基于直觉模糊种群熵的自适应粒子群算法

基本粒子群算法在求解高维空间的复杂多峰函数时,种群多样性丧失很快,从而导致算法早熟收敛。针对这一问题,提出了将直觉模糊种群熵作为运算过程中种群多样性的测度,并将直觉模糊熵作为参数来影响粒子的速度更新机制,减小了算法在运算后期早熟收敛的概率,并使算法具备了一定的自适应性。实验结果表明,改进后的算法在性能上比基本粒子群算法有了较大的改进。     

一种基于差异演化的协同粒子群优化算法

提出一种协同进化PSO算法,用于保持粒子种群的多样性并避免发生“早熟”的问题．该方法采用两个不同的分群;其中分群一的粒子采用标准PSO算法进行搜索寻优,分群二的粒子采用差异演化算法进行搜索和寻找最优解．在搜索过程中,如果标准PSO算法的适应度变化率低于一个阈值,则按照黄金分割率用分群二中的若干优势粒子取代分群一中的劣势粒子．用所提出的PSO算法和标准PSO算法对4种常用函数进行优化．结果表明,该粒子群优化算法比标准粒子群优化算法更容易找到最优解,而且优化效率和优化性能明显提高．     

彻底屏蔽QQ群邮件!

QQ群里某个家伙成天用群邮件发些垃圾信息,而另外一些家伙居然在群邮件里面说：“别乱发信息”,结果又是一阵群发……一堆猪头,真受不了他们。看了PCD的文章,好歹可以屏蔽QQ的群邮件提示了,可每次收信的时候看到收件箱里面塞满那些猪头的信,实在是太烦了,所以我决定试试QQ信箱的群邮件屏蔽功能。     

群主讲话，不容错过

加入QQ群可以让我们结识更多的朋友,不过有时在上班时间,群友一直闲聊很挺影响工作,屏蔽群消息的话又可能错过一些重要的信息,比如群内美女的发言：）。其实从QQ2007Ⅱ正式版开始,我们可以有效地解决这一问题。     

戳穿冰点暴力视频的谎言

某日,笔者在QQ群里看到有人发了个关于“冰点暴力强制视频软件”的信息,看介绍说这款软件是一款远程智能穿越防火墙强制性监控视频的软件,不需要任何第三方通讯软件及设备的支持,只需知道对方IP地址就可以在对方不知情的情况下进行强制视频监控……     

9位QQ靓号 要 要 要！

经常在网上或者QQ群里看到网友“晒”自己的QQ号,6位、7位号用户常常以自己的QQ数位少容易记忆、年份久远而自豪。有钱人更是“晒”出付费挑选的生日QQ靓号、手机QQ靓号等,而自己还在使用普通得不能再普通的普通号码,特感郁闷。于是我决定也要弄到一个个性十足的QQ靓号。     

高效可撤销成员的不可链接的群盲签名方案

在ACJT方案的基础上实现了一成员可撤销的群盲签名方案。借鉴陈的成员撤销思想,对签名过程进行了改进,将原方案的两个零知识证明减少为一个,减少了模指数运算,缩短了签名长度,同时将C．Popescu的群盲签名思想加入到签名过程中,使改进的成员可撤销的群签名增加了盲性,改进后同时解决了C.Popescu提出的群盲签名方案可链接性的缺陷。实现的成员可撤销的不可链接的群盲签名方案,可应用于多银行电子现金系统中,用来实现成员可撤销的多银行电子现金系统,使电子现金系统更接近现实金融系统。     

基于归一化互信息与模糊自适应PSO的图像自动配准方法

提出了一种基于归一化互信息相似性判据,并采用模糊自适应粒子群优化算(particle swam optimization,PSO)作为搜索策略的图像自动配准方法.由于互信息方法不能解决图像缩放的问题,该方法在计算图像互信息之前,先对图像进行尺寸相同化操作;同时针对互信息方法中目标函数易陷入局部极值及搜索速度慢的问题,该方法采用归一化互信息作为相似性准则,并提出以模糊自适应PSO算法作为优化策略来提高配准速度和精度的方法.实验表明,采用归一化互信息作为配准测度,可提高配准的鲁棒性,而且,引入了模糊推理机之后,配准效率得到大幅提高,用该方法对具有仿射变换的图像进行配准能得到快速、精确的配准结果,证明了该算法的可行性和有效性.     

基于Toy模型蛋白质折叠预测的多种群微粒群优化算法研究

基于Toy模型的蛋白质折叠结构预测问题是一个典型的NP问题.提出了多种群微粒群优化算法用于计算蛋白质能量最小值.该算法采用了一种新的算法结构,在该结构中,每一代的种群被分为精英子种群、开采子种群和勘探子种群三部分,通过改善种群的局部开采能力和全局勘探能力来提高算法的性能.分别采用Fibonacci蛋白质测试序列和真实蛋白质序列进行了折叠结构预测的仿真实验.实验结果表明该算法能够更精确地进行蛋白质折叠结构预测,为生物科学研究提供了一条有效途径.     

基于克隆选择的免疫粒子群优化算法

粒子群优化算法在进化中随种群多样性降低易出现早熟收敛等问题.针对这一问题,在粒子群算法中引入免疫克隆选择算法的思想,提出了基于克隆选择的免疫粒子群优化算法(Immune Particle Swarm Optimization,ImmunePSO),即在算法进化过程中,引入克隆复制算子、克隆高频变异算子、克隆选择算子.成比例克隆复制可以使优良个体得到保护,加快算法收敛;高频变异为新个体的产生提供了新的途径,可以增加种群的多样性;克隆选择算子从所有子代、父代中选择出最优个体,避免算法退化.最后通过对基本测试函数的仿真试验,验证了算法不仅可以增加种群的多样性,加快算法的收敛速度,而且提高了最优解的精度,有效地避免算法陷入到局部极值.