基于粒子群优化算法的集成电路无网格布线

提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于集成电路布线,建立了相应的优化模型。对于给定的版图布线平面,该算法结合无网格算法的思路,首先由障碍图形和各个线网的端点生成一个包含最短路径的无网格访问点阵,然后根据粒子群算法的思路建立初始粒子位置矩阵,并利用其全局寻优功能找到当前布线路径上的最短路径.     

一个基于模拟进化的VLSI多层区域布线算法

提出了一个VLSI版图设计的多层区域详细布线算法。算法采用有网格顺序布线技术，先按线网权重从大到小的次序对线网逐个布线，若剩有不能布通的线网则采用拆线－重布线，所有线网都布通后再利用拆线－重布线策略对布线进行优化，拆线－重布线的线网选择原则基于模拟进化技术，对单个线网使用改进型多层迷宫算法进行布线。算法可进行严格分层模式和非严格分层模式的布线，布线同时能进行通孔优化，能优先考虑关键线网的布线，并采取了减少串扰的措施。实验证明该算法能得到较好的布线结果。     

基于AGNES算法的网格资源分析

为使网格资源的充分,对网格资源进行了分类研究。提出了基于AGNES算法的网格资源分析法,其目地在于使网格资源得到合理的整合归类,通过大量实验证明了其有效性、正确性,效果非常理想。并用一个实例详细说明了这种方法。     

基于网格的立体图像编码算法

基于特征点视差估计与三角网格映射,提出一种立体图像压缩编码算法。为了保持压缩后视点对的视差不发生变化,利用绝对差值图进行特征点选取。进行残差图像编码时,结合了心理立体视觉影响、人眼亮度色度特性、立体图像对色度特点与三角网格映射特点等因素,提出了立体残差编码只需对Y分量进行的方法。实验表明,该算法具有一定的优越性,如压缩比大,图像质量与立体感均较好。     

浮空器附加质量无网格数值算法研究

本文利用无网格数值计算方法对浮空器附加质量进行计算,对比工程估算法、图解法计算结果,验证数值计算方法的可行性.计算结果对比表明,无网格数值算法在飞艇附加质量计算上有较好的计算精度.     

稳定相容节点积分的无网格算法

首先形成了弹性力学控制方程的等效积分弱形式.针对域内高斯积分的缺陷以及直接节点积分的不稳定性,采用了基于应变光滑理论的稳定相容节点积分方案,从而改进了二维问题的无网格全局弱形式.该方案的积分域-Voronoi图是伴随于域节点的,是“天然”的网格形式.选择了添加多项式项的径向基点插值形函数,以便容易地施加本质边界条件.算例显示该方法的数值结果与解析解吻合良好,从而展现了其稳定性、精确性以及很好的鲁棒性.     

基于无网格方法的钢结构构件优化模拟分析

对基于无网格方法的钢结构构件进行了拓扑优化设计模拟分析的研究．以钢构件虚密度作为设计变量,引入势阱函数,构造以钢结构构件的柔度和势阱函数作为优化的目标函数．同时显式表达虚密度与材料弹性模量之间的对应关系,并通过引入势阱函数,使中间密度值向0／1两端聚集．在无网格法框架下进行了灵敏度分析,采用了序列二次规划法（SQP）作为优化算法进行了优化,验证了无网格法框架下进行钢结构构件优化模拟分析的可行性．     

基于无网格方法的钢结构构件优化模拟分析

对基于无网格方法的钢结构构件进行了拓扑优化设计模拟分析的研究.以钢构件虚密度作为设计变量,引入势阱函数,构造以钢结构构件的柔度和势阱函数作为优化的目标函数.同时显式表达虚密度与材料弹性模量之间的对应关系,并通过引入势阱函数,使中间密度值向0/1两端聚集.在无网格法框架下进行了灵敏度分析,采用了序列二次规划法(SQP)作为优化算法进行了优化,验证了无网格法框架下进行钢结构构件优化模拟分析的可行性.     

一个平面三角形网格的多目标优化算法

用分部优化的思想来处理有限元网格几何优化问题,将问题转化成一系列设计变量很少的子问题,并提出了一个多目标优化的算法进行求解,两个算例被用业说明这一算法的有效性。     

稳定相容节点积分的无网格算法

首先形成了弹性力学控制方程的等效积分弱形式.针对域内高斯积分的缺陷以及直接节点积分的不稳定性,采用了基于应变光滑理论的稳定相容节点积分方案,从而改进了二维问题的无网格全局弱形式.该方案的积分域 Voronoi图是伴随于域节点的,是“天然”的网格形式.选择了添加多项式项的径向基点插值形函数,以便容易地施加本质边界条件.算例显示该方法的数值结果与解析解吻合良好,从而展现了其稳定性、精确性以及很好的鲁棒性.     

一种网络编码的多播路由算法

提出一种基于网络编码的新多播路由算法,该算法借助Dijkstra约简网络搜索源节点到各接收节点的路径族,并在搜索过程中考虑不同路径族之间链路的共享,以降低带宽资源消耗,改善链路负载均衡,提高了网络性能．仿真验证了算法的有效性,而且其性能逼近基于网络编码的最小费用多播算法．最后,数学分析表明该算法节约了40％左右的计算量．     

多层光网络实时选路算法

针对动态多层光网络(IP over WDM)的实时选路问题,提出了一种基于蚁群优化的区分综合选路算法．首先利用分层图模型,将传统的动态RWA问题转换为路由问题．然后,对该路由问题进行选路,通过将寻路蚂蚁放置在控制平面中,可以使控制平面的选路和数据平面的业务传输同步进行,从而为每一个动态到达的业务实时地进行选路; 并能综合考虑到路径的跳数和路径上链路的拥塞情况,有效降低业务阻塞率．最后,利用多类不同的蚂蚁对应不同粒度请求的业务,为不同的业务进行有区分的选路,使得高粒度请求的业务能绕开关键链路,从而在关键链路上承载更多的业务,进一步降低阻塞率．仿真实验表明,与其他算法相比,该算法具有更低的业务阻塞率和更好的业务阻塞公平性．     

一种基于QoS的路由选择算法

随着信息化的发展，越来越多的信息流的传输需要在提供QoS保证的路径上进行。提出了一种在IP网络中基于QoS的路由选择算法，该算法综合考虑了带宽、时延、站点计数等网络参数，从初选出的若干路径中选择出安全性更高，又节约网络资源的路径。仿真实验表明，该算法不但兼容普通算法，而且是对普通算法的提高。     

一种结合传染路由的缓存调度算法

延迟容忍网络是一种链路频繁断裂的无线网络,主要采用“存储-携带-转发”的方式来转发数据分组,不同于传统网络的“存储-转发”方式．然而在这种网络中,由于节点之间的接触时间周期较短,并且节点的缓存空间有限,在不考虑有效的缓存调度策略时,很容易造成网络中传输数据分组丢失．针对网络的这些特点,结合传染路由提出了一种基于当前节点的邻居节点与分组的目的节点之间的接触频率的按序转发数据缓存调度算法,并通过NS-2仿真工具进行性能评估．仿真结果表明,在网络资源有限的情况下,此算法能较好地提高数据分组交付率,降低传输时延,减少网络开销,使网络性能得到了较好改善．     

基于簇的渐近式路由选择算法

路由选择逄法是用于决定计算机网络每个结点输入的信息包应当从哪一个输出线路发送出去以便使得某种指定的费用最小。提出了一种新的有效路由算法,以使路径总延迟最小,该算法采用了分簇及渐近式路由方案,从而获得近似最优解。采用簇划分的方法可以减少网络路由算法由算法的运算规模,实现逐步求解,与其他已知类似算法相比较,该算法具有较小的时间复杂性。     

RBLCP：一种覆盖网络的QoS路由改进算法

针对传统IPQoS路由算法不能满足覆盖网络的服务需求的问题，提出了一种通用覆盖网络下的QoS路由算法--资源均衡最小代价路径(RBLCP)算法.该算法从覆盖链路带宽和覆盖服务节点处理能力受限的角度出发，寻找一条既满足QoS要求又保证网络资源均衡的路由.对该算法的QoS满意率、覆盖链路带宽的均衡性以及节点处理能力的均衡性进行了性能仿真.结果表明，与改进的最短路径算法和成比例的带宽最小路径算法相比，RBLCP算法具有更好的QoS满意率，在对网络资源尤其是稀缺资源的均衡方面也有良好的性能.     

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。     

Solving material distribution routing problem in mixed manufacturing systems with a hybrid multi-objective evolutionary algorithm

The material distribution routing problem in the manufacturing system is a complex combinatorial optimization problem and its main task is to deliver materials to the working stations with low cost and high efficiency. A multi-objective model was presented for the material distribution routing problem in mixed manufacturing systems, and it was solved by a hybrid multi-objective evolutionary algorithm (HMOEA). The characteristics of the HMOEA are as follows: 1) A route pool is employed to preserve the best routes for the population initiation; 2) A specialized best-worst route crossover (BWRC) mode is designed to perform the crossover operators for selecting the best route from Chromosomes 1 to exchange with the worst one in Chromosomes 2, so that the better genes are inherited to the offspring; 3) A route swap mode is used to perform the mutation for improving the convergence speed and preserving the better gene; 4) Local heuristics search methods are applied in this algorithm. Computational study of a practical case shows that the proposed algorithm can decrease the total travel distance by 51.66%, enhance the average vehicle load rate by 37.85%, cut down 15 routes and reduce a deliver vehicle. The convergence speed of HMOEA is faster than that of famous NSGA-II.     

物流配送中心车辆调度模型与遗传算法设计

对带时间约束的物流配送中心车辆调度问题，采用混合整数规划方法进行建模，分析了该模型用精确算法进行求解的复杂性，指出对实际问题若完全采用精确算法求解往往达不到实时响应的要求，提出了遗传算法与启发式算法相结合的求解方法，将该问题分解为车辆分配和单一车辆路线安排两个相互关联的子问题进行求解，仿真结果表明，该算法是很有效的。