基于量子粒子群算法的组播路由优化

不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域以及下一代Internet和高性能网络的一个重要研究课题。多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题。提出了一个新的量子粒子群算法,其具有收敛速度快、全局性能好等特点。通过应用该算法求解多约束QoS组播路由优化问题的仿真实现,结果表明,该算法取得了较好的效果。     

并行量子遗传算法在QoS组播路由中的应用

随着网络通信技术的发展和Internet的普及,性能出色的组播路由越来越重要。著名的组播路由Steiner树问题是NP完全问题,应采用启发式方法求解。文中在常规量子遗传算法中引入并行进化模型,提出了一种解决多约束QoS组播路由优化问题的算法。在满足带宽、时延约束条件下寻找代价最小的组播树,并合理安排节点负荷,减少通信开销。仿真实验结果表明本算法搜索速度快、全局寻优能力强,性能和效率优于常规量子遗传算法。     

并行量子遗传算法在QoS组播路由中的应用

随着网络通信技术的发展和Internet的普及,性能出色的组播路由越来越重要.著名的组播路由Steiner树问题是NP完全问题,应采用启发式方法求解.文中在常规量子遗传算法中引入并行进化模型,提出了一种解决多约束QoS组播路由优化问题的算法.在满足带宽、时延约束条件下寻找代价最小的组播树,并合理安排节点负荷,减少通信开销.仿真实验结果表明本算法搜索速度快、全局寻优能力强,性能和效率优于常规量子遗传算法.     

基于量子遗传算法的QoS路由算法

多约束的QoS路由问题是NP完全问题.量子遗传算法是基于量子计算理论的新遗传算法,具有种群多样性、收敛速度快和全局寻优的特点.将量子遗传算法引入多约束QoS路由计算,提出了一种基于量子遗传算法的QoS路由算法,给出了算法实现的方法和具体流程.实验结果表明,通过该算法得到的QoS路由不但能满足QoS约束要求,同时可以均衡链路负载,减少路由拥塞.     

基于QPSO的QoS组播路由算法

对带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题进行了研究，提出一种基于量子行为微粒群优化（QPSO）算法来设计路由优化算法。该算法采用一种节点序列编码方案，将路由优化问题转化成一种准连续优化问题，并采用罚函数处理约束条件。应用QPSO算法求解QoS组播路由问题的算例，并与遗传算法和改进后的遗传算法进行比较。计算机仿真实验证明，该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解，可靠性较高。     

基于混沌遗传的Ad Hoc网络组播路由算法?

针对移动Ad Hoc网络(MANETS)的QoS组播路由优化问题,提出一种基于混沌遗传的组播路由算法。利用混沌变量的遍历性特点对遗传算法的适应度函数进行优化,避免遗传算法出现早熟现象。仿真实验结果表明,该算法具有较好的收敛性和稳定性,能解决多QoS约束下MANETS的组播路由问题。     

基于遗传算法的QoS组播路由算法的适应度函数改进探索

近年来,许多研究者尝试采用遗传算法来解决多QoS约束的组播路由问题,其中构造适应度函数公式是特定算法能否成功搜索到QoS最佳组播路由的重要环节。提出了一种新的基于遗传算法QoS组播路由算法的适应度函数公式,通过仿真试验证明了该适应度函数改进方法能够避免原有适应度函数公式可能造成的不合理解。     

基于蚁群遗传混合算法的QoS组播路由

具有延迟、延迟抖动、带宽、丢包率等服务质量约束的组播路由问题具有NP完全的复杂度。基于蚁群优化算法和遗传算法,提出解决QoS约束组播路由问题的混合算法。利用遗传算法和蚁群优化算法各自的优点,使用蚁群优化算法选择种群,遗传算法优化蚂蚁遍历所得到的解。仿真实验结果表明,该算法可满足各个约束条件,且全局寻优性能好,能够满足网络服务质量要求。     

基于混合遗传算法的QoS多播路由算法

具有多QoS约束的多播路由问题具有NP完全的复杂度。基于延时、延时抖动、带宽、丢包率等QoS约束,描述了一种适应于研究QoS多播路由的网络模型,提出了基于遗传算法和禁忌搜索混合策略的具有多QoS约束的多播路由算法。该算法充分利用了遗传算法和禁忌搜索的优点。克服了遗传算法在求解多QoS约束多播路由问题中的爬山能力差以及不成熟收敛等问题。仿真实验结果表明,该算法为多QoS约束多播路由问题的求解提供了一种有效的新途径。     

基于微粒群算法的QoS组播路由算法

文章研究了带宽、延时、延时抖动约束最小代价的QoS组播路由问题,提出了一种基于微粒群优化(PSO)算法[2,5]来设计路由优化算法。该算法采用一种新的整数编码方案,将路由优化问题转化成准连续优化问题,并采用罚函数处理约束条件。给出了应用微粒群优化算法求解QoS组播路由问题的算例,并与遗传算法和改进后的遗传算法进行了比较。计算机仿真实验证明,该算法可以更有效地求得QoS组播路由问题的优化解,可靠性高。     

NES-Join算法的改进算法

NES-Join算法是一种无需外排序的连接运算算法,其复杂性优于经典的Sort-Merge Join算法及改进后的SDC-Join算法.在NES-Join算法基础上提出一种改进算法,该算法能够有效压缩原算法中未匹配记录暂存块中的空记录信息,从而使NES-Join算法更具实用性.通过实验和分析表明,改进后的NES-Join算法与原算法时间复杂性相当,但显著提高了磁盘空间的使用率.     

一种Elgamal算法的改进算法

本文提出了Elgamal加密算法的一种改进算法,这种改进算法的特点是可以实现成泉序列密码一样逐比特地进行加解密,被加密消息可以任意比特长;本文还通过改进算法和原Elgamal算法的对比分析,讨论了改进算法的安全性,加解密速度、密文扩展、消息块长度的灵活性,同时对Elgamal加密算法及改进算法的随机数的位数对安全性的影响作了讨论,提出了算法中对随机数选取的安全性要求。     

Floyd算法与RAD算法性能分析

路由算法是影响网络性能的重要因素之一,对路由算法的选择至关重要。介绍路由算法中的Floyd算法和RAD(Routing along DAGs)算法,并通过实验对两种算法性能作出分析和比较。实验分析结果显示:在链路利用率、链路流量负载均衡和链路失效对网络的影响范围方面,RAD算法要优于Floyd算法。在平均传输代价方面,Floyd算法要优于RAD算法。     

双极隶属度F_KNN分类算法在算法管理中的应用

算法管理是信息融合领域中一个新的研究课题,其过程涉及到对信息融合数据源的分类问题.针对信息融合数据源样本的特征,提出一种双极隶属度F_KNN分类算法,通过邻居质量优先隶属度函数和双极隶属度判决规则,得到理想的数据源分类结果.     

基于牛顿法和遗传算法求解非线性方程组的混合计算智能方法

本文针对牛顿法的局部收敛性而容易导致求解失败，先讨论在全局空间搜索解的非线性方程组遗传算法（ＧＡ）。然后针对ＧＡ收敛慢，通过定义牛顿算子，适应度函数和选择算子，从而得到结合ＧＡ和牛顿法两者长处，既有较快收敛性，又能以较大概率求解非线性方程组的混合计算智能算法。数值计算表明本文方法显著优于牛顿法和ＧＡ。     

一种基于遗传算法的QoS多播路由算法

深入研究基于遗传算法的QoS多播路由算法,建立支持QoS的多播路由模型.对已有的QoS多播路由算法进行优化,提出适用于下一代网络的基于遗传算法的QoS多播路由算法.采用定长的染色体编码和预处理机制降低算法复杂度.仿真试验表明,该算法收敛速度快,可靠性高,能够更好地满足多播业务的需要.     

基于改进遗传算法的网格任务调度算法

网格任务调度是一个NP完全问题,它关注大规模的资源和任务调度,要求采用的调度算法能够具有高效性.遗传算法被证明是解决这类小规模问题的有效算法,随着任务数和资源数的增加,遗传算法表现出慢速收敛的缺点.为了克服其缺点,提出将Min-min算法与遗传算法相结合的改进遗传算法,从而设计出很好的选择和交叉算子,提高了算法搜索能力和收敛速度.仿真结果表明该算法能更有效解决网格任务调度问题.     

基于遗传算法的选播路由算法的研究

随着基于IPv6选播应用的研究与发展,选播路由算法已成为选播服务质量的关键.以遗传算法为基础,提出一种改进的交叉、变异遗传操作,在克服传统算法中早熟现象的基础上,加快了收敛速度;同时本算法以延时、带宽和服务器负载作为选择操作的依据.仿真结果显示,该算法能够在合理利用网络资源的同时找到最优解.     

基于量子遗传算法的非测距节点定位算法研究

为了提高非测距节点定位算法的定位精度,针对DV-Hop算法提出一种基于量子遗传算法的改进算法。利用节点间的估计距离和锚节点的位置,在DV-Hop算法的第三阶段采用量子遗传算法校正DV-Hop得到的估算位置,采用二进制量子编码和量子旋转门以及变异处理更新个体。仿真结果表明,改进的算法性能稳定,能找到全局最优解,并使DV-Hop的定位误差明显下降。     

一类新型计算机控制算法：预测控制算法

建立在预测模型基础上、以快速数字计算机为手段的预测控制算法,是七十年代以来工业过程控制中的一类新型算法。本文综述了这类预测控制算法产生的背景、基本原理及其研究的主要问题,对这类算法的实际应用作出了评价,并展望了今后的发展方向。