分布式系统中的动态任务分配算法设计

设计一种分布式系统中的动态任务分配算法，并对它所使用的数据结构、实现方法以及稳定性加以讨论。本算法采用双向启动策略，即发送者和接受者都能进行启动、而且能根据系统总负载和任务等待量等自适应地选择启动策略的使用。同时利用阈值和阈长把系统中的节点分为接受节点，负载适中节点和发送节点、采用启发式方法进行任务分配。     

基于启发式机器人路径规划仿真研究

研究路径规划优化选择问题,路径规划一直是工业机器人需要解决的重点技术。为了使机器人的移动目标位姿寻找无碰撞路径,针对传统的A*的路径规划算法对路径规划选择时容易陷入"死循环",而且找到的路径并非最优路径等缺陷。为解决上述问题,提出了一种在原A*算法的基础上改进为新的双向A*递归路径规划算法,首先通过加入搜索方向因子,充分利用硬件资源和并行编程技术,遍历路径中的所有节点,当某一节点前后节点连线上无障碍物时,将延长线路的中间节点删除,从而建立双向A*模型。仿真结果表明,改进后的算法性能优于标准A*算法以及蚁群算法,并使路径选择得到优化。     

基于优化选择与功率分配的中继选择算法

在双向网络中,为减少系统中的硬件负担并保证信息的可靠性,提出一种基于中继节点优化选择与功率分配的中继选择算法。通过采用最优继电器节点选择算法对系统的节点进行优化选择,根据网络中的平均离职率与平均到达率,选择网络中的最佳链路;在其最佳链路的基础上,根据网络寿命的特点引入一个能量价格因子,对其链路上的节点采用功率分配算法,以节省节点功率消耗。实验结果与预期目标基本相符,该算法具有可靠性高与传输速度快的市场优势。     

道路交通网络中的关键节点识别方法研究

在现实世界中，大量复杂系统都可以通过抽象的节点和连边构成的网络来加以刻画。作为城市交通系统的重要组成部分，道路交通网络是一个典型的复杂系统，与人们的生活密切相关。道路交通网络中的关键节点识别问题是复杂网络领域研究中的一个经典难题。传统的度中心性算法和PageRank算法在复杂网络的关键节点的识别中具有较好的应用，考虑到道路交通网络中关键节点的特殊性和彼此关联性，在度中心性算法的基础上引入贪心算法的思想，提出了一个基于贪心策略的度中心性关键节点识别方法；同时，在PageRank算法的基础上引入贪心算法的思想，提出了一种基于贪心策略的PageRank关键节点识别方法，从而使道路交通网络中关键节点识别的结果更合理，在交通道路维护保养、规划设计，以及犯罪分子潜逃阻断等领域都有重要的应用价值。通过公开数据集与经典的关键节点识别方法做比较，验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的传感器网络分布式广播算法

提出了一种基于优化蚁群算法的传感器网络中分布式广播算法。根据传感节点的密度进行簇的划分，用优化的蚁群算法在各簇中分别寻找从广播源点开始遍历所有传感节点，返回广播源点的最优链路，利用蚁群算法的正反馈效应来达到广播与数据聚集的目的。实验表明，该多链方案不需要网络节点维护全局信息，避免了全网构建的链中可能存在两个离得远的节点成为邻节点的情况，它在节点不均匀分布的情况下比最近邻居算法取得了更小的能耗和延迟代价，是一种高效的分布式广播算法。     

异构系统动态负载平衡的扩散算法

动态负载平衡是大规模并行计算中的一个十分重要的研究领域．它的主要方法是将计算负载通过并行计算机节点间的互连网络从负载高的节点移至负载低的节点．以前的学者针对同构系统提出了扩散算法等，对于异构系统研究得很少．该文研究了在异构系统中的扩散算法，在理论上证明了该方法的守恒性与收敛性，提出了一种构造异构系统的扩散矩阵的方法，并在不同规模的二维格栅网结构上进行试验，初步试验表明，该方法能够有效地对异构系统进行负载平衡，对于规模较小的系统收敛速度较快，而对于较大的系统，收敛速度慢一些．     

双向主从式Chord资源搜索算法的研究

Chord是一种结构化的P2P网络模型,它具有速度快、无需中心控制、可扩展性强、负载平衡、高容错性能等优点。但是,Chord查找算法为单向查找,当目的节点与当前节点距离较远时,需经多次跳转,增加了路由延迟;Chord中能力较弱的节点来负责系统中大量的查询和下载,以及节点随时加入或离开系统的频繁变迁情况,这样会造成网络查询效率明显下降。改进的算法即双向主从式Chord算法支持双向搜索,并将网络中的节点分为超级节点和普通节点,由评估结果值较高的超级节点组成Chord主环。通过实验证明,改进算法有效地减少了路由跳数,降低了网络延迟。     

P2P分层流媒体中源服务器参与的数据层分配算法

P2P流媒体是一种性价比良好的流媒体服务体系．由于Peer节点的服务能力有限，在大规模的系统应用中，源服务器的带宽等资源仍可能成为系统的瓶颈．基于P2P分层流媒体，研究如何在Peer节点之间对数据层进行优化分配，以减少对源服务器带宽的占用，该优化问题属NP难问题．提出了两种算法：一种是基于多目标优化的近似算法，分析了该算法的近似比；另一种是基于分枝定界的精确算法，它利用计算二分图中的最大流值来确定分枝上界及被裁剪的分枝．仿真实验表明两种算法都有较大的性能改进，且精确算法中的分枝定界策略有较高的效率．     

增强型动态反馈随机分发负载均衡算法

针对移动定位平台集群服务器的系统特征，该文提出了一种新的负载均衡算法。该算法采用周期动态反馈方法，并将节点接纳新请求所带来的增量引入到对节点负载的预测中去，根据节点剩余处理能力动态调整节点分配的概率。在实验室搭建的移动定位平台上，对本算法以及Pick-KX和DFB (Dynamic Feedback)两种负载均衡算法在异构环境中的系统吞吐量、系统应答时间进行了对比测试，结果显示在高负载情况下该算法优于另外两种算法。     

结合集中式与分布式特征的多路径QoS组播路由协议

提出了一个结合集中式算法与分布式算法优点的多路径启发式QoS组播路由算法和协议，它以单播路由协议OSPF传播链路的代价信息为基础，运用最小代价Dijkstra算法计算端节点到当前在树节点的最小代价路径，然后启动一个分布式计算过程得到一个可选路径集，加入节点通过一个综合性启发式选择其中的最佳路径连接到组播树．算法能够有效地支持延时和带宽受限的代价优化组播树构造，具有无环选路、呼叫接收成功率高、呼叫建立时间短、伸缩性好等特点．     

一种基于本体的PageRank算法的改进策略

介绍Google等搜索引擎应用的PageRank算法的定义、特点及缺陷。针对PageRank算法在基于Ontology的海洋文档检索系统应用中的问题对其加以改进,增加了文本文档的判断和主题相关性的判断,提出IPageRank算法。介绍海洋文档检索系统,并将改进的IPageRank算法应用于该系统中进行验证。     

基于DCS的电力节能优化控制系统的设计与实现

为了解决电力系统的节能优化问题,本文在传统的PSO节能控制方法的基础上,提出了一种多重自适应的粒子群优化算法,应用分散控制系统设计与实现了一种新的电力节能优化控制系统。数值仿真的结果说明了使用所提出的粒子群算法的基于DCS的电力节能优化控制系统在电力调度最佳节点的搜索精确度要高于相同条件下的一般的电力控制系统。使用所提算法的电力节能优化控制系统,能有效地对电力能耗进行优化,且具有较高的实用性。     

基于Feistel网络的十进制加密算法

提出一种基于Feistel网络的十进制加密算法。针对十进制数运算的特点,在加密算法中定义4种新的运算,在密钥扩展算法和解密算法中定义2种新的运算,并设计十进制S盒。将该算法应用于短分组加密仿真系统中,实验结果表明,该算法具有较好的密码学特性,加解密的各项扩散率指标均较优,经6轮加密后,该算法达到完全扩散。     

一种改进的多模式匹配算法在Snort中的应用

模式匹配算法是入侵检测系统的重要组成部分。为进一步提高入侵检测系统的性能和效率,提出一种新的多模式匹配算法——完全自动机匹配算法(CA-AC算法),并将其应用于入侵检测系统Snort中。该算法是对Aho-Corasick算法的改进,根据新算法进行状态转换使得自动机状态减少,相应节约了存储空间。分析了算法的复杂度。实验表明,完全自动机算法在Snort中的应用改进了算法的性能,提高了Snort系统的规则检测效率。     

基于改进最大熵算法系统传输速率优化研究

研究系统速率优化提高问题。随着用户对系统的传输速率要求越来越高,传统的系统优化传输速率算法由于参数设置难,而造成算法复杂度特别高,使得系统的传输速率降低,为了解决上述问题,在基于误比特率和功率的分析基础上,提出了一种改进的最大熵算法优化系统传输速率方法。方法首先给出系统模型并提出自适应最大熵调制算法理论,然后在发送端和接收端能够完全知道信道状态信息的情况下,给出了最大化传输速率的低复杂度比特和功率分配算法。仿真结果表明,提出的算法可以有效地满足系统地误比特率要求,同时大大降低了系统的计算复杂度,是一种有效地系统传输速率优化方法。     

改进的FCM算法及其应用

模糊C均值聚类算法是一种普遍应用的经典聚类算法,在数据的分析方面有良好的表现,但是算法的缺陷严重的限制了算法的应用和发展.制药过程是一个十分复杂的综合系统,被控参数情况也十分复杂,因为有关联性和并且存在过失误差,针对这些问题把模糊C均值算法应用到动态递归模糊神经网络预测控制当中.利用改进的PSO算法对模糊C均值算法进行优化,对数据的聚类辨识从而同步实现系统控制和异常预警,保证系统稳定性.     

一种基于IDEA的十进制短分组加密算法

IDEA是一个著名的加密算法,被广泛应用于各种领域,最著名的有PGP。基于IDEA算法,提出了一种新颖的十进制短分组加密技术。针对十进制数运算的特点,在加密算法中定义了三种新的运算,并从理论上证明新的运算能保证十进制加密算法的可逆性。将该算法应用于短分组加密仿真系统中的结果表明,算法具有良好的密码学特性,加解密的各项扩散率指标均达到很好的效果,其中1轮加密过程过后明文对密文的扩散率就达到了完全扩散。该加密算法可广泛用于各种需要十进制数加密的领域。     

蚁群优化算法在物流车辆调度系统中的应用

根据对蚁群算法进行的深入研究,指出了蚁群算法在解决大型非线性系统优化问题时的优越性。通过仔细分析遗传算法和粒子群算法在解决物流车辆调度系统问题的不足之处,基于蚁群算法的优点,并根据物流车辆调度系统自身的特点,对基本蚁群算法进行适当的改进,给出算法框架。并且以线性规划理论为基础,建立物流车辆系统的数学模型,给出调度目标与约束条件,用改进后的蚁群算法求解物流车辆调度系统的问题,求得最优解,根据最优解和调度准则进行实时调度。使用Java语言编写模拟程序对比基于改进粒子群算法和改进蚁群算法的调度程序。通过对比证明了所提出的改进蚁群算法解决物流车辆调度优化问题的正确性和有效性     

遗传算法和Dijkstra算法在动态权值系统中的比较

针对遗传算法和Dijkstra算法在求解动态权值系统中最短路径时的性能问题,采用比较法,将两种算法应用在同一个实际游戏模型中,对其算法的稳定性、智能性、时间复杂度进行对比测试。游戏模型模拟了各种条件下的动态权值系统。为了使遗传算法更加可靠,通过优化其变异过程使得收敛速度更快,可靠性更高。实验数据表明,遗传算法在每张地图上的得分数以及算法所用时间普遍高于Dijkstra算法,从而得出遗传算法在求解动态权值系统中最短路径问题时稳定性和预期效果明显好于Dijkstra算法,但其时间复杂度较高的结论。     

基于IMM Kalman滤波算法的实时追踪监控系统

将SAD匹配算法和IMM Kalman 滤波算法相结合,构建了一个实时追踪监控系统的雏形。该系统通过SAD匹 配算法对目标进行检测,结合IMM Kalman 滤波算法使追踪更加精确,从而优化现有的监控系统。选用MATLAB对SAD匹配 算法和IMM Kalman 滤波算法分别进行仿真,仿真结果表明SAD匹配算法与IMM Kalman 滤波算法相结合,可以实现检测和 追踪功能,具有现实意义。