基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

一种支持向量预提取方法及应用

提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。     

动态分布式层次密钥管理

层次秘密通信在电子商务与电子政务以及其他的具有层次结构的系统中有广泛的应用,本文通过利用单向散列函数的不可逆计算的特性,设计了一个单向的等级加密体制的密钥管理方案,上级组结点可以安全容易的获取下级组结点的密钥,反之不然.并且在方案中实现安全组的动态添加、删除及更新组结点密钥.本方案计算量小、存贮要求低,并且可以实现分布式并行化计算.     

在线随机组卷算法研究及实现

文章简述了目前网络课件中“在线自测”模块的缺陷;论述了如何利用随机启发式搜索改进抽题算法;并给出了一种基于模糊数学、概率统计及随机启发式搜索的在线组卷算法;该算法简单有效,适用于一般网络学院对在线测试的要求,具有较大的实用性。     

半直线上独立随机环境中可逗留的随机游动的常返性

文章主要讨论半直线上独立随机环境中可逗留的随机游动的常返性与非常返性,进一步研究了常返性中的正常返和零常返准则,并推广了文献[4,6]中的有关结果。     

燃料电池汽车开发及产业化的关键技术研究

燃料电池电动汽车技术是当今世界上正在进行研究的一项高新技术,文章介绍了燃料电池电动汽车的动力系统和燃料电池系统的基本结构和工作原理。从燃料电池电动汽车的车身和底盘设计、燃料电池系统、驱动电机系统、电控系统以及系统优化等方面,分析了燃料电池电动汽车开发及产业化需要解决的关键技术,同时提出了相应的技术路线和对策。     

一种基于免疫的敏捷供应链形成算法

敏捷供应链形成是敏捷制造的首要问题,主要研究如何在众多候选企业中选择合作伙伴,形成最优供应链。该文通过引入多目标约束条件,优化了问题的数学模型,并设计了一种基于免疫的敏捷供应链形成算法,最后给出一个典型算例,以说明该算法的有效性和实用性。     

Loewner矩阵Moore-Penrose逆的快速算法

给出了求以秩为n的m×n阶Loewner矩阵Moore-Penrose逆的快速算法,该算法的计算复杂度为O(mn) O(n2)。     

基于OpenSwan的动态VPN实现方案

IPsec是实现VPN的技术标准之一,而OpenSwan为Linux下IPsec的最佳实现方式,其最大程度地保证了数据传输中的安全性、完整性问题。OpenSwan不仅功能强大,其突出优点是一个开放源代码的项目,OpenSwan的实施应用不仅解决了无固定IP企业、单位网络的安全防护,也为企业节约资金和投资成果。实验证明,动态DNS方式是实现动态VPN系统的较有效方式。