一种改进的分布式自愈算法

提出了一种新的自愈算法,较好地解决了洪泛机制分布式自愈算法存在的消息数量大、恢复路径选择难的问题．主要措施为：(1)让网络中各节点预先知道彼此之间的逻辑距离(hop数),使得那些在hop阈值条件下不可能到达目的节点的消息及早丢弃;(2)在搜索消息包中引入链路容量跟踪信息,使得在Chooser端只要通过简单的计算就可以有效地选择恢复路径．通过用随机网络的办法进行了仿真比较,结果表明,在2S的恢复时间的限制下,新的自愈算法在恢复速度和恢复率方面都优于经典算法．     

基于粒子群混合灰狼算法的配电网故障恢复策略

为进一步提高主动配电网在故障恢复过程中的高效性和可靠性,基于粒子群混合灰狼算法对含高比例分布式电源的主动配电网进行故障恢复分析。首先针对配电网故障恢复持续时间长、光伏与风机出力和负荷需求波动大的问题,建立分布式电源时变性和负荷特性模型。以故障时段内分布式电源恢复重要负荷总量最大为目标函数,对配电网进行初步孤岛划分。在初步孤岛划分的基础上综合考虑恢复重要负荷总量最大、网络损耗最小和开关操作次数最少三个目标函数,采用粒子群混合灰狼算法求解,得到孤岛与主网配合的最优故障恢复策略。运用IEEE33节点配电网模型进行仿真验证,结果表明：分布式电源时变性和负荷特性模型具有优越性,基于粒子群混合灰狼算法的主动配电网故障恢复策略能够可靠地恢复供电。     

一种分布式并行服务器节点故障检测算法

故障检测技术是实现分布式并行服务器容错的基础。为了尽可能减小故障检测算法对系统通信开销的增加,寄生式自适应故障检测算法被提了出来。该算法依靠系统内部固有的信息交换进行故障检测,而通过自回归AR模型预测消息的传输时间和处理时间,并以此自动调整故障检测的阈值,达到自适应系统运行状况的目的,最后通过伪代码的形式描述了该算法的实现。该算法已被应用于分布式并行数据库系统DPSQL,较好地实现了节点故障检测。     

基于二进制局部PSO算法的配电网故障恢复研究

针对配电网自身的特点,确定了故障恢复模型所采用的目标函数及其约束条件;在粒子群优化算法的基础上,提出了二进制局部PSO算法,并对该算法易早熟收敛和收敛速度慢的缺点进行了优化.通过算例的验证表明,该改进算法能够正确、有效地解决配电网故障恢复问题.     

基于DIgSILENT仿真含分布式电源的故障定位算法

随着电网的智能与科学发展,大量分布式电源接入配电网系统,使得配电网系统向多电源复杂网络转变,传统的故障定位方法无法适用。首先经过比较分析现有的含分布式电源的故障定位算法,改进了一种基于网络拓扑结构的故障定位矩阵算法,构建反映网络拓扑结构的网络描述矩阵和反映故障潮流方向的故障信息矩阵,给出相应的故障区域的判断方法。在此基础上搭建仿真算例,结合电力仿真软件DIgSILENT验证了算法在单点故障、多点故障以及故障信息不完备的情况下的准确性。最后,将故障定位改进矩阵算法与其他矩阵算法进行对比分析,总结得出改进矩阵算法在单点、多点故障情况下只需一次矩阵运算,显著降低了运算量。     

一种新的传感器节点分布式定位算法

大规模无线传感器网络中节点定位问题可以归结为高度非线性非凸的优化问题。该问题在大规模无线传感器网络中难以直接求解,因此提出了一种新的传感器节点分布式定位算法。首先将大规模无线传感器网络构成的全局无向图分解为一系列部分重叠的子图,进而将全局的优化问题分解为一系列小规模的子图内优化问题,每个子图内的优化问题可以独立进行迭代求解。新的传感器节点分布式定位算法每步迭代包含两个步骤,首先使用Barzilai-Borwein梯度法估计出划分好的部分重叠子图中节点的位置,使用的Barzilai-Borwein梯度法具备收敛速度较快,计算复杂度较低的特点,然后再对不同部分重叠的子图内的同一个传感器节点进行融合求平均。通过理论分析和仿真结果表明,新的传感器节点分布式定位算法与已有算法相较,具有较高的扩展性,在大规模无线传感器网络中有较高的定位精度,能满足大规模的无线传感器网络节点的定位需求。     

基于白鲸优化算法的配电网故障恢复方法

提出了一种基于白鲸优化（BWO）算法的配电网故障恢复方法。首先,建立光储、风储系统模型以及负荷模型,以故障后重要负荷损失量最小为目标函数,进行配电网的初步孤岛划分。其次,以网络损耗和开关操作次数加权求和最小为目标,采用BWO算法求解,获取孤岛划分与开关操作配合的故障恢复结果。然后,通过3种场景对比,验证了所提方法能够在不同故障时段获得配电网故障恢复的最优结果。最后,将BWO算法与二进制粒子群优化算法、灰狼优化算法的运行结果进行对比,验证了BWO算法寻优效果更好。     

基于多代理技术的分布式配电网故障定位算法

配电网的潮流方向、故障信息因为分布式电源并网发生改变,传统故障定位方法不再适用.针对当前分布式配电网故障定位算法计算量大、计算复杂等问题,改进了一种基于多代理技术的定位方法,将其与矩阵算法相结合.根据代理所处节点不同分为中央处理层、区域管理层和本地执行层;由电流相位信息根据相应判据得到各代理处故障方向;构建网络描述矩阵...     

一种基于K-means的分布式聚类算法

为解决现有的分布式聚类算法效率低下和不能保护数据隐私的问题,在K-Dmeans算法的基础上,提出一种新的分布式聚类算法.该算法利用数据对象间的密度函数值来优化站点初始聚类中心,从而大大降低了聚类的迭代次数;同时各从站点只需向主站点传送其聚簇的特征信息,有效降低分布式聚类过程中的通信量,保护了各个站点的独立性,实验结果表...     

分布式入侵容忍系统的主动恢复算法研究

针对入侵行为破坏系统资源安全性的问题,提出了资源型安全的概念,并在分布式系统的可信实时计算基组件中实现了主动恢复算法,周期性恢复系统中所有节点,屏蔽入侵行为对系统造成的影响,达到入侵容忍的目的．仿真实验表明系统的不可用性与系统参数的变化紧密相关,其结果可以作为配置与评估入侵容忍系统的依据．     

基于QoS的分布式路由算法的研究

随着网络应用的不断增长，现有的路由算法难以满足用户的多QoS要求。本文在分析了经典路由算法的基础上，介绍了一种通用的分布式QoS路由算法并详细阐述了几种具有不同QoS度量的具体的分布式路由算法的实现。     

分布式系统中欺负算法及其优化

在介绍分布式系统欺负算法的基础上，对欺负算法由于传输大量信包以致性能较低的缺点进行详细分析，并抽象出数学模型．针对此问题，提出了一种优化算法并建立数学模型．通过对两种算法的比较分析，给出优化算法的优点：网络流量小、响应时间短、通信量最小化，并且避免了网络延迟和网络拥塞。     

ADSL的常见故障分析及处理

目前ADSL用户正在迅速增加,随即而来ADSL业务故障也越来越多.文章探讨了怎样判断ADSL的故障,分析常见故障的产生原因和提出这些故障相应的处理方法.     

安全阀常见故障分析及排除方法研究

简介了安全阀定义、原理、基本要求及在石油化工生产中的重要作用.分析了安全阀漏泄、阀体结合面渗漏、安全阀动作性能不达标以及安全阀的回座压力低、频跳和颤振等常见的故障原因,并针对故障原因提出了解决方法.     

Organizational evolutionary algorithm for occlusion recovery

To effectively recover the occlusion real position, an organizational evolutionary algorithm for occlusion recovery is presented in this paper. The occlusions are regarded as the variants and the objective function is obtained based on the property that the rank of the matrix consists of all the image points is 4. And the value searched by organizational evolutionary is taken as the occlusion position. The individual of population is evaluated by the objective function. After several generations, the best individual is regarded as the occlusion position. The algorithm does not need the initial value and treats all the images and image points uniformly. Simulation and real data show that the algorithm can efficiently recover the occlusion.     

一种P2P分布式系统高可靠数据恢复模型

交叉存储和并行传输给出的数据失效模型,虽然达到了可靠存储、快速数据恢复的目标,但是其假定了下载速度随着并行传输数的增加呈现线性增长,其约束过于理想.提出一种基于并行传输策略、泊松分布理论和数据交换中心机制的数据恢复模型,模型引入非线性速度和函数,取消了对物理网络并行传输速度的假定与约束.从理论上分析了各种参数对数据恢复模型性能的影响.实验结果与理论分析一致,模型在使用了与双副本相同存储空间和网络流量影响一致的前提下,有效地降低了数据的失效概率.     

一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法

针对分布式数据库多表查询速度慢的问题,提出一种改进的分布式数据库查询优化遗传算法。利用条件采样的方法,维持种群的多样性,防止算法陷入局部最优解;利用马氏链模型优化变异算子,确定变异算子当前状态下的最优取值,进行交叉和变异操作,找出最优查询执行计划。仿真结果表明,改进算法能在较短时间内找到最优的查询执行计划,加快查询速度,提高查询效率。     

基于并行遗传算法的电力系统无功优化

为了快速有效地求解大型电力系统无功优化的问题,提出了一种基于局域网的分布式并行遗传算法,采用主从式模型来组织局域网内的多台计算机进行并行计算,整个并行系统由一个主处理器和若干个从处理器组成。根据无功优化的特点,为了找到全局最优解,就目标函数及相关参数值的选取和遗传操作进行了改进。算例表明,该方法不仅有效地减少了系统的网络损耗,而且显著地提高了计算速度。     

一种结合明暗信息和纹理信息的形状恢复算法

实际图像往往既包含明暗信息又包含纹理信息,为了更有效地利用这些信息进行形状恢复,研究了一种结合明暗信息和纹理信息的形状恢复算法,用SFS方法对图像中的明暗信息进行处理,然后用SFT方法对图像中纹理信息进行分析,并结合SFS方法的结果对形状进行恢复.最后给出了该方法对图像的恢复结果并进行了分析.实验结果证明,该算法的性能优于SFS算法和SFT算法.