电力信息网络安全态势评估方法

电力信息网络安全态势评估是当今网络安全领域研究中的热门领域.但现有基于神经网络的网络安全态势评估方法效率较低,且容易陷入局部最优导致评估精度不高.提出一种改进人工蜂群优化神经网络的网络安全态势评估方法.首先,通过引入混沌序列改进人工蜂群算法提高蜂群的多样性,使其具备更强大的全局搜索能力.然后,利用改进的蜂群算法代替反向...     

基于蚂蚁算法的通信网络QoS路由方法

对于提供基于QoS服务的通信网络来说，QoS路由是其中一个很关键的因素。本文介绍的基于蚂蚁算法QoS路由就是一个很好的解决方法。此前的一些算法只考虑了时延这一影响，本文的方法则考虑了服务质量的其它一些参数，比如有保证的带宽和最大的延迟等，从而提供更好的服务质量。     

基于智能混合算法的经济调度问题及其参数调整方法

 带阀点效应的经济调度问题,属非凸集的发电成本最小化问题,具有不连续、不可微分且易陷入局部最优解。为了获得整体近似最优解,提出采用蚁群算法,搜索发电机可运行状态的最优组合,对蚁群算法的数学模型进行分析,讨论算法参数的调整方法,给出具有普遍意义的收敛性定理。在此求解过程中,以每只蚂蚁来表示符合限制条件的某个可运转状态的发电机组合并以序列二次规划法来求解传统的经济调度问题。通过三部机组的数值模拟,验证其正确有效性。     

基于GA-FUZZY的投资组合满意度优化研究

在Markowitz均值-方差模型的基础上,利用隶属度函数转化了投资组合预期收益与风险方差的函数关系表达式,构建了在不同模糊目标、模糊约束权重系数下的模糊投资组合集成模型,引入遗传算法有效地解决了投资组合模糊最优满意度决策问题.并以我国资本市场三种最基本的金融资产开展实证分析,取得了较好的效果.     

遗传算法在冗余系统最优分配问题上的应用

以前在串-并联冗余系统可靠性的最优分配问题上，总是把部件的可靠度看成是一个确定的值，此方法有其局限性。近几年提出了一种新的算法——遗传算法。笔者正是在遗传算法的基础上，把过去的方法作了相应的改进，把部件的可靠性和平均失效时间看成是随机变量，并在几个约束条件下，得出了最佳的分配方案。     

用仿真方法对随机系统优化设计

对一个随机系统(或过程)进行优化设计的难点在于随机变量的处理和计算，另外，由于待优化的变量往往不直接包含在目标函数中，优化算法选用受到一定限制。为解决此问题可采用计算机仿真方法模拟实际的动态随机过程，多次运行此过程可获得足够的样本，可计算出统计量。用遗传算法控制待优化的变量，可以较快的获得满意的随机系统的优化设计。     

基于GA优化趋近律的准滑模控制研究

针对滑模控制(SMC)中的抖振问题,采用了基于指数趋近律的准滑动模态控制,并提出了用改进遗传算法优化趋近律参数,提高系统动态性能的思路.对由PMSM构成的交流伺服系统进行仿真试验,结果表明该方法有效.     

蚂蚁算法在MPLS VPN QoS路由中的应用

介绍了一种基于蚂蚁算法的多限制QoS路由选择算法，以及其在基于多协议标签交换MPLS的虚拟专用网的应用．     

基于蚁群算法的智能人工腿最优PID控制器设计

以蚁群系统和蚁群算法为基础,提出了一种新的具有不完全微分的最优PID控制器的设计方法.该控制器以系统单位阶跃响应的超调量σ、上升时间tc以及调整时间ts为性能指标,针对给定的控制对象,利用所建立的蚁群算法搜索出一组最优PID参数K*p,*i及T*d,作为实时控制中PID控制器的参数.该控制器被用于控制智能仿生人工腿中的执行电机.计算机仿真结果表明,与传统的PID控制器相比,这种基于蚁群算法的最优PID控制器具有良好的动态和稳态性能,可用于控制多种不同的对象和过程.     

Design of Survivable Routing with and without Wavelength-continuity Constraints in WDM Networks

The problem of routing logical links (lightpaths) on a physical topology of WDM networks in a way that the logical topology remains connected in the event of single physical link failure is called survivable routing. This paper addresses the survivable routing problem with and without wavelength-continuity constraints by proposing a new Integer Linear Programming (ILP) algorithm, which is based on a simplified necessary and sufficient condition. Numerical results are given and discussed to show that survivable routing solutions of most logical topologies can be found by the algorithm of the authors. Furthermore, comparing with other similar methods, the above algorithm can find out a survivable solution in much shorter time, and it works especially well with sparse-connected logical topologies. The impact of wavelengthcontinuity constraints and the other factors that influence the probability to find out a survivable solution are also discussed in the paper.