基于多目标优化的多源组播网络编码的构造

在基于单目标优化构造网络编码的基础上,提出了基于多目标优化的网络编码的构造方法。把多源组播网络划分成多个单源组播网络,各单源组播网络的组播容量互相制约,为了使各单源组播网络的组播容量达到最大,采用粒子群优化算法进行子图划分,动态求解包含各子图组播容量的Pareto解集。用户可以优先考虑某个子图的组播容量,选择相应的解向量进行线性网络编码构造。仿真测试结果表明,本方法是可行的。     

基于多径路由负载均衡的动态源路由协议*

提出了一种DSR的改进多径路由协议（LBDSRM）。采用开销小的综合链路状态路由判据算法,协议具有链路状态实时监控与适时调整路由功能,在链路变化较大的情况下,主动通知有路由冗余的源节点改用或重点使用次选路由;而且协议提出了适时退避算法,解决了多径任务与单径任务争用链路时网络公平性问题。仿真结果表明新协议能有效避免节点拥塞,达到较好的动态负载均衡,实现网络资源的充分利用。     

传感器网络多密钥空间q复合密钥管理方案

无线传感器网络密钥管理研究,目前大都着眼于平面拓扑结构。但随着无线传感器网络规模日渐扩大,层次拓扑结构正成为主导。为此,提出了一种适用于分层无线传感器网络的多密钥空间q复合密钥预分配方案。通过安全连通性和节点抗捕获性分析表明该方案可在保证节点间安全连通概率的基础上,提高网络的安全阈值,提升网络的抗攻击能力,增加网络安全性。     

基于粗糙集边界的v-支持向量机混合分类算法

针对v-支持向量机在样本集规模较大的情况下,需要占用大量训练时间的问题,提出基于粗糙集边界的v-支持向量机混合分类算法。该算法根据粗糙集理论边界区域的优点,生成分类数据的边界集,使其包括全部的支持向量,用此边界向量集替代原始样本作为训练集,减少训练集的数量,则可以在不影响分类精度和泛化性能的前提下显著缩短v-支持向量机的训练时间。仿真结果表明该算法的有效性。     

基于SOA的开放式远程实验教学系统框架

基于面向服务架构（SOA）方法,提出了一种面向多学科课程的远程实验教学系统框架（RETSF—SOA）的实现方法。该框架采用标准化、松耦合的三层系统结构,即服务支撑层、通用服务层、服务应用层,对异构的远程实验教学资源进行统一的服务化管理,以支持实验项目和实验课程的动态重构。最后,通过应用实例验证了该框架的有效性。     

基于合约的程序不变量动态检测模型研究

讨论了程序不变量的内涵,研究并建立了程序不变量动态生成系统的理论模型.主要描述基于合约的似然程序不变量发现的基本理论模型,以及程序不变量发现的主体过程,并结合Java程序设计语言进一步阐明函数依赖程序不变量动态发现的一种方法.通过程序不变量动态生成技术,可以分析程序内部的关联属性,从而有助于设计高质量的程序代码以及规范化的程序架构.     

P2P环境下基于蚁群优化的构件组装方法①

如何实现复杂的Internet环境下构件组装的服务质量最优,是网构软件开发面临的一个重要问题。提出了一种P2P环境下基于蚁群优化的构件组装方法,该方法基于一个由领域特征簇构成的双层P2P网 络模型(CC-P2P),从而将构件组装的全局优化问题转化为CC-P2P中的路径搜索问题,同时,定义了综合考虑构件和链路服务质量的多维指标,结合用户需求偏好将QoS值换算为路径长度,并将其引入启发函数,设计了一种适用于全局优化构件组装的改进蚁群算法。仿真实验证明了方法的有效性和可行性。     

基于改进遗传算法的双层网格任务调度

合理的任务调度算法可以在很大程度上提高网格系统的利用率。针对网格环境异构、分布等特点,提出了基于改进遗传算法(MRNGA)的双层网格任务调度算法,在简单遗传算法的基础上改进选择算子并引入了小生境技术,对网格结构采用双层编码的方式,仿真实验表明,该方法具有良好的搜索能力和资源负载均衡度,对异构系统中的任务调度具有较好的处理结果。     

一种改进选择算子和基于小生境的遗传算法

为了进一步提高遗传算法选择算子的选优能力,在传统轮盘赌的基础上提出了一种基于排序的多轮轮盘赌选择算子,在提高了算子选优能力的同时也减少了随机性所产生的误差;同时采用了小生境技术,使得算法既能保证多样性又能够保留最优解。实验表明,与简单遗传算法相比较,新算法能够有效地提高收敛速度。     

工作流驱动的Web应用快速开发框架研究

Web 应用的开发周期越来越短,需求的快速变化要求Web应用能够实现持续改进和功能增强.从而产生了对 Web 应用快速开发框架的迫切需求.针对此,基于工作流驱动的 Web 应用模型.提出了一种Web 应用快速开发框架 WADF-Workflow.该框架支持遵循WfMC工作流规范的业务流建模,并支持基于工作流引擎的页面流控制、数据流控制和业务逻辑处理的分离.最后,给出了基于开源工作流Shark和JaWE的框架实现和应用实例.