基于自适应进化神经网络算法的入侵检测

针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。     

基于边界扫描技术的设计复杂性优化研究

对于边界扫描技术的电路系统,可利用现代优化算法对其进行复杂性和测试性改善度的综合优化。主要以较小的复杂性设计来实现测试性的最大化改善,以提高系统测试性优化和缩短系统的测试时间。应用模拟退火算法和模拟退火遗传算法实现系统的设计复杂性优化,相比于贪婪算法,模拟退火算法和模拟退火遗传算法能得到更好的优化率。     

人工蜂群算法的一种改进

人工蜂群算法作为一种新生代的优化算法,近年来在众多科学领域中表现出一定的优势,但是其收敛速度并不高效,并且容易过早地陷入局部最优。首先通过对适应度选择进行改进,提高算法的收敛速度,同时结合模拟退火算法,一定程度上避免过早陷入局部最优。最后用一组基准函数进行实验,证明改进后的人工蜂群算法有更好的优化性能。     

模拟退火算法及其改进算法的研究

本文主要研究传统模拟退火算法以及改进算法的思想,在文中分别对各个改进算法给出了实验对比数据,更好证明了改进算法的有效性;在最后讨论了模拟退火算法的优缺点,并在对改进算法的分析研究的基础上归纳给出模拟退火算法可行的改进方向。     

新型电路版图布局布线算法设计

调研了电路自动布局布线技术的国内外研究现状,在此基础上设计了一种面向中等规模电路布局布线算法,主要用于大型版图设计软件的模块测试环节,为用户提供各模块初步的布线布局结果,方便用户高效查找并修正错误点,填补了我国在相关领域的空白.建立了超图模型并转换为图模型,改进了Stoer-Wagner算法并利用该算法和Fiduccia-Mattheyses算法对图进行了基于最小割理论的划分,从而构建出一棵划分树.在这棵树的基础上设计了一种二元相对移动算法来确定各个电路元件的位置,大大降低了布局拥挤度,提高了美观度,对于数百元件的电路均能在0.5s内得出布局结果.基于A*算法在多个方面做了改进,提高了布线速度,对于线路数1000以下的元件能在0.1 s～60 s内得出结果,实现了100％ 布通率以及均匀的布局布线效果.     

基于BP-GamysBoost的乳腺癌诊断模型

针对乳腺癌数据存在的不平衡性问题,对标准的Adaboost算法进行改进,即首先引入BP神经网络,然后融合模拟退火遗传算法（SA-GA）较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,最后通过权重的合理分配,提出BP-GamysBoost算法。同时为验证所提出的新算法BP-GamysBoost的合理性,从UCI机器学习知识库中获取WBCD数据库,比较BP-GamysBoost算法模型与BP模型、BP-GA模型、BP-Adaboost模型的稳定性、准确率、漏诊率、灵敏度等性能指标。最终结果表明,BP-GamysBoost模型在乳腺癌数据库中运行良好,并优于其他3种算法模型。     

基于NOMA的5G超密网计算迁移与资源分配策略

针对5G超密网中移动设备计算能力不足、频谱资源有限的问题,提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的计算迁移与带宽分配策略。首先,对系统模型进行了分析,并在此基础上以最小化设备计算代价为目标对所研究的问题进行形式化定义;然后,将该问题分解成设备的计算迁移、系统的带宽分配和设备的分组匹配三个子问题,并利用模拟退火、内点法和贪心算法对这三个子问题进行求解;最后,通过联合优化算法对上述子问题进行交替性迭代求解,最终获得最优计算迁移和资源分配策略。仿真结果表明,所提出的联合优化策略不但优于传统的正交多址接入（OMA）方式,而且能获得比平均分配带宽的NOMA技术更低的设备计算代价。     

结合模拟退火与规则约简的模糊系统优化方法

从数据中学习模糊系统是其智能建模的重要方法之一,针对目前模糊系统建模及优化方法对于学习后的模糊系统的规则数以及结构优化关注不足而影响了其精度和可解释性的问题,提出了一种结合模拟退火与基于支持度约简规则的模糊系统优化方法。该方法通过支持度约简系统冗余规则进而提高模糊系统的可解释性;同时利用模拟退火算法优化模糊系统的隶属度函数参数进一步提高模糊系统的精度。针对回归任务,与BP（Back Propagation）神经网络、径向基（Radial Basis Function,RBF）神经网络以及经典的模糊算法WM（Wang-Mendel）在不同领域的3个经典数据集上进行实验比较,实验结果表明：该算法在预测方面取得了更高的精度;与WM算法相比,所提算法中规则数明显减少,进一步提高了系统的可解释性。     

客户分类下生鲜配送两级路径问题与算法研究

生活水平的提高使得消费者对生鲜产品的需求不断增长,进而促进了冷链物流行业的快速发展。将客户按重要性分为重要客户和普通客户两类,以总配送成本最小为目标,建立考虑客户分类的两级容量有限车辆路径优化模型。提出两阶段启发式算法求解该模型：第一阶段设计改进的遗传-模拟退火算法增强全局搜索能力,其中采用轮盘赌选择机制结合精英保留策略保留优秀个体,部分匹配交叉算子结合自适应交叉率维持种群多样性,Metropolis准则以一定概率接受较差解;第二阶段使用精确方法求解一级配送路径。基于Perboli的Set2算例集和Hemmelmayr的Set5算例集,共30个基准案例,分别将所提出算法与四种现有算法进行对比分析,验证了改进算法的效果,并测试了算法的收敛性。基于模拟数据进行模型分析,验证了所提出模型和算法的有效性和适用性。     

一种新的矢量中文字库自动压缩方法

针对中文矢量字库体积较大,在嵌入式设备上使用不便的问题,提出了一种新的矢量中文字库 自动压缩方法。基于部件拼接和复用的思想,首先使用一种传统图形学方法将字库中的字形拆分成不同部件, 之后计算每个字形的部件复用关系,最后使用模拟退火算法迭代优化拼接字形,生成压缩字库。实验结果表明, 该方法能够在维持原始字库风格和字形不变的条件下,生成体积仅为原始字库 20%左右的压缩字库,从而提升 了矢量中文字库在存储空间相对受限的嵌入式设备上的可用性。