光网络中一种快速动态负荷均衡的波长路由算法

针对波长路由网络中动态光链路建立问题,提出了一种快速动态波长路由算法(RWA)。在路由子问题上,通过动态改进最短路径算法(Dijistra算法)权值的设置,使之符合光网络中动态流量分布,并适时更新路由信息表来适时调整网络的流量分布,减轻网络负荷,实现一种负荷均衡的路径查找。在波长分配子问题上,提出一种通过动态调节变异和交叉算子的遗传算法(VMCR-GA),可以实现快速波长搜索和分配。通过在几个网络上的仿真分析,比采用普通遗传和D算法的波长路由算法性能优越,网络阻塞率可以降低10%,波长分配效率提高30%~50%,算法的收敛性也大大提高。     

一种基于IEEE802.16无线MESH网络集中调度机制的时隙分配方法

在基于IEEE 802.16的无线Mesht网络中,时隙分配算法对网络性能有重要影响.针对现有时隙分配算法只研究上行链路且时隙分配的结果导致中继节点在转发数据时频繁在相邻时隙间进行收发切换的问题,提出了一种上下行链路通用的时隙分配方法,对于上行链路,跳数较小节点的数据优先传输,而对于下行链路,跳数较大节点的数据优先传输,在传输路径上采用逐跳传输的策略.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于多目标遗传算法优化弹性光网络的多路径保护机制

弹性光网络中多路径的保护方案相比单路径有效地降低网络带宽阻塞率,但会导致接收端多径时延差的问题,且业务的多路径分割传输策略使用了光网络较多的频谱资源。该文基于多目标遗传算法提出了遗传多路径保护算法(Genetic Multipath Protection Algorithm, GMPA),解决多路径时延差和节约频谱资源问题。在GMPA算法中,根据业务请求在光网络中建立K条边分离最短路径和带宽分配方案作为GMPA算法的初始种群,设计了一种联合考虑传输时延差和带宽资源分配的向量函数优化种群分类和拥挤距离排序。为提高算法的搜索能力和收敛速度,算法在交叉操作中设计个体自交叉方式,在变异过程中设置了带宽基因位变异范围及约束条件。仿真结果表明,相比多路径保护(Multiple Path Protection, MPP)算法和工作路径首次分配保护路径最后分配(Primary First-fit Modified Backup Last-fit, PF-MBL) 算法,GMPA算法获得最低的带宽阻塞率,其频谱资源利用率接近最优的MPP算法,路径间距离差异性能优于MPP算法。     

波分复用光网络中的波长路由分配策略

路由选择和波长分配是WDM光传输网中非常重要的问题.本文结合交叉连接节点,提出了一种基于最短路径的动态路由选择方案;然后利用这种动态的路由选择策略,以网络的阻塞性能为优化目标分配波长,达到充分利用网络资源的目的.计算机仿真结果表明,无论在单纤或者多纤WDM光传输网络中,利用这种策略的RWA算法优于传统的固定路由和单纯动态路由算法     

基于改进遗传算法的必经点最短路径算法

提出一种解决经过必经点的最短路径的改进遗传算法。在传统遗传算法的基础上,引入Dijkstra算法进行种群初始化;针对传统遗传算法易收敛于局部最优解,迭代次数多,迭代时间长的缺点,提出了改进的交叉算子和变异算子。应用改进遗传算法进行网络节点计算,表明该算法在计算性能上优于传统遗传算法,也验证了改进遗传算法的先进性,有效性。     

基于遗传算法的片上多处理器任务调度策略研究

针对在片上多处理器上任务调度的特征,提出了一种基于立体编码的遗传算法。采用适合片上多处理器结构的三维立体编码,使计算节点之间的距离得到了描述,结合提出的个体适应度函数计算公式,使通信代价较小的调度策略优先得到选择,从而通过减少因结点间距离产生的通信开销降低了总的任务完成时间。此外,对算法结构、遗传算子进行了改进提出了内部二维交叉算子,加速了算法的收敛。仿真实验结果表明立体编码的遗传算法能够有效地对任务进行分配和调度,较之传统遗传算法具有较好的性能。     

基于自适应算法的NoC路由单元的系统级设计

针对片上网络(NoC)中采用确定性路由算法的路由器的缺点,提出了一种NoC路由单元的系统级模型.该模型采用了自适应路由算法,取代了2D Mesh拓扑结构中常用的XY维序路由算法,可以根据当前的通道使用状态动态地分配传输路径,并优先保证GS包的发送.在SystemC平台完成了模型的设计与验证,结果表明,所设计的基于自适应算法的NoC路由单元能够在多包并发时避免路径冲突,提高了网络的并行发送能力,并支持GS服务.     

基于覆盖网络的多路径流量均衡研究

现有网络发送数据都集中在一条最优路径上,使得网络流量不均衡,拥塞不可避免.传统的IP网络难以拓展,文章在应用层上对覆盖网络进行流量均衡,利用覆盖网络之间的互动性给出了覆盖网络的多路径流量均衡模型,在该模型上研究了输入流量和输出流量的分配算法,并通过仿真实验说明了可以有效地减小网络的端到端延迟.     

一种智慧协同网络多参数的多路径路由算法

多路径路由技术采用多条路径同时传输,作为优化资源配置和负载均衡的重要技术,在路由可靠性、QoS路由、传输效率等多方面比单路径传输具有优势.现有互联网网络资源配置和路由机制相对静态和僵化,导致多路径技术的发展存在发展的局限性.现有多路径技术考虑在路由层面不利于多路径路由选择和计算,难以保证传输性能,降低网络传输效率.智慧协同网络能够动态感知网络需求,灵活适配网络资源,更好的支持路由可扩展性.本文在智慧协同网络架构下提出了一种智慧协同网络多参数的多路径路由算法.该算法制定了智慧协同网络多参数的多路径路由协议,对网络性能参数CPU占用率、往返时延(RTT)、带宽进行加权计算得到路径权重值,根据权重值进行流量分配.采用图论理论对网络流量分配及模型进行了分析.并在Mini-Net平台上进行了开发和实验,结果表明,该算法能够优化网络配置,减小往返时延,提高网络吞吐量,从而提高网络性能,实现负载均衡.     

一种基于粒子群优化的多QoS约束选播路由算法

提出一种基于粒子群优化算法的多QoS约束选播路由算法(RDO-PSO).算法使用特殊相加算子,使得路径之间能够相互进行学习,解决了较差路径向较好路径学习的问题;通过设计随机扰动算子,使算法在陷入局部最优时迅速跳出局部最优,保证了粒子的多样性.网络仿真结果表明,算法有效可行,收敛速度快.     

飞行器航迹规划与三维显示

主要讨论了航迹规划的国内外现状及意义,建立了简化威胁源模型,并采用改进遗传算法进行参考航迹规划,算法采用飞行指令编码和自适应交叉、变异算子,改进了简单遗传算法,仿真结果表明该方法快速收敛到全局最优解并能够很好的规避威胁,是一种有效的航迹规划方法。最后通过OpenGL导入三维模型,并利用算法改变飞行器的飞行姿态,逼真地展现了飞行器的三维航迹。     

GABIND: a GA approach to allocation and binding for the high-levelsynthesis of data paths

We present here a technique for allocation and binding for data path synthesis (DPS) using a Genetic Algorithm (GA) approach. This GA uses an unconventional crossover mechanism relying on a force directed data path binding completion algorithm. The data path is synthesized using some supplied design parameters. A bus-based interconnection scheme, use of multi-port memories, and provision for multicycling and pipelining are the main features of this system. The method presented here has been applied to standard benchmark examples and the results obtained are promising     

可重构分组密码指令集处理器自动映射方法研究

计算资源与寄存器资源分配是可重构处理器自动并行映射的重要问题,该文针对可重构分组密码指令集处理器的资源分配问题,建立算子调度参数模型和处理器资源参数模型,研究了分组密码并行调度与资源消耗之间的约束关系;在此基础上提出基于贪婪思维、列表调度和线性扫描的自动映射算法,实现了分组密码在可重构分组密码指令集处理器上的自动映射。通过可用资源变化实验验证算法并行映射的有效性,并对AES-128算法的映射效果做了横向对比验证算法的先进性,所提自动映射算法对分组密码在可重构处理中的并行计算研究有一定的指导意义。     

Hop-Limit Path Mapping Algorithm for Virtual Network Embedding

Virtual network (VN) mapping which deals with the allocation of network resources from the shared physical substrate to individual VNs is one of the key challenges for the application of realizing network virtualization. While a variety of state-of-the-art algorithms have attempted to address this issue from different aspects, the challenge still remains for mapping virtual link with hop count constraint. This paper presents a fast approximation path mapping algorithm to address this issue by formulating such virtual link mapping problem as a path-flow mathematical programming model, which aims to minimize the maximum link load factor. Through the use of the primal–dual method, a fully polynomial time approximation algorithm is proposed to solve this model. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively solve the problem of path mapping with hop limit.     

基于复数GA的波束空间自适应调零处理

建立了直接辐射阵列多波束天线波束形成的数学模型.提出一种改进的复数编码遗传算法,在算法的初期和后期采用不同的配对方案,在奇数代和偶数代分别采用外推、内插和正交外推内插算子,克服了已有算法的早熟和对初始群体依赖等缺陷,提高了算法的全局收敛能力.采用记忆算子使算法能够对抗位置跳变干扰.模拟实验结果表明,该波束空间自适应调零新方法能够应用于LEO卫星抗干扰,且调零分辨率高、性能稳定可靠,可以获得比传统自适应波束形成算法更好的干扰抑制性能.     

Multiuser subcarriers and bit allocation combining adaptive mapping for SC-FDMA system

In this article, a multiuser single carrier frequency division multiple access （SC-FDMA） system is considered, based on which an adaptive subcarrier and bit allocation algorithm is investigated. The algorithm has been used to achieve a subcarrier mapping mode in this system, which combines the advantages of single- and multi-carrier transmissions, such as, low peak to average power ratio, orthogonality of signals of different users, and low complexity. Simulation results show that it has a similar performance as that of the adaptive allocation algorithm in the orthogonal frequency division multiple （OFDM） system and the proposed mapping mode has a performance gain over the two existing mapping modes at the link level.     

基于自识别交叉算子和自适应变异算子的遗传算法研究

为有效地解决遗传算法收敛速度和局部最优解的矛盾,本文提出了一种具有自识别交叉算子和基于海明距离的动态变异算子的遗传算法。自识别交叉算子保证父代的优良模式遗传到下一代,加快了算法的收敛速度;而动态变异算子扩大了搜索范围,增强了算法跳离局部最优解的能力。实验证明,两种改进算子的有效结合保证算法能以较快速度收敛于全局最优解。     

激光损伤测试系统衰减片参数的改进遗传算法优化

光学元件激光损伤测试系统中的轮盘式衰减器衰减片参数的选取直接影响测试精度。本文采用遗传算法,采用实数编码的参数编码方式,适应度值排序和随机选取结合选择算子,杂交算子中选择随机交叉两个必然产生交叉的个体的部分基因,变异算子根据交叉概率的大小对个体进行位操作,经此改进的算法对激光损伤测试系统中的机械式激光能量衰减器的3组15片衰减片进行了参数优化。优化结果表明:15片衰减片中选取8种不同衰减率,经优化后输出的能量衰减率间隔小于测试激光能量的3 %,线性度误差为12.4 %。     

基于矩阵二进制编码遗传算法的频繁项集挖掘

提出一种基于矩阵二进制编码的改进遗传算法MGA (Matrix Genetic Algorithm),应用于挖掘关联规则中的频繁项集。通过对初始种群的编码以及降维保证了合理的初始适应度,并对遗传算法中交叉算子和变异算子生成新个体与筛选的过程进行优化,使算法有优良的全局和局部搜索能力。实验结果显示,MGA算法的整体挖掘效率与质量良好。     

基于DTW的孤立词说话人识别研究

利用遗传算法优越的全局搜索能力对传统DTW算法进行改进,重点研究遗传动态时间规划算法（GA_DTW）的实现机理、编码方式、适应度函数设计、种群初始化、选择机理、交叉运算、变异操作和终止策略。实验结果表明,在孤立词的说话人识别上,该算法具有识别率更高、耗时更少的优点。