行了分析,建立了相应的数学模型,运用人工鱼群算法求解出运费最小的方案。该算法首先初始化一个鱼群,并在初始化的过程中给出了一种修复算子,使鱼群中每条鱼当前的状态代表一种可行的配送方案,然后执行本文设计的随机行为、觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优。最后,把该算法与扫描算法、遗传算法求解进行比较,证明了人工鱼群算法求解车辆路径问题的有效性;同时,该算法也拓展了求解VRP问题的算法空间。     

采用梯度平滑措施的自适应符号算法

以自适应回波对消为对象 ,讨论了两种自适应符号算法的梯度估计平滑方法。从理论上对其中一种平滑方案导出的自适应算法的性能进行了详尽的分析。在输入为联合高斯的情况下 ,给出了权值一阶矩和二阶矩的收敛特性公式。结果表明 ,与符号算法相比 ,平滑算法的收敛速度与符号算法基本一致 ,但稳态误差更小 ,自适应步长的取值范围更大。     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

几种现代优化算法的比较研究

现代优化算法主要包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息 ,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。介绍了3种算法的基本思想 ,阐述了它们的特点并进行了比较 ,提出了今后研究的方向