NGI中的一种禁忌-递阶遗传QoS组播路由算法

设计了NGI主干网重要组网形式IP/DWDM光Internet中一种非NP类QoS(quality of service)组播路由算法,基于禁忌-递阶遗传算法(tabu-hierarchy genetic algorithm,THGA)构造优化的QoS组播路由树·该算法模拟生物繁衍过程,采用递阶编码方式,引入禁忌交叉和禁忌变异两种禁忌算子改进遗传操作,综合考虑了用户QoS需求和网络费用,同时有助于实现网络负载平衡·仿真结果表明,所设计的算法是可行和有效的,它在一定程度上克服了基于经典遗传算法的QoS组播路由算法存在的早熟和收敛慢等问题,提高了算法性能,较好地解决了IP/DWDM光Interne...     

一种无线异构网络的垂直切换算法

针对移动台在异构网络之间切换性能不理想的问题,提出基于通用移动通信系统(UMTS)和无线局域网(WLAN)构建的具有接入控制单元(ACU)的异构网络模型.采用描述网络性能和服务质量的代价函数选择首选网络;利用一种基于信号强度累积量和距离准则的联合优化策略进行垂直切换判决,进一步对该方案进行切换率和丢包率的分析.仿真结果表明,该算法可以在维持较小丢包率的情况下,有效地减少切换次数,消除“乒乓效应”,改善切换呼叫阻塞率,取得较好的切换性能.     

认知网络中基于快速多赢家多频段拍卖的动态频谱分配

针对传统拍卖方法在动态频谱分配中的低效问题,本文提出了一种基于FADM(fast auction with multiple bands and multiple winners)算法的动态频谱分配方法.FADM算法将传统的多物品拍卖问题转化为整数型0/1背包问题,从而可用动态规划寻求最佳的出清向量;新算法采用了保留价格和差异定价抑制共谋,且根据供求关系动态调整保留价格和竞标价格,兼顾了频谱分配的经济效益和社会效益.性能分析和计算机仿真结果表明,FADM算法可以使频谱有效利用率逼近实际需求率,同时尽可能提高分配收益.     

Study on MCM Interconnect Test Generation Based on Ant Algorithm with Mutation Operator

Introduction With rapid development of very large scale in-tegration(VLSI),multi-chip module(MCM)andmulti-layer printed circuit boards(MPCB),inter-connect test technology has become a bottleneckinthe application of these circuits.The high reliabili-ty of MCMis due to that bare integrated circuitchips are welded and interconnected under highdensity and small di mension conditions[1].Testgenerationis one key technologies of MCMinter-connect test,so study on novel method of test gen-eratio…     

Intelligent Scheduling of Public Traffic Vehicles Based on a Hybrid Genetic Algorithm

A genetic algorithm （GA） and a hybrid genetic algorithm （HGA） were used for optimal scheduling of public vehicles based on their actual operational environments. The performance for three kinds of vehicular levels were compared using one-point and two-point crossover operations. The vehicle scheduling times are improved by the intelligent characteristics of the GA. The HGA, which integrates the genetic algorithm with a tabu search, further improves the convergence performance and the optimization by avoiding the premature convergence of the GA. The results show that intelligent scheduling of public vehicles based on the HGA overcomes the shortcomings of traditional scheduling methods. The vehicle operation management efficiency is improved by this essential technology for intelligent scheduling of public vehicles.     

椭圆曲线数字签名算法的阈下信道

如何在数字签名中嵌入和抵抗阈下信道，对于信息安全具有重要意义。针对椭圆曲线数字签名算法(ECDSA,Elliptic Curve Digital Signature Algorithm)，提出了阈下信道协议，并给出了相应的挫败方法。该协议在一次签名过程中可以传递一位阈下信息。分析结果表明，该协议对基于DSA(Digital Signature Algorithm)的数字签名协议，具有普遍意义。     

基于事例推理的装配顺序规划中的遗传算法改进设计

针对基于事例推理(CBR)的装配顺序推理的特点,建立了相应的遗传算法模型.通过大量的算法实验,分析比较了传统进化、阶段进化和自适应进化策略的优劣,以及算法参数对推理效率和推理质量的影响.在此基础上,设计了改进的遗传算法.最后的实例分析验证了该算法的有效性.     

改进遗传算法求解JIT模式下多工序作业调度

针对遗传算法在生产计划调度上的应用，结合JIT下的车间调度进行了改进研究。研究了单染色体遗产算法的改进问题，提出新的联合移位算子，针对车间作业计划的普遍实际情况，将这种算法应用在调度问题的求解上，重点开发了在加1二时间偏差最短和准时制(JIT)两种性能指标下的作业计划软件，给出了较详细的算法过程，用于生成快速与实时作业调度方案。     

基于遗传算法的无线传感器网络最小覆盖集算法

降低能耗以延长网络生存时间是无线传感器网络设计中的一个研究热点.提出一种利用遗传算法实现的"密度控制"策略.该策略利用无线传感器工作节点的最小节点子集(最小覆盖集),达到覆盖整个传感器网络区域的目的.所提出的算法能够较好地调和无线传感器网络寿命和网络覆盖率之间的矛盾,仿真实验证明了算法的有效性.     

基于DSP的人工神经网络环境控制系统

文章提出了将人工神经网络结合遗传算法应用于环境控制的新方法。该方法利用遗传算法在线计算控制量,利用人工神经网络模拟被控对象的动态特性,从而代替被控环境进行分析。同时,针对DSP的高速运算机能,解决了在工程应用中难以用一般的CPU完成实时控制的要求。该系统充分发挥了人工神经网络和遗传算法各自的特点,是具有良好发展前途的新型的环境控制系统。     

XML数字签名原理及在电子商务中的应用

文章描述了利用XML数字签名技术对电子交易文档进行数字签名的过程,并结合对一个电子支付信息文档利用DSA算法进行数字签名的实例,进一步阐述了XML数字签名的生成和验证步骤,给出了XML数字签名技术在电子商务中的具体实现,最后探讨了XML数字签名技术在电子商务中的发展前景。     

抽水蓄能电站优化运行方式的混合遗传算法

在建立抽水蓄能电站优化运行方式计算模型的基础上，将遗传算法与领域问题的算法相结合：选择机组运行状态作为编码变量，使机组的运行状态与二进制遗传编码具有简洁对应关系，采用符合问题本身特点的基因面式杂交算子和改造的变异算子，使遗传操作更适应问题的求解；根据领域问题的性质及算法求解承担系统基荷的机组运行方式，使问题的规模得到有效压缩，应用领域问题求解的等微增率原理计算各个体因子所对应的运行机组间最优负荷分配方案，并以此计算了个体适应值，由于在遗传编码设计，遗传操作改造，问题规律压缩以及适应值计算几个方面融合了问题所涉及的领域知识，提高了算法的计算效率和全局搜索能力，形成一种适合于求解复杂约束条件下抽水蓄能电站优化运行方式的混合遗传算法。     

基于变增益迭代学习算法的多元间歇精馏控制

面对多元间歇精馏过程的多阶段操作和非稳态运行特点以及高稳定性和高精度的控制需求,传统的反馈控制一般难以确定最优的回流比操作方案.针对该问题,在传统P(比例)型迭代学习控制(itecative learning control,ILC)算法的基础上,提出了一种学习增益沿批次指标自适应调整的变增益P型ILC算法.该算法能够保证间歇精馏过程在不同的操作时刻沿批次指标具有平衡的学习效率,从而提高过程控制性能沿批次指标的收敛速度.以Aspen Batch Distillation(ABD)软件系统中的一个三元间歇精馏模型为实际控制对象,对所提出的变增益P型ILC和传统PID控制以及P型ILC 3种控制方案进行了控制性能的仿真和比较,仿真结果证明了该控制算法不仅计算简单,同时比传统P型ILC算法具有更快的收敛速度.     

基于元数据的异构数据集整合方案

为了把分布在不同系统中的异构数据集整合起来,实现高度集成的数据查询功能,需要一种普适性方案对数据进行规范化与再利用。该文对典型的应用系统分布场景进行建模,制定一种伸缩性良好的元数据规范,进而提出一种可对分散系统中的异构数据集进行集成,对集中的元数据信息进行统一管理,并为用户提供单一入口查询的整合方案。对原始系统的改造极小,且用户可以透明地访问原始系统的所有数据资源。方案已经应用在医药卫生科学数据共享工程中,取得了可观的经济效益。     

NHR-10堆芯的改进设计

介绍了 NHR- 10组件内钆可燃毒物配置、堆芯燃料组件布置和换料方案的改进设计。通过调整钆可燃毒物根数和质量分数来改善堆芯有效增殖因子 (Keff)随燃耗变化的特性 ,采用堆芯燃料组件非均匀布置来降低堆芯功率峰因子(Fxyz) ,采用 1/ 2换料方案使得每炉换料周期比较接近 ,并给出了改进设计结果。TRANP和 NNGFM程序计算结果表明 :改进设计后 ,Fxyz从 2 .997降到 2 .2 2 1,运行中的最大Keff从 1.0 5 6降到 1.0 37,Keff随燃耗的变化特性得到了很大改善 ,换料周期除第一个周期为 2 2 5 0 d外 ,后面的周期稳定在 175 0 d,更加符合工程需要。     

基于遗传算法的人工神经网络优化设计

提出遗传算法新的编码方案，用于全局优化神经网络拓扑结构和权值参数，解决了神经网络拓扑结构的难确定性和权值训练的长时性问题，并且在遗传操作中采用自适应代沟的替代策略，改善其求解效率，获得了良好的优化结果。通过仿真实验显示了该算法的快速性和有效性。     

Optimal design of hydraulic manifold blocks based on niching genetic simulated annealing algorithm

To solve the combinatorial optimization problem of outer layout and inner connection integrated schemes in the design of hydraulic manifold blocks(HMB),a hybrid genetic simulated annealing algorithm based on niche technology is presented.This hybrid algorithm,which combines genetic algorithm,simulated annealing algorithm and niche technology,has a strong capability in global and local search,and all extrema can be found in a short time without strict requests for preferences.For the complex restricted solid spatial layout problems in HMB,the optimizing mathematical model is presented.The key technologies in the integrated layout and connection design of HMB,including the realization of coding,annealing operation and genetic operation,are discussed.The framework of HMB optimal design system based on hybrid optimization strategy is proposed.An example is given to testify the effectiveness and feasibility of the algorithm.     

LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法

提出了一种长期演进(LTE)上行链路频偏最大似然(ML)估计算法,并通过定量分析该算法与基于2个训练序列相差的频偏估计算法(相差法)的估计性能,提出了一种联合频偏估计算法.仿真结果表明:与相差法相比,所出提的ML估计算法与联合估计算法的频偏估计范围均能够覆盖高速铁路应用场景中的最大频偏,且ML估计算法不受LTE上行链路跳频传输的影响;在信噪比10 dB且少于4个用户的情况下,2种算法均能够提供10-4或更小的归一化频偏估计均方误差;在单用户情况下,联合估计算法比ML估计算法的均方误差在信噪比上提高了近5 dB.     

基于稀疏恢复的直接数据域STAP算法

在机载/星载雷达系统中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并实现动目标检测。基于统计的STAP算法通过平稳的训练样本来估计检测单元内的杂波协方差矩阵,并设计相应的滤波器以提高检测单元的输出信杂比。但训练样本的平稳性在实际快变的杂波环境中无法保证,因而此类算法在实际非均匀杂波环境中性能较差。该文通过挖掘检测单元数据在角度-Doppler域上的稀疏性,提出一种新的直接数据域STAP算法。该算法通过稀疏恢复来获得检测单元的高分辨空时谱估计,有效地避免杂波旁瓣对目标检测的影响,进而实现不经过杂波抑制而直接运动目标检测的目的。同时由于不使用训练样本,可很好地避免训练样本内的非均匀性,该算法在实际非均匀杂波场景中有更广泛的应用前景。     

天然气管网优化调度方法研究

以压缩机站最小年运营费用为目标函数,考虑气田资源、压缩机站特性参数、管网输送工艺等多种约束条件,建立了天然气管网优化调度数学模型。基于现代启发式演化算法的基本思想,将差分进化算法的繁殖策略与遗传算法的交叉、变异结合起来形成了一种新的混合遗传算法,应用于模型的优化求解,避免了一般演化算法早熟收敛现象,并以一个12个节点、11条管段、2个压缩机站的天然气管网为例,评选出了最优的管网运行方案,用于该管网的日常运营调度和后期改造设计。结果表明,所建模型和优化方法是有效的,具有一定的实用性。