单车场车辆路径问题的蚁群算法求解及程序设计

以郑州煤电物资供销有限公司的炸药配送问题为背景,引入蚁群算法对该配送问题进行求解.算法采用蚂蚁系统算法的转移概率策略确定蚂蚁的转移方向,并结合最大最小蚂蚁系统算法的信息素更新机制进行信息素更新.当算法接近停滞状态时,对信息素进行再次初始化,以加强算法的搜索能力.从而,得到一条解决该实际问题的完整最优解,作为该公司物资配送的参考.同时,探讨了在VC+ +6.0环境中实现该算法的主要编程思想.最后,将得出的结果与遗传算法所得结果进行比较,得出蚁群算法在解决车辆路径问题上具有较好的搜寻能力和收敛能力.     

基于深度强化学习的电力物资配送多目标路径优化

针对现有电力物资车辆路径问题（EVRP）优化时考虑目标函数较为单一、约束不够全面,并且传统求解算法效率不高的问题,提出一种基于深度强化学习（DRL）的电力物资配送多目标路径优化模型和求解算法。首先,充分考虑了电力物资配送区域的加油站分布情况、物资运输车辆的油耗等约束,建立了以电力物资配送路径总长度最短、成本最低、物资需求点满意度最高为目标的多目标电力物资配送模型;其次,设计了一种基于DRL的电力物资配送路径优化算法DRL-EVRP求解所提模型。DRL-EVRP使用改进的指针网络（Ptr-Net）和Q-学习（Q-learning）算法结合的深度Q-网络（DQN）来将累积增量路径长度的负值与满意度之和作为奖励函数。所提算法在进行训练学习后,可直接用于电力物资配送路径规划。仿真实验结果表明,DRL-EVRP求解得到的电力物资配送路径总长度相较于扩展C-W(ECW)节约算法、模拟退火（SA）算法更短,且运算时间在可接受范围内,因此所提算法能更加高效、快速地进行电力物资配送路径优化。     

一种基于近场子集划分的多机器人任务分配算法

针对医护人员重复、机械地配送医疗物资工作效率低的问题,使用了多机器人进行替代,并提出了一种基于"任务地点"近场子集划分的多机器人群体智能任务分配算法.首先采用蚁群算法对任务集进行有序排列,形成一条近场相关的任务链.然后根据任务完成的时间和机器人的路径成本设计目标优化函数,利用遗传算法对该任务链进行子集划分,再将任务子集分配给机器人个体.最后模拟了医院病房的应用场景,设计并搭建了一套多机器人医疗物资运输分配系统.用户在该系统的操作平台上,通过可视化界面能够实时发布新任务,查看已发布任务的分配情况,以及查看机器人的路径.基于该模拟实验平台,对3种不同的任务分配算法进行对比分析,结果是本文算法的分配结果最为合理,所有任务都在规定的时间内完成,机器人的行驶距离大幅缩短.所提出的多机器人任务分配算法可有效解决医疗环境中医疗物资的配送问题,提高了系统的工作效率.     

战时物资配送模型及算法研究

战时,部队物资消耗巨大,补给时间紧迫且保障力量有限,特别需要科学的方法,兼顾保障时间、车辆装载量以及物资需求紧迫度等因素,合理设计配送方案,确保部队战斗力不受影响。论文以配送时间和需求紧迫度的乘积最小为目标函数,建立了满足车辆最大装载量约束的物资配送数学模型,并利用遗传算法进行求解,为确保解的优质性和算法的收敛速度,设计了特殊交叉算子和变异算子。最后,通过算例检验了模型的适应性和算法的有效性,为其他军事或非军事领域物资配送问题提供了新的方法思路。     

应急物资配送车辆调度模型与优化综述

抢险救灾行动的有效规划和调度在挽救人民群众生命和减轻财产损失中起着重要作用,利用数学建模方法和计算机仿真技术,辅助决策者完成应急物资配送车辆调度已成为学术界的共识。围绕模型和优化两个关键点,分析了近年来应急物资配送车辆调度的研究现状,归纳出了应急物资配送车辆调度模型的主要优化目标和影响因素,对比分析了多种优化算法的应用效果,提出了现有研究中存在的问题,最后研讨了应急物资配送车辆调度研究的发展趋势。     

灾难救援应急物资敏捷配送模型

应急物资敏捷配送是灾难救援的重要工作之一,为了给灾区快速配送应急物资,构建了包含救灾物资储备库、应急物资配送中心及受灾点三层结构的应急物资敏捷配送体系。建立相应双层优化模型,其中下层模型决策车辆路径安排,上层模型根据下层模型的结果决策应急物资的分配。根据该模型的特点,提出一种改进蚁群算法求解下层模型,并用CPLEX软件求解上层模型。最后以5·12汶川大地震应急救援为例,对优化模型及求解方法进行了验证。     

基于AES算法的无线加密数字传输系统

本文实现了一种基于AES算法的无线加密数字传输系统,给出了该系统的结构,完成了AES算法在FPGA上的实现,将音频接口集成到FPGA,并用GPRS网络进行音视频等数据的实时传输.最后简要的提及了该系统的应用前景.     

面向双目标应急物资调度的改进差分进化算法

本文对应急物资调度模型的建立及求解该模型的优化算法进行了研究.首先,在资源受限情况下,以配送费用总成本最小和最大缺失损失最小为优化目标,建立了连续消耗问题的多供应点对多受灾点的应急物资调度模型.然后,通过引入DE/best/1变异策略与DE/rand/2变异策略对差分进化算法进行了改进,提出了一种基于双变异策略的改进差分进化算法,将Pareto非支配等级分层与拥挤距离的概念引入到改进差分进化算法中,对约束双目标调度模型进行求解.最后,通过两种不同规模的四组仿真实验,验证了本文提出模型及改进的差分进化算法的可行性和有效性.与基本差分进化算法对比,双变异策略的改进差分进化算法对相同应急物资调度问题进行求解时,得到了更多的Pareto前沿解个数,和较低的应急物资调度配送费用成本与较小的最大缺失损失,同时解分布的广泛性也得到了显著提高.     

舰载物资配送路径规划模型构建研究

针对当前军事物资配送现状,考虑到战时舰载物资配送时涉及到的多个因素,从动态规划、图与网络角度进行分析,为提高准确性和优化路径,建立了单参数、多参数和多始点多终点的配送路径规划问题的数学模型,有效地对战时舰载物资配送路径进行了优化.并运用MATLAB和LINGO对有关的模型进行求解仿真验证,对战时舰载物资配送中缩短配送时间、降低配送需要投入的保障力量、确保高效、及时完成配送任务有一定的理论参考价值.     

IPSec加密芯片中AES加密核的设计与FPGA实现

为了提高IPSec加密芯片中AES加密核的数据处理速度,提出一种AES算法的FPGA改进结构.在对AES算法分析的基础上,优化了列混合运算模块,降低系统硬件资源消耗;提出两级内部流水结构,进一步缩短关键路径,提高系统运行时钟频率.仿真和实测结果表明:优化后AES核可以稳定工作于100 MHz,吞吐量提高为原来的1.5倍...     

基于身份的十进制加密技术研究

主要论述了基于身份的十进制的加密技术。该加密技术以AES(AdvancedEncryptionStandard)为基础,对AES的4种加密运算进行重新设计,以适应十进制数的加密,提出以基于身份的动态密钥概念,同时结合混沌加密算法、随机加密算法设计基于身份的十进制加密算法。该加密技术具有AES加密算法的特点,对明文和密文均具有很好的扩散性和混合性,也有随机加密算法的加密运算的不确定性,以及混沌加密算法的密钥一次一密性。该加密技术在预付费表计中使用表明,算法具有很好的安全性。     

基于RFID技术的连锁超市信息系统设计与实现

把基于RFID技术物品跟踪定位方案应用到连锁超市中,设计与实现了一个具有一定应用价值的基于RFID的连锁超市原型系统。该系统在完成对常规的商品信息、库存信息和销售信息等录入与查询统计的同时,重点突出了引入RFID技术以后,系统在商品跟踪识别定位等方面所具有的新特征。     

基于easyARM615的AES算法实现

随着高性能、低功耗的嵌入式系统的广泛应用,具有安全保密功能的嵌入式产品将占有较大市场.本文围绕基于ARM615的AES算法设计实现,研究了AES的整体架构、设计原则、算法描述,并设计了具体的测试系统,利用RS232通讯实现PC机与ARM615系统的接口通信,通过调用相对独立的加解密模块实现数据的加解密运算,并实现了与PC机加解密结果的对比.     

基于Feistel网络的AES密钥扩展算法

Rijndaes算法被美国国家标准技术研究所(NIST)定做分组密码标准后,在安全领域得到广泛的应用,并被随后的NESSIE工程直接吸纳为标准.但同时,由于AES应用的广泛性和基础性,对其的研究和分析,不可避免地成为一个热点.本文结合被NESSIE工程所提出的其他的分组密码算法,提出了一种新的密钥扩展算法,该算法基于一种变形的Feistel网络结构,并在Matlab平台上得以实现.最后分析和证明了和原有算法相比具有的速度效率和安全性能优势.     

大数据加密算法在数据安全保护中的应用研究

针对大数据加密算法安全性不高,计算效率低等问题,本研究采用双混沌系统结合改进AES加密算法设计出一个混合加密算法,改进AES算是利用仿射变换对(A7、6F)生成新的S盒,采用的双四维超混沌系统是从两个三维混沌系统进行改造而成,然后利用改造后的超混沌系统生成混沌序列,设计出一个分组加密方案,在Hadoop大数据平台上,将双超混沌加密方案和改进的AES算法进行合并;试验表明,本研究的大数据加密算法安全性能高、密钥长度达688 bit,加密解密效率提高2倍以上.     

基于OpenCV的运动目标定位跟踪系统软件设计

目标定位跟踪技术一直是计算机视觉领域的一个研究热点。为了更好地改进目标跟踪算法的跟踪特性,设计一种基于OpenCV的目标定位跟踪软件系统。通过对Camshifl跟踪算法的研究和改进,以实际的跟踪环境为背景,利用VS2008软件平台和OpenCV库函数,设计一种可以控制云台并实时定位跟踪运动目标的软件系统。实验证明,本系统定位跟踪精确,为运动目标的定位跟踪的研究和应用提供了方便,具有一定的实际意义。     

一种资源共享的快速加解密AES算法的实现

针对AES算法的特点,提出一种适用于在FPGA上实现的快速加解密资源共享的AES算法。对传统的AES加解密的s_box进行变换,使用一张查找表实现了加解密过程的资源共享,有效的节省了硬件实现面积。并对AES加解密的列混合变换进行了改进,从而达到资源共享,节省资源。本方案对轮密钥扩展,列混合变换及其逆变换等操作进行了优化处理,并在加密计算及解密计算中对S-盒,列混合变换等关键计算部件进行了复用,并且采用AES轮内流水结果和密钥并行处理,可在一块芯片上同时支持128位、192位、256位三种密钥长度的加解密算法。实验结果表明本设计相比于其他设计具有更高的性能。     

基于Beowulf机群中改进粒子滤波的3D人体运动跟踪

针对标准的粒子滤波算法在视频三维人体运动跟踪中存在的计算量巨大、粒子退化、跟踪失效而无法同时满足跟踪精度和跟踪实时性要求的问题,提出了基于Beowulf机群中改进的粒子滤波新算法。新算法通过三维人体模型参数的自动初始化、粒子数目和模板的调整来实现跟踪失效的自动恢复,基于任务动态分配策略、低开销通信策略设计的Beowulf机群中的迁移式粒子滤波并行算法克服了粒子退化问题和提高了计算速度。实验结果显示：新方法有效地减轻了粒子退化和跟踪失效问题,降低了计算时间,提高了跟踪精度,能够同时满足三维人体运动跟踪精度和实时性的要求。     

基于内分泌机制的防火墙自适应调控算法

防火墙是常用的网络安全防御系统,防火墙参数自适应调控对提高网络性能有重要的作用,目前尚无自适应的调控算法.分析了内分泌系统对生物体内环境的调节机制,设计了工作在网络环境中的人工内分泌系统,构造了一种基于人工内分泌系统的防火墙自适应调控算法.仿真实验表明,该调控算法能够根据网络性能变化,自适应地调整防火墙参数,具有较好的应用价值.提出的算法经过适当修改,还可以应用于入侵检测系统的自适应调控.     

AES专用指令处理器的研究与实现

随着加密算法在嵌入式可信计算领域的广泛应用,如何提高其执行效率成为研究的热点问题.高级加密标准(AES)凭借其在安全性、费用开销和可执行性等方面的内在优势,成为使用最为广泛的对称密钥加密算法.采用指令集架构(ISA)扩展优化的方法对AES算法进行指令扩展优化.基于电子系统级(ESL)方法设计流程,使用基于LISA语言的处理器生成工具构建了一个高效AES专用指令处理器(AES_ASIP)模型,最终实现于FPGA中.经过一系列的仿真和验证,对比ARM处理器指令集架构,实验结果显示AES_ASIP以增加少许硬件资源为代价,提高了算法58.4x%的执行效率并节省了47.4x%的指令代码存储空间.