对Schoof算法加速方法的研究

介绍两种计算椭圆曲线离散对数的求解算法——袋鼠算法和BSGS算法,并比较了它们各自的特点。将它们应用于对Schoof算法的加速过程中,提出了加速后的算法。实验结果说明加速后可以获得很大的速度的提升。     

快速启发式多约束优化路径算法研究

针对QoS路由算法中多约束算法的不足,提出了一种新的多约束算法:快速启发式多约束优化路径算法(FH_MCOP)。与现有的路由算法相比,它有两个显著的不同:增加了一个λ快速计算机制,可以降低计算复杂度和加快计算速度,缩短算法响应时间;对MCOP算法进行了有效的改进,使计算结果达到优化。计算结果表明,FH_MCOP能针对多约束优化路径问题的特点降低计算量和提高计算速度。     

秦九韶算法思想在RSA密码算法中的应用研究

介绍了用于快速计算高次多项式值的“秦九韶算法”,并用类似思路分析了RSA算法中方幂模快速实现算法,最后给出了该算法的具体实现。算法分析和实验结果证明,该算法的计算量不会随着指数的快速增大而增大,通过精心选择指数,还可以减少运算量。RSA算法中明文分组和密文分组都较大,方幂模运算消耗大量的运算时间。因此,简化方幂模计算减少计算次数对设计RSA快速算法和选择密钥具有重要的指导意义。     

一种适合于大数据集处理的混合EM算法

EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。     

一种基于蚁群算法的任务调度方法

任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。文中结合蚁群算法的优点,提出了一种基于蚁群算法的任务调度方法,将算法应用于网格计算任务调度问题的求解之中。最后,实验结果这种算法优于普通算法。     

全息显示中的数码光栅的计算

在基于计算机的全息(CGH)显示中,数码光栅的计算方法是关键问题,传统的模拟光学全息的计算不仅复杂而且数据量大,不易实现。文章从全息成像角度出发,介绍了二维及三维数码光栅的计算方法,包括模拟退火算法、迭代算法,实现了物理上可用的全息条纹模式,给出了计算机模拟结果,实验证明,该算法应用在数码光栅的计算上具有明显的优势和较强的鲁棒性。     

有限域上椭圆曲线 Jacobian 群求阶算法综述与比较

关于椭圆曲线密码体制（ECC）的研究,如今无论是 ECC 理论还是 ECC 的标准化、产业化都趋于成熟。在 ECC 的设计中,安全椭圆曲线的选取是 ECC 实现的基石,也是其安全性的重要保证。目前,随机选取法是最好的安全椭圆曲线选取方法,其核心思想是对随机生成的椭圆曲线计算其 Jacobian 群的阶。文章主要介绍了几类经典的计算椭圆曲线 Jacobian群阶的算法：Schoof 算法、SEA 算法、Satoh 算法、AGM 算法。在详细介绍 Schoof 算法的基础上,提出了其基于离散对数问题的改进算法：袋鼠算法和大步小步（BSGS）算法的改进方法,并用实验结果说明加速后的算法得到了提升。针对 SEA 算法,文章也提出了其 BSGS 改进算法并通过实例分析比较了原 SEA 算法与 BSGS 改进算法的实现效率。针对 Satoh 算法、AGM算法,文章介绍了算法的理论依据和具体实现,并通过实例分析比较了其优劣性和适用情况。     

混合量子算法及其在flow shop问题中的应用

量子进化算法（QEA）是目前较为独特的优化算法,它的理论基础是量子计算。算法充分借鉴了量子比特的干涉性、并行性,使得QEA求解组合优化问题具备了可行性。由于在求解排序问题中,算法本身存在收敛慢,没有利用其它未成熟个体等缺陷,将微粒群算法（PSO）及进化计算思想融入QEA中,构成了混合量子算法（HQA）。采用flow shop经典问题对算法进行了测试,结果证明混合算法克服了QEA的缺陷,对于求解排序问题具有一定的普适性。     

一种快速的字符串匹配算法

字符串匹配技术在许多领域里广泛应用，本文在分析了BF、BM算法以及一些重要的改进算法的基础上，提出了一种新的改进算法——BMH2C，该算法利用两个字符计算右移量并保存在二维数组里，使右移量增大，比较次数减少，有效地提高了匹配速度．最后本文还给出了几种匹配算法的测试结果。     

网页关注度的二种计算算法研究

提出了一种简单且高效的网页关注度计算算法。通过对网页关注度的计算,可以在网页展现时满足用户的信息检索需求。该算法针对不同用户的不同需求,可以让相同网页对不同用户体现出不同的关注度。对算法进行了详细描述,给出了算法的Java实现,并用实例对算法进行了验证,结果证明了算法的有效性。     

基于单模式匹配算法的研究

针对应用广泛的单模式匹配算法进行阐述:先分析最原始的BF算法,它会产生指针回溯;接着分析KMP算法,它避免了BF算法中的指针回溯;然后分析Snort系统中采用的BM模式匹配算法的基本思想,它对目标串进行跳跃式搜索;分析了BMH算法,它较BM算法性能上又有显著提高;最后对各种算法作了一个比较,并通过实验进行性能测试。     

基于遗传算法和梯度算法的一种结构优化混合方法

基于遗传算法和梯度算法,文章提出了一种结构优化的混合方法。算例表明该方法兼具遗传算法的优良全局搜索能力和梯度算法的强大局部搜索的特点,且具有很好的工程适应性。     

DES与RSA算法的分析与研究

在现代加密技术中,DES算法以其实现速度快、密钥简短等特点而应用比较广泛,然而DES算法密钥本身的安全性又是一个问题;而RSA算法较好地解决了DES算法的密钥难于保管的难题,但RSA算法公钥算法比较复杂,解密速度慢的缺点也客观存在.将二者结合起来,用DES算法加密数据,使用RSA算法来加密对DES算法的密钥,在当前网络传输数据应用中,不失为一种好的措施.     

改进的遗传算法求解TSP问题

实际应用中经常用人工智能算法如遗传算法求解TSP等一类NP难题．针对原有的遗传算法在初始化种群随机性的缺陷以及在产生子代过程中无法保存最优个体的问题．给出基于贪心算法的种群初始化和交叉变异后最优个体保存算法相结合的改进遗传算法,并在VC＋＋平台上对该算法的实现过程进行动态演示。     

基于曲率图小波分解的平面曲线光顺方法*

将模拟退火遗传算法用于聚类分析，通过对聚类中心进行编码，定义适应度函数，选择、交叉、变异操作以及模拟退火算法的运用，给出了一种新的基于模拟退火遗传算法的聚类算法，实验结果显示该方法优于基本的遗传算法。     

一种串匹配的快速Boyer-Moore算法

在对经典的Boyer-Moore和Quick Search串匹配算法进行分析的基础上,提出了一种更加快速的串匹配算法Quick Boyer-Moore（QBM）。QBM算法利用当前尝试中的已匹配子串、匹配失败字符信息以及与当前窗口下一个字符的位置信息,以在每一次跳跃中获得更大的跳跃距离,从而使算法具有更高的效率。在真实语料上的实验结果表明,QBM算法的效率较显著地高于原始的BM算法及其改进算法Impmved Boyer-Moore（IBM）。     

遗传算法的应用及研究分析

在介绍遗传算法的基本原理与方法的基础上,分析了遗传算法相对于其它算法的优越性和存在的问题以及遗传算法的主要应用和研究发展方向。     

高校自动排课系统算法比较分析

课程表的编排是高校教务管理中最为重要和复杂的一项工作。通过对几种自动排课算法的合理比较。统筹分析出各自的优劣,得出贪婪算法的综合适用性是最优的结论。在此基础之上．进一步分析贪婪算法是如何逐步解决排课的现实问题,并给出基于贪婪算法的自动排课系统算法的具体实现过程。     

基于BP神经网络的改进算法研究

BP算法使用优化算法中的梯度下降法,梯度下降法的不足,使BP算法收敛速度慢,计算量比较大,且收敛速度与初始权的选择有关;学习时,无法保证可以得到最小值。BP的改进算法提出权值更新的快速收敛方法,使用MatLab对改进算法进行仿真,结果表明改进算法具有高效性和有效性。     

全排列递归算法在算法教学中的重要性

全排列递归算法简洁,清晰,可读性强。针对该算法在递归算法的设计以及回溯法中的应用．讨论了全排列递归算法在算法教学中的重要作用。