具有趋向向量及迁移特征的协同PSO算法

为提高PSO算法的搜索能力,提出一种协同粒子群算法CPSO-ADS。引入种群分布熵及群落差异度评价,用以有效初始化群落。给出趋向向量修正粒子的位置向量,提高算法收敛速度。运用占优子空间概念,通过评价子空间搜索价值确定种群的迁移方向。实验结果表明,该算法搜索性能稳定,能以大概率收敛到全局最优。     

基于SOA反射工厂的软件体系架构

在现代企业级应用开发领域中,SOA以其能提供粗粒度服务接口、组件服务具有"松散耦合"性、编码灵活、更高的可用性等优点,越来越多地被应用到企业级开发中,反射工厂模式也以其能提供和用户的高交互性而被广泛应用.为了解决软件平台中间件之间的实时交互问题,在分析现有体系架构基础上,将中间件技术、反射模式中的工厂模式以及SOA服务性架构进行整合,并且应用了改进的反射协议栈技术,提出基于SOA和反射工厂的组合软件体系架构,并通过Pammchema二次开发平台系统验证,软件开发实验证明,本架构在交互实时性上优于其他的架构体系.文中的运行环境为.Net环境.     

基于文化的多目标协同进化算法*

为了改进NSGAⅡ算法中存在的分布性等不理想问题,在NSGAⅡ的基础上提出了基于文化的多目标协同进化算法。该算法提出评测信念空间多样性的指标,从信念空间中提取知识,利用知识来指导种群的进化;提出知识假说集,以现有知识为基础产生新知识,加强局部搜索,加速算法收敛。仿真实验表明该算法较NSGAⅡ在收敛性及分布性方面均有明显提高。     

OMNeT++平台上无线传感器网络仿真系统的研究*

仿真系统对于无线传感器网络尤其是大规模无线传感器网络的性能评价是必不可少的。通过仿真,人们能够在一个可控的环境里研究无线传感器网络,观察由不可预测的干扰和噪声引起的节点间的相互作用,减少投放后的网络维护工作。OMNeT++是一款开源的、基于组件的、模块化的开放网络仿真平台。在OMNeT++平台提供的网络仿真基础类库和开发环境的基础上,紧密结合无线传感器网络自身特点,从仿真模型、实现机制和应用场景等方面设计了无线传感器网络仿真系统,并在Linux操作系统上编程实现。通过实验验证,该仿真模型可以正确仿真MAC