遗传算法中解个体的生存策略

遗传算法是一类模拟生物界自然选择和自然遗传机制进化过程来求解复杂问题的随机搜索算法。过早收敛是遗传算法的一个重要问题。对此,本文讨论了遗传算法个体解在下一代解集合的生存问题,第一次系统地提了出了解个体生存策略的概念,并给出了一个新的混合生存策略,根据给出的新生存策略,文章最后还给了一些实验结果。     

任务分配与调度的共同进化方法

并行与分布式计算环境中随着独立任务的增多,传统进化类单种群的任务分配与调度算法的效率与效力随之大为降低,该文在分析传统解完整编码单种群进化类算法的基础上,基于生物界多物种间共同进化的机制提出了任务分配与调度的合作式共同进化计算模型,并探讨了任务分配与调度问题中的子种群合作方式与个体的适应值计算方法。此外,从数学上分析了基于合作式共同进化的任务分配与调度算法的性能,指出共同进化调度方法中好的调度方案能以高于传统单种群进化算法的递增指数递增。仿真分析证实了算法的理论分析结果,算法具有实际工程价值。     

求解0—1背包问题的共同进化遗传算法

0-1背包问题是一类组合优化问题,迄今已有40多年的研究历史,可广泛应用于碎片收集、作业调度、资金预算和货物装箱等领域。0-1背包问题是一类NP问题,所以传统方法如持续松弛法、分枝-界限法、动态规划法和一些近似算法等等,一般仅能获得问题的近似最优解。近年来,不少学者将稳健的遗传算法应用于0-1背包问题的求解,在问题求解质量方面收到了较好的效果。但是,由于传统的单种群遗传算法中一个染色体编码结构代表了问题的一个完整可行解,因此可能导致对解的较好部分的利用可能被其它较差的部分所掩盖,且问题求解效率随着问题规模的增大而下降。针对上述不足,本文基于合作式共同进化计算模型,将共同进化计算用于求解,提出一种求解0-1背包问题的共同进化遗传算法,以进一步提高问题的求解质量和算法效率。     

网络计算中任务分配与调度的遗传算法研究

任务分配与调度是网络计算中的一项关键技术 ,直接影响到整个系统的计算性能。任务分配与调度问题是一类NP问题 ,经典调度理论一般仅能获得问题的近似最优解。尽管已有用于任务分配与调度的遗传算法求解质量优于传统方法 ,但传统单种群遗传算法的效率随任务数增多而下降。本文采用理论分析与仿真实验相结合的方法 ,研究网络计算中单任务和独立多任务分配与调度的遗传算法。本文首先针对同构系统中任务分配与调度问题提出一个通用的遗传算法。算法直接采用任务列表编码结构 ,在此基础上设计出三个专门的遗传算子 ,即改进的交叉算子、内部交…     

基于中国剩余定理的移动Ad Hoc组密钥管理

针对Ad Hoc网络自组织和分簇的特点,基于Iolus密钥管理方案的分组思想,提出一种基于中国剩余定理的适合于Ad Hoc网络的组密钥管理方式,可减少密钥更新的通信量和控制节点的存储量,降低单点失效。     

SDH系统中OSI／RM的研究与ACSE实现

本文首先介绍了ＳＤＨ的技术背景，根据ＯＳＩ／ＲＭ给出了ＳＤＨ网络管理协议栈ＳＤＨＤＣＣ，从总体上提出了实现ＯＳＩ／ＲＭ的两种方案，即过程实现和进程实现方式。综合两种实现方式给出了ＳＤＨ网络系统的软件设计方案。最后，以应用层的ＡＣＳＥ为例，具体地给出了一个模块设计和实现框架。     

基于行为的分布式恶意代码检测技术

针对已有恶意代码检测技术存在不足,研究恶意代码网络传播行为,提取相应行为特征,在此基础上提出基于行为的分布式恶意代码检测技术,并进行NS-2仿真实验。实验结果表明该方法具有较低的误报率和漏报率,可有效检测恶意代码。     

一种新型无线网络混合错误控制方案研究

本文通过整合基于FEC的字节交织发送和自动请求重传技术，以及引入UDP握手一响应协议，提出一种新型的无线网络混合错误控制方案，并通过数学方法对其进行了性能分析。实验表明，通过选取合适的参数，本文所提方案在高误码率环境下网络数据传输成功率可达96％以上，可以靠地满足恶劣无线环境下数据传输要求。