基于异构多种群策略的动态概率粒子群优化算法

结合动态概率粒子群优化算法(DPPSO)特点,针对传统的单种群粒子群优化算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的缺点,文中提出一种基于异构多种群策略的DPPSO.该算法在进化过程中保持多个子种群,每个子种群以不同的DPPSO变体进行进化,子种群之间根据一定规律进行通信,从而保持整个种群内部的信息交流,进而协调DPPSO的勘探和开采能力.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并分析基于异构多种群策略的DPPSO性能,结果显示,使用该策略的算法收敛速度较快,稳定性有较显著提高,具有较强的全局搜索能力.     

逻辑马尔可夫决策编程和关系马尔可夫决策编程若干最新进展

逻辑马尔可夫决策过程和关系马尔可夫决策过程的引入，使得人们可能简洁地、陈述地表达复杂的马尔可夫决策过程。本文首先介绍有关逻辑马尔可夫决策过程和关系马尔可夫决策过程的概念，然后重点介绍它们与普通的马尔可夫决策过程根本不同的一些算法：①依赖于基本状态空间RL的转换法；②把Bellman方程推广到抽象状态空间的方法；③利用策略偏置空间寻求近似最优策略方法。最后对它们的研究现状进行总结及其对它们发展的一些展望。     

一种基于多类型偏好的偏好逻辑

针对目前缺乏多类型偏好共存的偏好逻辑系统的现状,提出并构造了一个能够描述和推理多种类型偏好的逻辑系统MPL(logic of many kinds of preference).在进一步提出MPL语言L_MPL基于最粗糙/最细致描述原则的非单调语义基础上,通过分级知识库这种常用偏好表示方法的L_MPL重写,初步考察了L_MPL表示能力,最后进行总结并提出需要进一步研究解决的问题.     

动态概率粒子群优化模型及实验分析

对传统PSO算法中种群产生方式的特点,结合根据历史信息直接取样生成新种群的思想,抽象出动态概率粒子群优化(DPPSO)模型,并给出了该模型的形式化描述;同时提出了DPPSO模型可以采用的几种动态概率进化算子,最后通过常用Benchmark函数优化问题对DPPSO模型采用不同进化算子时的性能进行了实验分析.实验结果验证了DPPSO模型及所提出的进化算子的有效性,同时根据实验结果提出了进化算子设计与选择的指导性建议,并对相关参数设置也做了分析和讨论.     

蚁群算法及其应用研究进展

蚁群算法作为一种仿生进化算法,是受到真实蚁群觅食机制的启发而提出的.首先介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,然后分别就蚁群算法的理论和应用的研究现状进行了综述,主要包括蚁群算法的参数设置,蚁群算法的改进,蚁群算法的收敛性以及蚁群算法在组合优化问题和连续优化问题中的应用,并进一步给出了它们的研究重点和发展方向,最后是关于蚁群算法的研究展望和面临的挑战,提出了蚁群算法研究中值得探讨的一些课题.     

基于移动Agent的备份管理系统的设计和实现

备份是一种重要的数据安全策略。目前，网络备份管理系统通常采用B／S结构系统，备份节点之间相互独立，备份管理服务器负荷重，在实际应用中容易造成带宽要求高、备份速度慢等缺点。本文提出了基于移动Agent技术的备份管理系统框架，并详细讨论了该框架在实际系统中的设计与实现。实验表明，采用移动Agent技术能够大幅度提高网络
络备份系统的效率。     

马尔可夫决策过程两种抽象模式

抽象层次上马尔可夫决策过程的引入,使得人们可简洁地、陈述地表达复杂的马尔可夫决策过程,解决常规马尔可夫决策过程(MDPs)在实际中所遇到的大型状态空间的表达问题.介绍了结构型和概括型两种不同类型抽象马尔可夫决策过程基本概念以及在各种典型抽象MDPs中的最优策略的精确或近似算法,其中包括与常规MDPs根本不同的一个算法:把Bellman方程推广到抽象状态空间的方法,并且对它们的研究历史进行总结和对它们的发展做一些展望,使得人们对它们有一个透彻的、全面而又重点的理解.     

一种基于可变多簇结构的动态概率粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法中全连接型拓扑和环形拓扑的特点,引入了一种粒子群信息共享方式——多簇结构,进而基于多簇结构提出了动态可变拓扑策略以协调动态概率粒子群优化算法的勘探和开采能力,并从理论上分析了最优信息在各种拓扑中的传播,同时从图论角度分析了几种经典拓扑以及动态可变多簇结构的统计特性.通过典型的Benchmark函数优化问题测试并比较了几种经典拓扑以及可变拓扑在高斯动态粒子群优化算法中的性能.实验结果表明,基于多簇结构的可变拓扑策略在求解复杂优化问题时优势明显,可以有效地避免算法陷入局部最优,在保证收敛速度的同时增强了算法的全局搜索能力.     

一种网络虚拟化存储系统的设计与实现

存储体系结构的多样性使得各种存储资源之间的融合变得困难，虚拟化存储作为存储技术的主要发展方向之一，能够很好地解决这一问题。结合Web Services技术，本文首先提出了一种三层虚拟结构的虚拟化存储系统结构，然后讨论了基于该存储模型的网络虚拟存储系统的设计与实现。分析和实际应用表明，该系统一方面通过实现网络存储资源
源之间的融合，提高了存储资源的可管理性和实用性；另一方面能够提高存储系统的可扩展性，同时通过负载平衡策略保证了系统效率。     

基于信息增强传输的时空图神经网络交通流预测

交通问题不仅影响人们的出行,同时也会带来环境污染以及安全等问题,准确的交通流预测是构建智能交通系统、预防和缓解交通问题的关键.目前的预测方法大多没有考虑到交通流动态的时空相关性、周期性以及线性与非线性等特点.在充分考虑上述因素的基础上,提出一种基于信息增强传输的时空图神经网络模型,主要包含多特征注意力模块、信息增强传输模块、时间注意力模块以及线性与非线性融合模块.其中,多特征注意力模块捕获多种交通特征之间的内在联系,考虑交通流的周期性;信息增强传输模块充分利用了交通网络信息,以增强交通网络的信息传输能力,进而挖掘出复杂动态的空间依赖关系;时间注意力模块负责自适应地提取不同时间间隔之间的依赖关系;线性与非线性融合模块则同时考虑了数据的线性与非线性特征.论文在真实数据集上进行了大量对比实验,实验结果表明,对比目前较为先进的基线方法,提出的方法在交通流的预测性能方面,体现了较为明显的优势.