一种基于多目标优化的交互式多跳分组无线网QoS路由算法

多跳分组无线网络是由一组具有路由和转发功能的移动节点组成的动态多跳的临时性自治系统,多用于军事战术系统.针对军事系统中一些特定业务对多个目标的同时性能要求以及战术网络环境的特点,选取带宽作为约束条件,把时延和丢失率作为QoS优化目标,建立了QoS路由选择的多目标整数优化模型,并给出了求解模型的交互式算法.实例计算结果表明了算法的可行性.     

基于遗传算法的QoS选播流路由优化算法

选播是一种网络通信服务,在视频流点播等领域发挥重要作用。该文提出QoS选播流路由优化的问题模型,给出选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量等优化目标和QoS约束的遗传算法表达式,说明了算法求解的关键步骤和实现过程。实验结果表明,该算法在满足QoS约束的前提下可以实现选播路由的多目标组合优化。     

多约束QoS组播路由优化算法研究

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的一个重要研究课题，也是下一代Internet和高性能网络亟待解决的难题。多约束QoS组播路由优化是NP一完全的多目标优化问题。本文概括了多约束QoS组播路由需求，然后重点讨论多约束QoS组播路由优化的约束树算法和智能算法，最后探讨了多约束QoS组播路由将来的一些主要研究方向。     

一种带约束的多目标服务质量路由算法

多约束服务质量(QoS)路由是要求在多个约束条件下计算满足所有独立限制条件的可行路径．将这种NPC问题转化为一种带约束条件的多目标优化问题，根据多目标遗传算法的智能优化原理，提出一种多目标QoS路由算法来产生一组最优非劣路由．理论分析和实验结果表明，使用带约束的多目标遗传算法是解决多约束QoS路由的有效途径，能对提高网络性能起到重要作用．     

云环境中多目标优化的虚拟机放置算法

虚拟机放置（VMP）是虚拟机整合的核心,是一个多资源约束的多目标优化问题。高效的VMP算法不仅能显著地降低云数据中心能耗、提高资源利用率,还能保证服务质量（QoS）。针对数据中心能耗高和资源利用率低的问题,提出了基于离散蝙蝠算法的虚拟机放置（DBA-VMP）算法。首先,把最小化能耗和最大化资源利用率作为优化目标,建立多目标约束的VMP优化模型;然后,通过效仿人工蚁群在觅食过程中共享信息素的机制,将信息素反馈机制引入蝙蝠算法,并对经典蝙蝠算法进行离散化改进;最后,用改进的离散蝙蝠算法求解模型的Pareto最优解。实验结果表明,与其他多目标优化的VMP算法相比,所提算法在使用不同数据集的情况下都能有效降低能耗,提高资源利用率,实现了在保证QoS的前提下的降低能耗和提高资源利用率两者之间的优化平衡。     

基于混合策略的QoS选播流路由优化算法

分析了QoS选播流交错服务问题的产生过程及其对网络资源的浪费，提出了一种基于混合策略的全局路由优化解决方法．在构建路由优化问题模型的基础上，得出了选播流路由端到端时延、服务器负载、网络流量、路径调整等多个优化目标和QoS约束的表达式．给出了GA、SA、TS三种算法有机结合形成的一种混合优化算法，并说明了运用该算法求解的关键步骤和实现过程．实验结果表明，本算法能够在满足QoS约束的前提下实现选播路由的多目标组合优化，与基于GA或者SA的求解算法相比具有更强的稳定性和更高的精确度．     

一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法

针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求,提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO-QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程,以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标,利用DPSO算法实现多目标优化,为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足其特有需求的优化路由。仿真实验表明:与SAR,EQR算法相比,DPSO-QR算法降低了网络平均端到端时延,减小了丢包率,延长了网络寿命。     

求解QoS组播路由问题的满意优化方法*

通过分析目前QoS路由优化的一些关键问题,提出一种基于满意优化原理的QoS路由多目标满意优化求解模型,使之更适合解决QoS路由优化问题.仿真结果表明,该算法能极大地缩短路由求解时间,具有很强的适用性和灵活性.     

基于遗传算法的QoS路由多目标规划模型

本文根据多目标遗传算法的智能优化原理,提出了一种QoS路由多目标规划模型,同时采用Prüfer编码和小生境技术,提出求解该模型的遗传算法,并分析了算法的复杂性。     

QoS全局最优的多目标Web服务选择算法*

针对现有方法的不足,提出一种基于QoS全局最优的多目标动态Web服务选择算法。在给出动态服务组合模型的基础上,以“抽象服务规划”为输入,以用户的非功能性需求为全局约束,将动态服务选择问题转换为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题;利用多目标蚁群算法,多个目标函数被同时优化并产生一组满足约束条件的Pareto优化解。通过运用实验与基于多目标遗传算法的Web服务选择算法进行对比,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于密度和层次的快速聚类算法在数据挖掘中的设计及实现

本论文在对各种算法深入分析的基础上,尤其在对基于密度的聚类算法he基于层次的聚类算法深入研究的基础上,提出了一种全新的基于密度和层次的快速聚类算法。该算法保持了基于密度聚类算法发现任意形状簇的优点,而且具有近似线性的时间复杂性,因此该算法适合对大规模数据的挖掘。理论分析和实验结果也证明了基于密度和层次的聚类算法具有处理任意形状簇的聚类、对噪音数据不敏感的特点,并且其执行效率明显高于传统的DBSCAN算法。     

基于DWT最优多子图和SIFT几何校正的鲁棒水印算法

为提高水印系统鲁棒性,提出一种基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法。算法选择DWT变换后的多个子图作DCT变换,然后利用PSO算法寻找最优的多子图组合权重,利用扩展变换QIM原理嵌入和提取水印。为提高算法抵抗几何攻击的性能,提出基于改进SIFT的水印图像抗几何攻击方法,采用一种基于圆的特征点描述方法改进SIFT,然后在水印提取前通过SIFT特征点匹配进行几何校正预处理。实验仿真结果表明,在保证水印不可察觉的基础上,基于PSO算法优化的DWT多子图水印算法的鲁棒性优于基于DWT单一子图的水印算法;加入改进SIFT算法的水印系统抵抗几何攻击的能力明显提高。     

基于孪生网络的跟踪算法综述

目标跟踪算法共分为两大类,一类是基于相关滤波的跟踪算法,另一类是基于深度学习的跟踪算法。基于相关滤波的跟踪算法的特点是跟踪速度快,跟踪的精度较低。基于深度学习的跟踪算法的特点是精度较高,但跟踪速度较低。随着研究的深入,深度学习中基于孪生网络的跟踪算法很好地平衡了跟踪速度和精度,既保持了基于深度学习的跟踪算法的优点,又大幅度提高了跟踪速度。首先介绍了基于孪生网络的跟踪算法的工作原理,然后根据基于孪生网络的跟踪算法的发展顺序,分别阐述了不同孪生网路跟踪算法的方法,最后对基于孪生网络的跟踪算法做了总结与展望。     

Retinex算法及其在雾天图像增强中的应用研究

通过从像素比较路径选择的角度出发,分析了Retinex算法一些常用的计算策略,包括基于随机路径的Retinex算法、基于迭代计算的McCann’s Retinex算法、基于中心环绕的Retinex算法,并将其应用于雾天图像增强。     

基于效益函数的网格任务调度算法

在动态、异构、分布广泛的网格环境中,对资源的调度是一个非常复杂而重要且具有挑战性的问题。本文针对网格环境中的动态性特点,特别是用户QoS要求的动态变化性,提出了一种基于效益函数的网格任务调度算法,并采用GridSim模拟器分别对该调度算法和模拟器自带的代价最优和时间最优的网格任务调度算法进行模拟。实验的结果表明：该调度算法更能体现用户对QoS要求的动态变化;在系统完成相同数量的网格任务时,消耗相同时间的情况下,该调度算法在代价上优于基于时间优化的调度算法;而花费相同预算的情况下,在时间上优于基于代价优化的调度算法。     

一种基于期货市场理论的网格资源分配机制

在比较了计算网格资源和期货特点的基础上,提出了一种基于期货市场理论的网格资源分配机制,避免了现货市场价格的大幅波动。提出了基于期货市场的资源竞价交易算法,通过在电力网格系统上的模拟实验以及与“蛛网模型”的对比,表明本文提出的竞价算法具有资源的利用率高、稳定性高的优点。针对资源域内任务调度,提出了基于期货合约任务调度算法,通过实验比较了群集循环法、先来先服务、Max-min调度算法的完成时间,基于期货合约的任务调度算法完成时间最短。最后讨论了网格技术及期货市场理论在电力系统的应用。     

一种有效的空间连接算法

介绍了一种改进的基于striped-sweep算法的SPBSM算法，并和基于list算法的PBSM算法和基于trie的TPBSM算法进行比较。这种改进的SPBSM算法克服了其它两种算法的不足，有效地提高了空间连接算法的性能。     

基于边缘检测的图像分割方法及其在机器鱼中的应用

针对仿生机器鱼在目标识别、追踪任务中的需求,结合基于阈值的图像分割算法和基于Sobel算子的边缘检测技术,给出了一种基于目标图像阈值自适应调整策略的图像分割方法．克服了基于固定阈值的图像分割算法不能适应环境光照变化的缺点．该方法应用于仿生机器鱼的水下目标识别任务中,实验结果表明了该方法是有效的．     

集群中基于资源可用度的作业调度

提出一种基于资源可用度的集群作业调度算法,综合考虑资源的历史记录和当前的资源信息。基于资源可用度评价方法,改进原有的Min-Min算法。采用GridSim对算法进行模拟实验,并与Min-Min算法进行了对比。模拟实验结果显示,基于可用度的作业调度算法提高了集群的效率和作业的完成效率,缩短了作业的平均完成时间。     

改进的OFDM系统半盲信道估计算法

信道估计算法从先验信息的角度,可分为3类：基于参考信号的估计、盲估计和半盲估计。半盲估计是结合盲估计与基于训练序列估计这2种方法优点的信道估计算法。本文首先通过基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决的半盲信道算法得出信道的估计值,再定义一个置信度函数得出加权系数γ,使基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决估计算法有效结合起来,有效提高信道估计的精度。