采用改进粒子群的P2P流媒体数据调度算法

P2P技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题.而数据调度算法一直是P2P流媒体研究领域中的核心问题.为了减轻服务器的负载, 并且有效利用P2P网络中节点的资源.本文提出一种基于改进粒子群算法的P2P流媒体数据调度方法.该算法使用了粒子群算法进行寻优,并对粒子群算法进行改进,算法中定义了 "加法"运算,替换原来的速度方程,并增加变异算子,防止早熟收敛.最后通过对比实验验证了算法的有效性.     

约束优化问题的修正选择粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.     

基于P2P的多机通信机制及负载平衡的设计

P2P技术引导着网络计算模式从集中式向分布式偏移,可以更好地解决网络上的对等计算、协同工作、文件交换等大型应用.本文介绍了一种基于P2P的多机通信机制,系统中各结点为逻辑环结构,结点动态的加入、退出,由邻接点对其请求进行响应,从而大大减少了网络通信量,并在此通信机制的基础上给出了一种自适应动态负载平衡算法.     

P2P网络中移动agent的搜索资源分配研究

针对P2P网络中的资源搜索问题,讨论了非结构化P2P网络中的几种搜索方案,着重关注了基于移动a-gent的资源搜索方法,针对搜索资源有限、网络节点的异质性等约束提出了基于最优搜索理论的移动agent搜索资源的全局最优分配模型,并与通常情况下的均匀资源分配进行了比较.     

基于GPU的面向SPH流体模拟的邻居查找算法

为了提高基于平滑粒子动力学( SPH)的流体模拟速度,提出了一种在图形处理器( GPU)上实现的基于网格的邻居快速查找算法.该方法首先使用粒子位置纹理信息建立对应的网格纹理,然后利用GPU排序方法按照粒子的网格索引进行排序,最后在排序后的网格纹理中得到粒子的邻居粒子索引,并将其赋值到预计算的粒子邻接纹理中.该方法克服了...     

量子行为粒子群优化算法在几何约束问题上的应用

几何约束问题可以等价为求解非线性方程组问题,同时也可以将几何约束问题转化为一个优化问题来求解.受经典粒子群优化算法和量子动力学启发,提出一种新的算法——量子行为粒子群优化算法(QPSO)来求解几何约束问题.在QPSO模型里,粒子的状态不再通过位置和速度来决定,而是通过一个波函数来确定.这种算法的主要优点就是可以在感兴趣的问题上保持种群的多样性.实验结果表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性.     

组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300信号通道自动选择算法

为了提高脑机接口中P300脑电信号的分类准确率和计算速度,提出一种组稀疏贝叶斯逻辑回归的P300脑电信号通道自动选择算法.该算法首先在贝叶斯框架下建立P300脑电信号的解码模型,其次提出先验的组自动相关确定(GARD)方法构建组稀疏约束下的P300脑电通道权重系数,最后通过最大似然估计来求解超参数并选出P300脑电通道最优子集,避免了大量的交叉验证过程.所提方法在BCI竞赛数据和自采集数据上进行了验证分析.实验结果表明,所提的方法能够自动选择P300脑电通道子集,提高了P300特征分类准确率.     

船舶系泊操纵仿真训练系统中缆绳可视化研究

针对在船舶系泊操纵训练系统的开发过程中,模拟柔性缆绳时存在的效率不高、逼真程度差等问题,提出了采用基于位置动力学(PBD)的方法来描述缆绳的运动情况.在PBD方法的距离约束和弯曲约束的基础上,提出使用长距离附着约束和引脚约束两种约束条件用于模拟缆绳的弯曲、拉伸等效果,改进了PBD方法中对缆绳的可视化模拟效果.长距离附着约束方法可以防止缆绳粒子的过度拉伸.引脚约束方法将两个粒子合并为一个粒子进行计算,以实现缆绳与琵琶头连接的模拟效果.采用考虑摩擦和黏性的连续碰撞检测约束方法,实现了缆绳与操纵仿真训练系统中其他物体的碰撞检测以及缆绳自身的碰撞检测.通过与牛顿法计算效率对比,改进的PBD方法效率更快,精度更高.     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

针对约束优化问题引入半可行域的概念, 提出竞争选择的新规则, 并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数; 结合粒子群优化（PSO）算法本身的特点, 设计了选择算子对半可行域进行操作, 从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法. 实验证明了算法的有效性.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

基于P2P持久存储技术的P2P认证方案

分析了认证方式的安全性、易用性和代价,认为在P2P系统中引入基于密码的认证方式是必要的.利用持久存储技术、可信计算思想和虚拟系统思想,通过构造存储用户信息的分布式的用户数据库和用于认证的可信实体,解决基于密码的身份认证中的两个关键问题:用户的个人信息无法存储及缺乏客观可信的认证实体执行认证,实现基于密码的认证方式.理论分析和原型系统证明了方案的可行性.该方案对于完善P2P的认证方式是一次有益的尝试.     

P4P:网络供应商和P2P矛盾的调解者

对等网络（P2P）的出现,在实现效率和公平利用网络资源中引起了新的挑战。特别是,P2P的应用主要依靠低效率的网络节点,缺乏与网络供应商的沟通,导致P2P应用和网络供应商双方潜在的低效率。提出了一个简单,轻量的p4p结构,以便更有效的与网络供应商合作。     

一种P2P网络的信息优化检索算法的仿真分析

为了解决P2P网络系统信息检索效率低、不能有效解决跨文本搜索,提出节点兴趣域聚类和信息量声誉激励的P2P网络检索机制。在该机制中,首先对网络系统中节点持有的数据信息量进行基于相似度和兴趣度阈值的兴趣域聚类;然后依据节点数据信息的声誉激励策略对兴趣相邻节点进行兴趣树构造,同时对用户输入的搜索关键字进行语义分析和个性化的辅助语义选择。将与查询信息向量最接近的节点持有信息量返回给用户,并对该数据信息量进行声誉激励评价和更新。实验仿真证明,该算法基于兴趣树的动态构造,能够避免结构化P2P网络系统对中心节点的过度依赖;同时检索的向量是基于用户个性化辅助语义生成的,能够有效地提高查询率和查准率。     

混合式P2P的路由搜索算法

混合式P2P网络在一定程度上解决了负载不均衡的问题,但没有解决P2P的平等自由的动态特性与网络服务所需要的信任协作模型之间产生的矛盾.因此,在HyperCube模型的基础上,提出一种线路可信度度量机制,建立并优化了查询预路由表里设定的路由索引,减少了不必要的路由,提高了节点之间的可信任机制和路由搜索的效率.     

P2P技术研究

随着P2P技术的不断发展,P2P技术在网络方面的应用越来越突出,P2P技术已成为影响Internet未来的重要技术之一。文章先从P2P技术的基本概念和技术背景出发,介绍了P2P技术的特点,然后分析介绍了P2P技术的网络结构和应用领域,最后对P2P技术目前的发展现状以及未来的发展趋势进行了阐述。     

P2P网络技术综述

P2P网络技术改变互联网客户机／服务器模式,能更好解决对等计算、协同工作、深度搜索等网络应用。本文简述了P2P网络技术的特点。根据P2P的发展,介绍P2P网络的拓扑结构以及P2P技术应用领域存在的一些问题。     

计算机对等网P2P技术综述

计算机对等网络（Peer-to-peer networking）技术是目前新一代网络技术研究的活跃领域。它是一种完全对等网络模式,克服了传统C/S网络模式的弊端,引导网络计算模式从集中式向分布式偏移,网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散。本研究从定义、特点、关键技术等多方面对P2P技术进行了介绍,并对P2P技术以后的发展进行了展望。     

P2P技术及其应用

首先介绍P2P技术的概念、特征及和现有互联网的关系，然后讨论P2P技术的应用和所面临的困境，最后讨论P2P技术的未来。     

P2P电子商务价值创造研究

在电子商务价值创造研究的基础上,分析了P2P电子商务价值创造和P2P 的三种价值模式,建立了P2P电子商务应用模式模型,基于P2P电子商务应用模式模型探讨了P2P电子商务应用.