分布式系统中任务分配策略的新尝试

在分布式系统中，任务分配策略的优劣直接影响着整个系统的效率和开销，本文介绍了两种算法，遗传算法和模拟退火算法，并提出了一个基于这两种算法思想而设计的一种新的任务分配算法。     

基于模拟退火遗传算法的多agent系统任务分配

针对标准的遗传算法在任务分配中收敛速度慢的问题,对多agent系统中的任务分配进行形式化描述的基础上,融合模拟退火算法的优化思想,提出了一种基于模拟退火遗传算法的任务分配方法,详细阐述了该算法的基本思想和关键步骤,并通过仿真实验进行验证。仿真实验结果表明,基于模拟退火遗传算法比标准的遗传算法具有更快的收敛速度和寻优效果。     

多Agent系统任务分配的研究

针对多Agent系统中存在的任务分配问题,提出一种任务与Agent之间多对多的分配模式,建立相应的任务分配模型,定义任务分配中的性能影响因子,并推导出进行任务分配优化的目标函数,通过一个实际案例,验证该方法的有效性。     

多Agent系统中基于招投标的任务分配优化

在利用多Agent系统辅助生产任务分配过程中,为避免仅凭招投标结果来确定任务分配方案时只能获得局部最优的问题,提出了一种生产任务分配全局优化方法。建立了基于招投标结果的生产任务分配优化目标函数,设计了退火进化算法,实现生产任务的综合评标。通过实例验证说明算法求解该问题可行有效,便于获得生产任务分配的全局最优方案。     

基于遗传算法的任务分配与调度

应用遗传算法（ＧＡｓ）进行任务分配与调度已越来越多的学者所关注。针对传统遗传算法中初始解群构造和遗传算子的局限性,结合遗传算法和演化策略的优点,提出了一个异构系统中任务分配与调度的进化算法,在列表编码知识表示的基础上,首先对初始解群的构造给出了一种相对均衡的生成方法,然后有针对性地设计出３个遗传算子,即由标准算子改进的杂交算子（ＩＭＣＸ）、基于一个调度内任务交换的内部杂交算子（ＩＮＣＸ）和一种类似     

基于混合遗传蚁群算法的多Agent动态任务分配研究

在多Agent系统中,由于任务的复杂性和Agent之间的异构,Agent的动态任务分配问题实际上是一个NP难优化问题。针对MAS的任务分配问题的动态特性,首先建立任务分配数学模型,建立任务分配优化的目标函数;其次提出了一种混合遗传蚁群算法。利用遗传算法快速迭代和蚁群算法正反馈信息、分布式求解的特点实现任务分配的组合优化。实验仿真的结果分析表明,该算法具备较好的全局收敛效率和求解精度,可明显提升多Agent系统的性能。     

基于二维HMM的中文离线签名认证系统

介绍了一种基于隐马尔可夫模型的中文离线签名认证系统。在分析中文离线签名特点的基础上,提出了一种简单有效的特征抽取方法;使用二维HMM对每个签名者的签名建模,并对实际应用中训练样本不足、字体随时间变化等因素带来的系统识别率下降的问题给出了解决方法。实验结果显示该系统取得了令人满意的效果,可以用来辅助人类专家进行签名鉴定。     

基于Schnorr签名体制的远程用户认证系统

提出了一个新的基于Schnorr签名体制和智能卡的远程用户认证系统,系统不需要使用传统的通行字表,并可防范重放攻击,能够安全而有效地工作在通信链路不安全的网络环境中。     

基于动态合同网的Agent任务分配算法

随着应急指挥网络系统规模不断增加,网络故障诊断逐渐成为应急指挥网络系统的关键。针对域间协同故障诊断中的任务分配问题,提出了基于改进合同网的Agent动态任务分配算法,建立了Agent性能库,使管理者根据所注册Agent的性能进行发标,同时,为每个执行Agent完成某项任务建立相应的信息素,实验结果表明,该算法有效地避免了网络的拥塞,提高了任务分解的效率。     

基于混合特征多模板匹配的签名认证系统的设计与实现

针对签名在办公自动化系统中的广泛应用,该文介绍了一个基于混合特征多模板匹配的动态手写签名认证系统的设计与实现。实验对800个亲笔签名和800个伪造签名的认证数据显示,系统的平均错误率ERR为2.13%,具有很好的实用价值。     

中文电子签名的认证方法研究

中文电子签名的认证方法研究可归属于特定人脱机手写汉字识别研究的范畴。介绍了手写汉字识别(中文电子签名认证)的一般原理、常用方法和当前的研究热点,并对中文电子签名认证方法的研究方向作了一些探讨。     

基于Petri网与萤火虫算法的任务分配可视化建模

为了解决民用飞机故障诊断中任务分配问题,提出了使用新型离散萤火虫算法对任务分配问题进行研究,并在此基础上,使用Petri网进行可视化建模与仿真。新型的萤火虫算法离散方法,使得原本应用于连续问题的萤火虫算法适用于任务分配问题,这样使Petri网建模的复杂性降低,更利于建模。最后,对一实例进行分析并进行可视化建模与仿真,动态的仿真过程及最终结果验证了模型的可行性及算法的正确性。因此,使用该方法可有效地降低建模的复杂性,提高任务分配的效率,同时能够应用于协同可视化诊断平台中的任务分配模块。     

武器-目标分配问题的模拟退火算法

武器-目标分配(WeaponTargetAssignment)问题是一个典型的优化问题,模拟退火算法是求解此问题的一种有效方法。文章采用模拟退火算法对WTA问题进行求解,通过实验得到了理想的仿真结果。     

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。     

基于支持向量数据描述的在线签名认证系统

提出一种基于支持向量数据描述方法的在线签名身份认证系统。首先,采用双向后向合并DTW算法确定签名中关键点之间的对应关系,然后采用经典DTW度量签名局部中各种细微的差异。文中提出基于差异值均值方差最小原则的特征选择方法。最后,采用支持向量数据描述方法设计分类器。为得到更好的认证效果,采用多层交叉验证和遗传算法寻找最优的分类器参数。在SVC2004数据库上,系统对熟练伪造签名取得4。25%的平均等错误率。     

基于模糊模式识别的离线签名验证技术

签名验证有着重要的社会价值，长期以来一直是由人类专家来验证签名。但有时待验证的签名很多，验证的工作量非常大，而其中多数伪造的签名并不是高超的赝品。该文介绍了一种基于模糊模式识别的离线签名验证技术，可以用计算机来帮助人类专家进行粗筛，大大减少专家的工作量。     

基于遗传算法的指派问题求解

提出了利用遗传算法来解决指派问题．主要将每项任务作为一个基因位。形成染色体。然后借助遗传操作的选择、交叉和变异等操作来对问题进行优化操作。实验结果表明该算法是有效的。     

基于竞争聚类的离线签名验证算法*

提出一种新的基于竞争聚类的离线签名验证算法。在注册阶段,通过样本特征的相关系数检查样本的一致性;在验证阶段,利用样本与待验签名的竞争聚类结果判断待验签名的真伪。实验结果表明,该算法不需用阈值来进行控制,能有效地降低误纳率。     

蜂窝移动通信系统中基于免疫遗传算法的固定频率分配

频率分配的问题是一个典型的NP—Complete问题。本文介绍了一种基于免疫遗传算法的蜂窝移动通信固定频率分配方法。通过仿真与标准遗传算法对比分析，说明了免疫遗传算法在解决固定频率分配问题方面具有较好的效果。     

蜂窝移动通信系统中基于免疫遗传算法的固定频率分配

频率分配的问题是一个典型的NP-Complete问题。本文介绍了一种基于免疫遗传算法的蜂窝移动通信固定频率分配方法。通过仿真与标准遗传算法对比分析,说明了免疫遗传算法在解决固定频率分配问题方面具有较好的效果。