考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度

针对考虑附加资源和学习效应的不相关并行机调度问题(unrelated parallel machine scheduling problem, UPMSP)，提出一种动态人工蜂群算法(dynamical artificial bee colony, DABC)，实现最小化最大完成时间。给出一种新的编码方法和解码过程，并构建2个初始蜂群；提出一种蜂群评估策略，以动态确定雇佣蜂群和跟随蜂群；在雇佣蜂阶段和跟随蜂阶段采用不同搜索策略，以增强算法的探索能力。实验结果表明：DABC的新策略合理有效，且该算法在求解UPMSP时收敛性、平均值和稳定性更强，显示出较强的搜索性能。     

证书认证系统中数字证书的生成及相关功能的实现

首先针对目前Internet上信息传输存在的安全隐患提出解决办法,即设计安全证书认证系统,然后介绍了此设计所实现的证书认证系统的一些主要功能,并描述了该证书系统在虚拟私有网中的应用,最后对系统的安全性及速度进行了评价。     

多目标粒子群优化算法研究

在过去的十多年,粒子群算法对多目标优化问题的应用研究取得了较大的进展．本文首先描述多目标粒子群优化算法（MOPSO）的基本流程,然后从算法设计与应用等方面回顾MOPSO的研究进展,最后对该算法未来的研究进行了分析和展望.     

基于密集距离的多目标粒子群优化算法

设计出基于密集距离的多目标粒子群优化算法(CMPSO),该算法根据密集距离大小按轮盘赌方式为每个粒子从外部档案选取全局最好位置并采用基于密集距离的方法对外部档案进行维护.将算法应用于3个复杂的测试实例,并与强度Pareto进化算法2等算法进行比较,计算结果表明CMPSO具有良好的连续优化能力.