一类混合算法的时间复杂度分析

近年来,许多学者对设计混合算法求解复杂问题感兴趣。混合算法被越来越多的学者所重视。然而,大部分有关混合算法的工作都集中于实验研究,几乎没有混合算法的理论分析工作。本文分析一类混合算法的时间复杂度。这些混合算法是结合两个基本算法而得。通过分析首达时间向量m的∞-范数,我们得到这类混合算法时间复杂度的上下界。这些界是混合算法参数ω与基本算法相应范数的函数。当ω趋于0或1时,这些界是非平凡的。     

马尔科夫链中群逆稳定性分析

令P是有限状态离散马尔科夫链的转移矩阵,群逆(I-P)#在马尔科夫链分析中有着重要应用.给出了当P的每一个元素有小的相对扰动时,(I-P)#在范数意义下的相对扰动误差界.所得的界只依赖于矩阵的阶数,而与马尔科夫链本身的性质无关.     

一类离散时间的Phase-Type分布的逆问题

该文从条件分布向量序列出发研究离散时间的Phase-Type分布的逆问题。利用矩阵分析的方法，在已知Markov链首达时间的条件分布向量序列的前提下，求出了瞬时态集的状态转移概率矩阵。     

布尔网络到离散时间马尔科夫模型的转换及性质研究——以大鼠干细胞基因调控网络为例

提出了一种基于概率模型检测技术的新方法用于解决生物工程中基因调控网络探查吸引子这一关键问题.以大鼠干细胞基因调控网络的吸引子找寻这样一个具体问题为例,将布尔网络表示的基因调控网络的更新函数通过对应的真值表,转换为离散时间马尔科夫链,写入模型检测工具PRISM中;之后通过验证模型的系统性质的技术去验证每个基因在很长一段时间之后的激活概率,以此找到基因调控网络中的吸引子.同时,通过添加基因扰动的方式,改变每个基因的激活/抑制概率,可以找到每个基因对其他基因的促进/抑制关系.实验表明,大鼠干细胞基因中有7个基因在一段时间后状态不变,剩余基因的变化共同构成了一个吸引环.整个检测流程简洁易用,可以直接找出吸引子.进一步地,实验准确地找出了大鼠干细胞中Gatal基因的抑制/促进对象,此实验结果对解决大鼠的白血球减少症有着治疗方面的意义.     

带有时间约束的机载自组网自适应退避算法

针对传统媒质接入控制(MAC)层退避算法无法满足机载自组网中高优先级业务高可靠、低时延的QoS传输需求,以及重负载时算法性能下降严重的问题,提出一种带有时间约束的多优先级自适应退避算法。首先,针对不同优先级业务的QoS需求,建立相应的时间约束机制和竞争窗口自适应调整机制,当网络处于重负载时,通过限制低优先级业务接入信道来保证高优先级业务的传输;其次采用三维马尔科夫链对多优先级自适应退避算法进行建模,求解不同网络负载时各优先级分组受时间约束条件下的退避状态转移概率,理论推导出网络吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,该算法在重负载时能够有效保障高优先级业务低时延(2ms)、高可靠(99%)的QoS需求,相比增强型分布式信道接入访问和区分企业优先级的自适应退避算法,当网络负载大于9 000包/s时,吞吐量分别提升了33.4%和21.5%。     

基于效能分析的网络可靠性评估模型

为了实时有效地评估现实网络的可靠性,针对目前可靠性分析方法大多基于静态模型的问题,提出了一种基于效能的网络可靠性评估模型.在使用Weibull函数表示故障率模型的基础上建立了链路和节点效能的时变模型,并根据求解全网可靠性的一般方法得到整个网络的时间效能模型,通过网络效能的变化动态评价网络的可靠性.实验仿真结果表明,该网络效能模型在可修复系统与不可修复系统中能够客观描述网络效能随时间的变化.随着时间的增长,对于故障率时不变系统,网络效能将趋于稳定值;而对于故障率时变系统,网络效能将趋于0.时变故障系统模型更加适合于实时的网络效能分析,为网络可靠性的分析提供了更加有效的方法.     

基于马尔科夫链模型的网络链路权重评价方法

网络链路权重评价是网络运维管理的重要依据?将马尔科夫链的转移概率引入到网络链路权重评价中,从概率的角度来衡量相邻节点的可达性;充分考虑链路?节点的故障性,将网络中任意两相邻节点的通信过程近似为马尔科夫过程,基于此,提出了基于马尔科夫链模型的网络链路权重评价方法?根据网络的关联矩阵得到1步概率转移矩阵,进而求得网络的多步马尔科夫转移概率矩阵,直至所有节点概率可达,通过累加相邻节点间概率来衡量链路可达性?通过算例分别分析了串联网络?桥式网络和复杂网络的链路权重评价问题?分析表明,该方法不仅能准确评价网络链路的权重,而且还解决了删边或缩边方法难以分析串联网络的问题,具有计算量小?易编程实现的特点?     

网络入侵现象分析及防范对策

章分析了黑客入侵网络系统的类型和特点，提出了相应的防范对策。     

网络英汉双语现象成因初探

网络语言中的双语现象，已经引起了人们的广泛关注。本文从技术、网络语言经济性特点、网民文化背景、网络语言的社会文化心理以及语言发展的自然规律五个方面对形成双语现象的原因进行了探讨。     

具有可变抽样区间的Poisson INAR(1)EWMA控制图

研究了监测带有泊松数的一阶取整数值自相关过程所用的指数加权滑动平均控制图,并对此控制图进行了可变抽样区间设计。利用马尔科夫链方法计算其平均报警时间,计算结果表明,在参数取值相同的情况下,VSI图的平均报警时间总是比FSI图小一些,即所设计的动态指数加权滑动平均控制图比固定抽样区间的控制图有更好的监控效果。     

门限式令牌总线局部网协议性能分析

本文建立了一种门限式令牌总线局部网协议的数学模型——多用户单服务排队离散系统.用马尔可夫链理论,对所建立的数学模型进行了理论分析,推导出离散系统的平均循环周期公式、平均队长公式和平均等待时间公式,最后用蒙特卡洛法对离散系统进行了计算机模拟,模拟结果与理论值相吻合.     

存储转发方式的RPR环中分组传输延时分析

基于排队论,对存储转发方式的弹性分组环中分组传输延时进行了分析．讨论了高、低优先级业务的分组在弹性分组环中的延时,以及不同优先级的业务分组传输延时与环节点数目之间的关系．     

工业共生网络演化的小世界性及稳定性分析

分别以丹麦Kalundborg市和中国贵糖集团为例,运用复杂网络理论研究了自主实体共生和复合实体共生网络演化过程中的小世界性及其稳定性问题.研究表明:无论是自主实体共生还是复合实体共生其共生网络演化过程均呈现小世界性不断增强特征;在动态选择性连续点攻击方面,自主实体共生较复合实体共生具有更强的攻击耐受性,而在动态选择性...     

二元机翼模型在随机参数激励下的首次穿越问题

为研究机翼在随机参数激励下的稳定性和可靠性,建立了在一个随机气流速度影响下的二元机翼随机动力学模型．首先,利用拟不可积Hamilton系统的随机平均法,将系统的广义能量表示为一维Ito扩散过程;其次,利用奇异性边界理论讨论了系统的全局随机稳定性;最后,为研究机翼振动能量和噪声强度对机翼工作安全性能的影响,求得了系统可靠性函数和首次穿越（系统损坏）时间概率密度函数．结果表明：系统可靠性函数在接近安全工作域边界时降低得很快,能量初值远离安全域边界可降低损坏概率密度峰值并将对应的时刻推后;噪声强度的增大也会引起系统可靠性下降加快和首次穿越概率密度函数峰值上升．     

The Effects of Cross-correlated Noises on the Mean First-Passage Time of a Bistable System

研究了交叉关联噪声驱动的双稳系统的瞬态性质．计算了平均首通时间，发现系统的平均首通时间受噪声关联时间和关联强度的影响，关联时间和关联强度的作用相反，即平均首通时间随关联强度增加而增加，平均首通时间随关联时间增加而减少．     

令牌环局域网时延和通过量的性能分析

对令牌环局域网时延和通过量进行定量的分忻，给出实际局域网络中占据主要环境的ＭＤ分布帧长特性．推导了描述令牌环时延和通过量性能的一系列表达式。依据这些表达式和ＩＢＭ ＴＯＫＥＮ ＲＩＮＧ的参考数据，绘制了对称环时延和通过量的数值例图，并简介了选择网络参数的方法。这些结果可用于令牌环局域网的系统设计、性能分析和优化组构中。     

在关联噪声驱动下双稳系统的MFPT

讨论了在关联噪声驱动下双稳系统的瞬变性质 ,计算了该系统的平均第一通过时间 (MFPT) .数值计算表明 :在正关联的条件下 (λ>0 ) ,MFPT随噪声关联τ增大而减少 ;在负关联的条件下 (λ <0 ) ,MFPT随τ增大而增大 .同时还发现 ,在完全正关联的条件下 (λ=1 ) ,若加性噪声强度等于乘性噪声强度 (α =D) ,则MFPT趋于无穷大 ;若α/D≈ 0 .87,则平均第一通过时间等于零 .     

正规GPP环上的多项式环

给出正规ＧＰＰ环上多项式的性质，证明了环Ｒ是π－正则环的充要条件是Ｒ的任意元ｒ存在自然数ｎ，使得Ｒ（ｘ）＾ｎ＋Ｒ（ｘ）ｘ是投射Ｒ（ｘ）－模。     

基本蚁群算法的A.S.收敛性研究

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法，虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用，但是对其收敛性尤其是A．S．（AlmostSurely）收敛性问题的研究还存在很多空白．本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上，以Markov链和离散鞅作为研究工具，对基本蚁群算法的A．S．收敛性问题进行了理论证明，把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性，随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义，并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析．