基于种群多样性的自适应乌鸦搜索算法

针对原始乌鸦搜索算法对种群多样性控制不强、个体位置更新方式单一、局部搜索精细度不高等缺点,提出新的自适应乌鸦搜索算法.设计多种搜索引导个体,基于进化不同阶段的种群多样性,实现搜索引导个体的自适应选择策略,使算法在迭代前期加强全局勘探,在迭代后期强化局部开发. 结合正余弦搜索理念,构建基于线性递减、混合正余弦震荡递减的多种飞行长度控制参数及相应的多种搜索方式,提升算法的搜索遍历性,增加算法在迭代后期找到更优解的概率. 为了验证新算法的有效性,通过标准测试函数,将新算法与原始乌鸦搜索算法、改进乌鸦搜索算法和其他优秀的智能优化算法进行仿真实验,比较分析各算法的收敛精度、收敛速度、稳定性、Wilcoxon符号秩检验和Friedman检验. 实验结果表明,新算法的性能优于其他比较算法的性能,新算法实现了全局勘探和局部开发、收敛精度和收敛速度的平衡.     

求极大独立集的程序实现研究

独立集有着广泛的应用,尤其广泛应用于系统故障诊断领域.在求简单图极大独立集的程序实现方面,目前开展的研究工作还比较少.介绍简单图极大独立集的一种求取算法,剖析了该算法在使用面向对象程序设计模式中的实现方式,提出在定长字符串模式匹配中采用异或运算的运算法则来进行字符串模式匹配,由此作为多元式代数运算的基础对这个算法进行程序实现,并分析了这种字符串模式匹配的时间效率.     

一种矩形邻域结构的教学优化算法

为了克服原始教学优化算法在求解复杂多峰函数时全局寻优精度不高和过早收敛的缺点,提出一种矩形邻域结构和个体扰动的教学优化算法.算法将种群空间设计为矩形结构,个体的矩形邻域由矩形厚度和围绕其的矩形区域个体决定,教和学两个阶段都使用邻域最优个体引导搜索,加强了算法勘探新解和开发局部最优解的能力;为了防止算法过早陷入局部最优,增加了基于搜索边界信息引导的个体扰动阶段,使得种群即使在进化的后期仍能保持较好的多样性.对带有偏移和旋转的复杂函数进行仿真测试,结果表明新算法在求解精度和稳定性方面,在绝大多数情况下优于原始教学算法和其他一些近来的优秀改进教学算法.     

容器云环境虚拟资源配置策略的优化

针对容器化云环境中数据中心能耗较高的问题，提出了一种基于最佳能耗优先（Power Full，PF）物理机选择算法的虚拟资源配置策略。首先，提出容器云虚拟资源的配置和迁移方案，发现物理机选择策略对数据中心能耗有重要影响；其次，通过研究主机利用率与容器利用率，主机利用率与虚拟机利用率，主机利用率与数据中心能耗之间的数学关系，建立容器云数据中心能耗的数学模型，定义出优化目标函数；最后，通过对物理机的能耗函数使用线性插值进行模拟，依据邻近事物相类似的特性，提出改进的最佳能耗优先物理机选择算法。仿真实验将此算法与先来先得（First Fit，FF）、最低利用率优先（Least Fit，LF）、最高利用率优先（Most Full，MF）进行比较，实验结果表明，在有规律不同物理机群的计算服务中，其能耗比FF、LF、MF分别平均降低45%、53%和49%；在有规律相同物理机群的计算服务中，其能耗比FF、LF、MF分别平均降低56%、46%和58%；在无规律不同物理机群的计算服务中，其能耗比FF、LF、MF分别平均降低32%、24%和12%。所提算法实现了对容器云虚拟资源的合理配置，且在数据中心节能方面具有优越性。     

一种多反向学习的教与学优化算法

针对原始教与学优化算法全局搜索和局部搜索协调不足、当前反向学习策略过于单一的问题,将多种反向学习策略同教与学优化算法相结合,提出一种基于多反向学习的教与学优化（MOTLBO）算法。首先,借鉴反向学习的思想,设计一种基于Sigmoid函数且随进化代数逐渐变化的非线性混合反向学习模型,模型综合考虑了问题的搜索边界信息和种群的历史搜索信息;其次,在原始教与学算法教和学两个阶段的基础上,增加了基于搜索边界指导的自学习阶段,增强了种群的多样性;最后,将混合反向学习模型与算法的各阶段相结合,根据各阶段的不同特征,设计了基于均值个体、随机个体和最优个体的反向解计算方法,充分吸收种群的历史搜索经验,提高算法的收敛精度和速度。采用具有不同特征的Benchmark测试函数对算法的非线性混合反向学习模型和收敛性能进行测试,实验结果表明：非线性混合反向学习模型相对于单一的边界信息反向学习或种群信息反向学习,具有更强的全局搜索和局部探测能力;而与原始教与学优化算法及其改进算法相比,MOTLBO算法在获得较高的收敛精度和稳定性的同时保持了更快的收敛速度,其综合性能得到较大提升。此外,对扩频雷达相位编码求解的实验结果进一步表明,MOTLBO算法能有效避免陷入局部最优,亦适用于求解实际的工程优化问题。     

基于面向对象特性和XML的RBAC模型

通过XML可层次地表示数据间关系的特点,使用Schema,并结合面向对象的继承、覆盖特性,对层次RBAC模型进行了描述,从而提出了一种基于面向对象特性和XML的RBAC模型,并用DOM接口对模型进行有效性验证。     

局部维度改进的教与学优化算法

针对原始教与学优化算法局部搜索能力不强和进化后期容易陷入局部最优的问题,提出基于局部维度改进和自学习扰动的教与学优化算法.将局部维度改进融入教和学2个阶段,将个体的高质量维度变量保留到下一代,不断改善低质量维度变量,提高算法的细粒度搜索能力.提出一种混合全局维度改进和局部维度改进的个体更新方式,通过2种改进权重的逐代变化实现算法早期全局搜索和后期局部探测的平衡.在新算法中增加基于个体最优位置和搜索边界信息的自学习阶段,使种群在进化后期仍能向最优解方向搜索,避免算法过早陷入局部最优.基于标准测试函数的仿真结果表明,相比于原始的教与学优化算法和当前其他优秀的改进版本,局部维度改进的教与学优化算法的收敛精度平均提高了10²~10⁵倍,收敛速度平均提高了2~3倍.     

求极大独立集的程序实现研究

独立集有着广泛的应用,尤其广泛应用于系统故障诊断领域。在求简单图极大独立集的程序实现方面,目前开展的研究工作还比较少。介绍简单图极大独立集的一种求取算法,剖析了该算法在使用面向对象程序设计模式中的实现方式,提出在定长字符串模式匹配中采用异或运算的运算法则来进行字符串模式匹配,由此作为多元式代数运算的基础对这个算法进行程序实现,并分析了这种字符串模式匹配的时间效率。