ATM网络中漏桶算法研究

选择合适的漏桶算法是成功建设ATM网络的一个非常重要的因素。因此至今，已提出了大量的漏桶算法，在此就目前ATM网络中几种经典的漏桶算法作一分析评价，最后，给出采用模糊漏桶算法的性能分析。     

ATM网中固定速率业务的信元时延偏差研究

信元时延偏差（ＣＤＶ）是ＡＴＭ网内引起信元丢失的主要原因之一。文中系统地分析了固定速率业务（ＣＢＲ）的ＣＤＶ的相关特性，包括信元时延特性、复用后信元流的分布特性及ＣＤＶ的影响与监控。采用固定速率业务与独立同分布的背景业务相叠加的ＦＩＦＯ离散排队系统，求出了稳态时ＣＢＲ信元时延、复用后信元流分布的母函数和信元流分布的极限情况，然后以求得的信元流分布为输入，求出了有ＣＤＶ的ＣＢＲ信元流通过漏桶监控机制时的违例信元概率，并以随机业务的泊松分布为例给出了数值计算结果。     

一种自适应的漏桶算法

Berger所提的漏桶算法在多业务智能网环境中不具有自适应性,难操作.我们通过在SCP中引入速率调整参数,让SCP根据分配给各业务的处理能力、当前的负载及各业务的业务流情况来动态地调整SSP上各业务漏桶的令牌产生速率,提出了一种自适应的漏桶算法.分析和仿真的结果表明此算法具有效率高、公平性好、自适应性强的优点.     

Z缓冲器消隐算法的改进

Z缓冲器算法是一种比较简单的消隐算法,然而该算法占用相当大的内存空间,而且计算量也很大。扫描线z缓冲器算法是对z缓冲器算法的改进,该算法大大减少了对内存的占用,而且采用Y桶分类,活化多边形表和活化边表提高了算法效率。     

基于n-叉树实现桶排序算法

阐述了如何使用一种新的数据结构"n-叉树"来对数据进行桶排序。分析和详细说明了n-叉树的算法,通过测试数据证明n-叉树算法的性能是稳定和良好的。     

甑桶蒸馏过程中乙醇的运动规律

本文从理论上研究了固态法白酒甑桶蒸馏过程中,乙醇在醅层中的分布及馏出曲线,并与实际情况进行了比较,提出了若干描述乙醇运动规律的公式。     

并行多层快速多极子算法最细层数据的建立

分布树最细层数据的建立是并行多层快速多极子算法(MLFMA)的基础.最细层数据分布均匀与否,会影响到后续整个算法的负载平衡及其并行效率.研究了最细层数据的建立方法,提出采用并行正则采样排序算法来代替众多文献所推荐的并行桶排序算法, 以此来建立分布树的最细层数据.针对多种常见的散射体在不同处理器数下的实验结果表明, 在大多数情况下,改进后的算法较原算法性能有较为明显的提高.     

基于智能网业务控制点过载算法研究

研究了在不同队列长度、不同概率p（呼叫时到达间隔时间为0的概率）情况下令牌桶算法的健壮性，提出一种根据数据流速及波动性控制令牌速率的模糊控制算法．仿真结果表明该算法不仅具有简单令牌桶算法的良好健壮性，而且提高了过载数据的处理速度，有效减小了数据丢失，在一定程度上防止了过载引起的网络拥塞，缓解了业务控制点（SCP）的高负荷．     

基于令牌桶算法在抵御Flood攻击系统中的实现

Flood攻击,俗称洪水攻击。其主要攻击方式就是在短时间内向被攻击方系统发送大量的无用分组,引起被攻击方的通信量骤增而引发严重拥塞,最终耗尽被攻击方系统资源（CPU满负荷或内存不足）而使其瘫痪,达到其攻击目的。本文提出一种基于令牌桶算法的抵御Flood攻击的通信量整形模型和过滤规则,从硬件线路的改进着手对Flood攻击行为进行土崩瓦解。     

固态法白酒甑桶蒸馏数学建模研究

提出了固态法白酒甑桶蒸馏的模型，用解析法确定了白酒蒸馏过程的操作线：提出了描述甑桶蒸馏过程规律的公式。研究了乙醇在醅层中的分布及在蒸馏过程中的运动规律。     

一个基于桶技术的平面点集Voronoi图增量算法

设计并实现了一个有效的平面Voronoi图增量算法 .该算法以翼边数据结构为基础 ,应用桶技术选择生成子并提高近邻搜索效率 ,可处理平面点集三点共线、四点共圆等退化情形 ,并具有较高的计算精度 .尽管理论上算法的最坏时间复杂性为O(n2 ) ,实验结果表明算法的平均时间复杂性近似为O(n) .     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

置换密钥矩阵加密算法的改进

提出了对分组加密算法(RKM)的改进,主要包括密钥进化算法、特征因子子矩阵和密钥的分发与更新算法.密钥进化算法是特征因子子矩阵生成算法和密钥分发与更新算法的基本组件,由一个16字节的单字节数组(称为进化指针)和一个密钥矩阵计算一个新的密钥矩阵.特征因子子矩阵是把128 bit矩阵特征因子作为进化指针代入密钥进化算法计算而得.在引入特征因子子矩阵的基础上对算法流程进行了改进,使算法的加、解密完全对称.在不降低算法安全性的基础上减少了4轮异或运算,从而降低了运算量.在密钥进化算法的基础上设计了密钥的分发与更新算法,使算法无需每次传输密钥矩阵就能共享.     

有限次分组排序算法

本文给出一种有限次分组快速排序算法并证明该排序算法处理均匀分布数据记录,正态分布数据记录及一般概率分布数据记录的平均时间复杂性为Ｏ（Ｎ）;给出四种快速 序算法分别关于均匀分布数据记录,正态分布数据记录,均匀波浪式分布数据记录和异常分布数据记录,进行排序的实验结果,表明有限次分组排序算法具有更快的效率。     

基于遗传算法的无人机航迹规划研究

本文研究了一种用遗传算法进行无人机航迹规划的方法,指出了无人机航迹规划的定义;提出了一种给定威胁及障碍分布下的无人机路径规划算法。根据威胁及障碍分布情况构造无人机可能飞行的航路集voronoi图,采用Dijkstra算法搜索威胁及障碍分布图,求解初始最短路径。在初始最短路径基础上,采用遗传算法优化初始路径。最后进行仿真实验,结果验证了遗传算法能提高航迹质量。     

Copula EDA与BP结合优化神经网络

分布估计算法是一种新的种群进化算法,通过建立概率模型得到新的个体,copula分布估计算法是将copula理论与分布估计算法结合,提高估计的精确性和效率。针对分布估计算法全局收敛的特点,与BP算法结合可以避免BP算法易陷入局部极值点的缺陷,同时可以使优化结果更加精确。本文采用copula EDA与BP算法的两种结合模式来优化神经网络的权值和阈值,并且比较两种结合模式。可以得出,copula分布估计算法与BP算法融合可以提高收敛速度和精确性。     

PRM蚁群融合算法的AGV路径规划研究

针对AGV运货时需一次性取多件货物的路径规划问题,提出一种PRM算法与蚁群算法相结合的融合算法,将问题拆分为路径的选择与TSP问题分布解决,即先利用PRM算法进行AGV路径规划,再利用蚁群算法决策出取货顺序,生成总的路径。最后采用matlab进行仿真实验,并与A*算法进行对比,结果证明了PRM蚁群融合算法比A*算法得出的路径更短、效率更高。     

基于微分进化算法的防空导弹火力分配

防空导弹火力分配是防空作战中的关键环节,优化分配方案、提高分配效率都将对提升防空作战效能产生重要影响.在分析防空导弹火力分配过程的基础上,建立了基于最大杀伤效能的防空导弹火力分配模型,并引入惩罚函数,改良了原有模型;在分析微分进化算法优缺点的基础上,结合防空导弹火力分配问题的特殊性,对标准微分进化算法进行了改进,使其适用于离散问题的求解,并将其应用于防空导弹火力分配问题;结合实例对基于微分进化算法的防空导弹火力分配模型进行仿真分析.仿真结果表明,采用微分进化算法解决防空导弹火力分配问题收敛速度快、鲁棒性强、执行效率高.     

EM算法理论及其应用

EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法：EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广：GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。     

众包物流配送车辆调度模型及优化

针对众包抢单模式和众包派单模式的配送特点,建立众包配送车辆调度模型,将两种配送模式有机结合,优势互补,并根据模型特点采用蚁群-量子粒子群混合优化算法进行求解.以深圳清湖冷链配送为例,从配送距离和成本等角度,分别与传统配送模式、抢单配送模型和派单配送模型进行比较,实验充分证明了众包配送模型的有效性;同时,将蚁群-量子粒子群混合算法与蚁群、粒子群等算法优化结果进行比较,证明了蚁群-量子粒子群混合算法的有效性.