使用遗传算法进行微波非线性电路包络仿真

介绍用于分析任意调制信号激励的微波非线性电路包络仿真技术,相应给出了线性器件的伴随模型,并将该方法发展为分析多载波调制信号激励的强非线性电路。此外,本文给出了一种求解非线性谐波平衡方程组或交调波平衡方程组的非数值方法———基于十进制编码的混沌遗传算法(DCGA),融合设计了相应的交叉和变异操作,并将混沌过程引入其中以避免陷入早熟状态,可有效地产生更优解,并加速种群的收敛。最后,给出了运用这种方法的两个计算实例。     

对Bivium流密码的变元猜测代数攻击

非线性方程组的求解是代数攻击的关键一环.对于一个具体的密码系统,在转化为方程组后,由于其计算上的复杂性,一般采用先猜测部分变元,再进行求解分析的方法.本文首先给出了对于猜测部分变元后子系统平均求解时间的估计模型,提出了基于动态权值以及静态权值的猜测变元选则方法和面向寄存器的猜测方法.在计算Gr(o)bner基的过程中,...     

基于多宇宙并行量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究

在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上,提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法,并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法,仿真结果表明了算法的有效性。     

关于噪声环境下遗传算法的改进

基于现有遗传算法下,其是以无噪声这一确定性环境为条件的,因此,在基于噪声环境下遗传算法求解的过程中,针对多噪声求解这一环境,相应遗传算法难以实现独立且高效求解.基于此,这就需要以明确噪声对遗传算法的影响为基础,然后对遗传算法进行改进与优化,进而为实现在噪音环境下遗传算法的求解.本文基于噪音环境下对遗传算法的改进进行了研究,以供参考.     

蝶形电阻网络圆周边界任意端口间等效电阻的计算

本文将电路理论中的网孔分析法与递归变换法相结合,给出了一种求解蝶形电阻网络圆周边界任意端口间等效电阻的简捷方法.计算过程中,首先基于网孔分析法建立了非线性的差分方程组,随后利用矩阵变换方法,将非线性差分方程组转化为线性的差分方程组.此外,本文将一般外加单一电流源求等效电阻的策略推广为外加多个电流源,由此获得的等效电阻解析表达式可适用于计算任意端口的等效电阻.     

一种基于遗传算法的Fuzzing测试用例生成新方法

本文根据传统漏洞挖掘Fuzzing技术的特点,针对其存在的不能求解非线性解和只能有单个的输入的问题,提出了一种基于遗传算法的漏洞挖掘测试用例生成的新方法.该方法能够利用遗传算法的优势,同时可以应对多输入测试用例问题和非线性求解问题.从自测程序的结果看出,相比于传统随机生成Fuzzing测试用例的方法,本方案在效率和覆盖率方面具有明显的提高.     

多变量密码中布尔矩阵的一种新的构造方法

在多变量公钥密码体制的设计中，通常是先寻找一组容易求解的非线性方程组作为中心映射，然后对它进行一系列的变形，使容易求解的非线性方程组变换成求解困难的非线性方程组。非线性方程组的系数即一个大型的布尔矩阵，在加密和解密的变形中需要其满足可逆等一些特定的条件，因此需要构造一个求逆容易的布尔矩阵。丈中分析了陈勤等给出的大型可逆布尔矩阵生成算法，将这个复杂的算法进行了简化，并给出了一种新的构造矩阵的方法。     

基于概率的空间三机时差-频差联合定位

针对传统泰勒展开定位算法的定位精度不高问题,提出了一种基于概率理论的时差(TDOA)与频差(FDOA)联合定位的新方法,该方法利用到达三机的时差和频差构建非线性方程组,通过概率算法将非线性方程组转化为线性方程组,求解可得目标的估计位置.仿真表明,该方法较泰勒展开法相比,有很高的定位精度.     

基于遗传算法的一维散射中心提取研究

该文提出了一种基于遗传算法的雷达目标一维散射中心提取方法并给出了适用条件。它采用非衰减指数和模型与CLEAN方法,将每个散射中心的提取转化为一个非线性优化问题,并利用遗传算法进行优化求解。仿真结果表明,相对于传统的FFT方法和Prony方法,该文提出的一维散射中心估计方法在准确性、鲁棒性和分辨力等方面具有优势。     

二维色散介质光子晶体的能带结构求解问题研究

给出了一种计算二维色散介质光子晶体能带结构的方法，研究二维色散介质光子晶体的特性。考虑色散光子晶体，即介电常数ε=ε (ω)与频率ω相关，求解一个非线性特征值问题得到能带结构。首先，基于光子晶体电磁波传播的控制方程组推导出变分形式，对离散以后的非线性问题选择合适的解作为初始值，基于牛顿法对不同的波矢k值求解该非线性问题，获得色散关系ω(k)，从而得到光子晶体的能带结构分布。基于数值方法，求解了几种不同的色散介质光子晶体在横电（TE）、横磁（TM）模式下的能带结构，数值结果表明该方法是有效的。     

图像处理中扩散方程的快速数值解法

该文给出图像处理中常用的二阶非线性扩散方程的快速求解算法。首先提出一种线性差分离散格式,既包含了显格式,也包含了隐格式;其次给出了数值稳定性条件,最后讨论了3种快速解法:多重网格法(MG),交替方向隐格式(ADI),和加性算子分离格式(AOS)。对3种方法进行了比较和评价,结果表明:用3种方法得到的去噪效果基本相同;ADI和AOS实现较简单;多重网格法得到的恢复图像在光滑区域视觉上优于两种直接法。     

基于遗传算法的容差模拟电路故障诊断

给出了用于模拟电路元件参数识别的多频传递函数法的过程,并对故障诊断方程的可解度进行了分析,在此基础上,将诊断方程的求解转化为非线性函数的优化问题,并运用改进的遗传算法来解决这个问题,算法实例表明该方法简化了故障诊断方程的求解过程,加速了容差电路故障元件的定位,有一定的应用价值。     

先锋遗传算法在多峰值函数优化中的应用

本文对遗传算法应用于多峰值数值函数优化进行了研究,通过对算法的综合和改进,克服了传统遗传算法计算多峰值函数时容易出现的遗传漂移问题,实现了优化目的,证实了先锋遗传算法应用于此类问题的可行性和有效性.     

High precision approximate analytical solutions to ODE using LS-SVM

The problem of solving differential equations and the properties of solutions have always been an important content of differential equation the study. In practical application and scientific research, it is difficult to obtain analytical solutions for most differential equations. In recent years, with the development of computer technology, some new intelligent algorithms have been used to solve differential equations. They overcomes the drawback of traditional methods and provide the approximate solution in closed form (i.e., continuous and differentiable). The least squares support vector machine (LS-SVM) has nice properties in solving differential equations. In order to further improve the accuracy of approximate analytical solutions and facilitative calculation, a novel method based on numerical methods and LS-SVM methods is presented to solve linear ordinary differential equations (ODEs). In our approach, a high precise of the numerical solution is added as a constraint to the nonlinear LS-SVM regression model, and the optimal parameters of the model are adjusted to minimize an appropriate error function. Finally, the approximate solution in closed form is obtained by solving a system of linear equations. The numerical experiments demonstrate that our proposed method can improve the accuracy of approximate solutions.     

基于遗传模拟退火算法的约束求解

简述了遗传算法和模拟退火算法的特点,提出在约束求解中将两者结合起来,能大大提高算法的效率,并对此进行了实例分析。     

Genetic algorithms for reliability design problems

This paper presents genetic algorithms for solving various reliability design problems, which include series systems, series–parallel systems and complex (bridge) systems. The objective is to maximize the system reliability, while maintaining feasibility with respect to three nonlinear constraints, namely, cost and weight constraints, and constraints on the products of volume and weight. In this paper, mixed-integer reliability problems are studied. Numerical examples show that genetic algorithms perform well for all the reliability problems considered in this paper. In particular, as reported, some solutions obtained by genetic algorithms are better than previously best-known solutions.     

On nonlinear fractional Klein-Gordon equation

Numerical methods are used to find exact solution for the nonlinear differential equations. In the last decades Iterative methods have been used for solving fractional differential equations. In this paper, the Homotopy perturbation method has been successively applied for finding approximate analytical solutions of the fractional nonlinear Klein-Gordon equation can be used as numerical algorithm. The behavior of solutions and the effects of different values of fractional order α are shown graphically. Some examples are given to show ability of the method for solving the fractional nonlinear equation.     

匀加速直线运动目标脱靶量测量方法

本文研究了匀加速直线运动目标的脱靶量测量问题.文中通过建立脱靶量测量方程,将匀加速直线运动目标的脱靶量测量表示为交会过程多普勒频率时间序列的非线性最小二乘拟合问题,并讨论了其求解的非线性优化算法.仿真表明,该多普勒脱靶量测量方法可消除基于匀速直线运动模型所存在的脱靶量测量的系统误差.     

基于遗传算法的雷达功能板备件优化模型

通过分析雷达装备的维修方式和可用度，建立了雷达装备的功能板（印制版）随机备件优化模型，结合遗传算法解优化问题的特点，将遗传算法引入到求解备件优化问题中来，有效地解决了这一复杂的备件优化问题，保证了雷达装备具有较高的可用度。