一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法

指出传统蚁群算法在解决QoS单播路由选择问题时,受到时延和带宽的约束,为降低路由费用,容易出现陷入局部最优且收敛速度慢的现象。针对上述问题,提出一种基于精英策略的蚁群优化QoS单播路由算法,该算法利用蚁群算法原理,并引入精英策略。通过仿真模拟一个20节点的计算机网络QoS单播路由选择实例,并与传统蚁群优化（ACO）算法进行对比,仿真结果表明该算法是有效的。     

一种基于混合模型的数据网格副本选择机制

在基于遗传算法和蚂蚁算法的副本选择策略研究的基础上,针对两种算法的优缺点,提出了基于融合算法的副本选择策略,利用遗传算法中的适应度函数初始化蚂蚁算法中的信息素分布,利用蚂蚁算法选择最优副本,即解决了遗传算法求解效率低的问题,又解决了蚂蚁算法初期信息素匮乏问题。通过对仿真结果进行分析比较,基于融合算法的副本选择策略在整个网格环境下和在单个站点都能有效减少作业运行时间,提高副本选择的速度,提高了整体性能。     

免疫遗传算法及其对资源受限工期最短问题的应用

依据免疫机理及遗传算法,设计免疫遗传算法解决项目计划管理中资源受限、工期最短问题。算法设计中,记忆池用于搜集算法进化获得的优秀个体,并使记忆池中的个体参与交叉;基于群体多样性特征,设计浓度方案调节进化群体的多样性,并用于群体更新;利用自适应变异及修补思想增强进化群体的散布性和修正非可行解。数值实验及比较表明,该算法具有很好的搜索性能,在搜索效果上较为稳定。     

面向道路交通监控网的异构大数据语义融合方法

为解决广域网分布式环境下异构车辆轨迹大数据的语义融合问题,基于MapReduce和ACO算法提出可在广域网环境分布式并行执行的异构大数据语义聚类融合DPACO方法.该方法在数据源端节点并行完成聚类运算中复杂度最高的部分,将所得结果合并为数据量较小的中间结果,然后将中间结果传送到中心节点并自适应地生成聚类中心.此外,该方法无需预设公共语义模型,通过移动计算避免移动大数据,大大提高了运算效率.实验比较了DPACO方法和已有基于MapReduce的并行化ACO方法,结果表明DPACO方法在广域网环境异构大数据语义融合中具有更好的可用性.     

基于嵌入式平台的RSA算法实现

为提高RSA算法在金融信息安全领域的应用,文中基于嵌入式STM32VET6平台实现了一个性能优良的RSA算法方案.首先介绍了RSA算法各模块基本结构,实现过程包括不同长度密钥的产生、公私钥加解密过程,然后提出了有助于提高RSA算法性能的加速算法的选择依据,最后编写客户端测试软件分析了算法性能.测试数据表明该实现方案性能良好,具有较强的实用性.     

GA-ANN综合优化地震属性的应用研究

讨论了应用遗传算法对地震属性进行优化组合的合理性和可行性,并依据遗传算法的框架提出了算法的实现步骤。在设计个体适应度评价函数环节讨论了以对非线性映射具广泛适应性的人工神经网络模型替代优化目标函数的思想的合理性及实现方法。最后以应用实例的数据对算法进行了检验并得到较满意的结果。     

动态信息发布显示系统的研究

在对动态信息发布显示系统原理进行分析的基础上,对摆臂在电磁场作用下的摆动规律进行了研究,建立了系统自启动、自检测、自适应及自保护等有效而简便的控制算法,同时给出了硬件结构及主要控制算法软件实现的具体描述.     

Morlet复小波变换的开关电流电路共极点实现

提出了一种时频域混合共极点逼近的开关电流电路Morlet复小波变换方法.将Morlet复小波构成部件高斯包络进行分解,设计了高斯包络时域逼近优化模型,模型可采用常规优化算法求解.利用正弦和余弦信号的周期性,及其与指数信号的乘积在频率域具有相同极点的特性,简化了Morlet复小波函数的拉普拉斯变换,实现了实部和虚部的共极点有理逼近.基于双线性变换积分器设计了一种开关电流复二阶节基本电路,继而综合了Morlet复小波变换基本电路.通过调节基本电路的开关时钟频率可实现其它不同尺度的小波变换功能.对比分析表明,本文方法的逼近效果和系统稳定性均明显优于现有的Padé变换法和Maclaurin级数法;与现有方法相比,本文设计的复小波变换电路具有结构简单、功耗低和体积小等优点.仿真结果表明了方法的有效性.     

论大数据代数（BDA）：大数据科学与工程的分析方法

 大数据科学和系统的基础研究推动了大数据数学理论的产生。本文引出大数据科学和工程的一种严格分析方法：大数据代数（BDA）从提取各种大数据系统的共同模式中形式地导出大数据科学的数学模型。BDA揭示了任何大数据系统是一种超越传统纯数字的新型递归类型化超结构（RTHS）。基于大数据的递归超结构,创建了一组严格的代数算子,用于对大数据系统的建模、分析、综合和认知学习。这一基础研究建立了一个大数据科学的理论架构,其为解释大数据的原理和性质及其在大数据工程中的形式推理提供了一个方法论基础。     

基于蚁群神经网络的目标图像识别

该文提出一种基于蚁群优化与人工神经网络相结合的识别算法。该方法能够防止BP网络陷入局部极小点,且收敛速度快。针对飞机图像目标识别,提取图像三阶相关量特征、不变矩特征和图像边界的Fourier描述子特征,形成特征向量作为神经网络的输入向量。仿真实验表明,新算法能够有效缩短网络训练时间,提高目标识别精度。