随机选择最优个体的量子粒子群优化算法

在分析量子行为粒子群优化算法的基础上,针对算法后期粒子群体容易聚集到一个狭小搜索区域,群体多样性降低的问题,提出了在算法中引入随机选择最优个体的改进方法,提高算法搜索过程中粒子群体的多样性。将改进后的量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较,仿真结果表明改进后的算法更适合解决多峰类的优化问题。     

基于缓冲和预选的网格资源调度优化

资源发现是影响调度效率的关键,针对网格资源发现中复杂的查询过程,通过资源代理,将用户任务发生过调度的资源在本地进行缓存,构成黑白资源名单。同时,在网格资源代理空闲时,按照最近调度的QoS参数为参考值,进行资源的预选择,存放在本地记录,由此构成了本地记录优先的资源发现。针对该方法,设计了支撑该方法的优化代理体系结构,讨论了记录管理问题,给出了优化资源调度过程的算法。实验表明,该方法缩短了任务的平均调度时间,从而缩短了任务平均完成时间,提高了吞吐量,达到了优化的目的。     

一种基于规范的可信协同系统分析设计框架

针对可信协同系统分析建模与设计问题,提出了RBN-T模型,分析了模型中的可信保障机制及策略.提出了基于RBN-T模型的可信协同系统分析建模过程,以具体的实例说明了RBN-T模型在可信协同系统分析建模与设计上的可用性.RBN-T模型把基于角色的规范管理提升到适合可信协同系统分析建模与设计的层次,从而有利于在协同系统开发的早期阶段就关注可信问题.     

基于量子粒子群优化的在线航迹规划

现代战场中,环境信息是变化的,飞行器很难预先获得精确的全局环境信息,因此要求无人飞行器具有实时的航迹规划能力,采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题;同时,根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Spline插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题,简化了问题复杂度,提高了计算效率.仿真结果表明该方法可以满足在线航迹规划的要求.     

一种结构化P2P网络动态负载均衡算法的研究

负载均衡是P2P网络的研究热点之一,当前负载均衡技术存在负载均衡程度低、假设条件过多等问题.提出一了种增强型负载均衡算法ELB_P2P,它根据节点的承栽能力为其分配相应大小的可动态调整的ID地址空间以及合理的载荷,在负载转移时自动选择延迟小带宽高的轻栽节点,并引入负载转移流量控制机制.实验表明,相对于Chord等传统P2P协议,ELB_P2P算法有更快的负载均衡速度、更小的负载均衡开销,系统稳定性好,在网络重栽情况下也能取得较低的负载不平衡度,并且对节点属性没有苛刻的限制和假定.     

一种含影响力因子的自适应C均值算法

含影响力因子的硬聚类算法(HCMef)在对多于两类规模不均的样本进行聚类时,影响力因子指数对聚类结果影响很大,取值不当会引起类消失.影响力因子指数在0附近穷举,并利用影响力因子指数较大时类规模会在较少训练次数内消失的现象,降低计算量.提出了含影响力因子的自适应C均值聚类策略(AHCMef),并介绍了两阶段聚类方法,进一步提高聚类成功率和执行效率.结果显示,最佳影响力因子指数出现在成功聚类时的较大值附近,聚类效果从该点起随影响力因子指数的减小而降低.对HCMef算法应用于多类规模不均样本情况时,影响力因子指数的选取具有指导意义.     

基于扩充的GIX/M/1/N排队系统的主动队列管理算法性能评价模型

为了评价主动队列管理(AQM Active Queue Management)算法的性能,通过在标准的排队系统GIX/M/1/N中嵌入主动队列管理(AQM)算法的方法,建立了一个扩充的GIX/M/1/N排队系统。利用该扩充的GIX/M/1/N排队系统和Internet业务流量自相似性的特征,提出了一种评价AQM算法在非响应业务流量下的性能的分析方法,并据此评价了TD,RED,GRED和Adaptive RED等4个经典的AQM算法。为了验证该分析方法的合理性,利用NS2进行了一系列的仿真实验。结果表明,该分析方法所得结果与仿真实验所得结果一致,因此该分析方法能用于评价AQM算法的性能。     

步进频率探地雷达的实时处理器软件设计

数据预处理是探地雷达系统中的一项重要内容,针对步进频率探地雷达的数据处理工作量大的特点,引入数字信号处理器(DSP)来完成数据预处理任务.在此基础上,构建了DSP处理软件的整体框架,详细设计了软件的各功能模块,并定义了数据的通信协议.所设计软件具有良好的拓展性和可选择性,经实际数据测试,在处理时间上能够满足实时性的要求.     

基于遗传算法的压气机叶片的多目标三维优化

为了提高轴流压气机的效率,需要研究一种新的高性能的转子叶片.采用人工神经网络与遗传算法寻优相结合的方法对某单级轴流压气机亚音速叶片进行三维叶片型线优化设计.优化目标是尽可能的提高转子叶片的总压比、流量和等熵效率.优化仿真结果显示,流动分离区明显后移,损失显著降低,等熵效率提高了0.48%,同时总压比和流量也都得到了提高,优化叶片的气动性能较原型叶片明显提高.结果表明,优化方法能很好的完成亚音速叶片的优化设计,是获得低损失高效率性能的叶片的有效途径.     

基于Web学习系统的学生模型分析

学生模型的构建方式是基于Web智能教学系统中个性化教学策略的主要研究内容之一,在整个研究过程中起到决定性的作用,只有构建出科学合理的学生模型,才能全面细致地分析学生的学习特点和自身特性,才能制定科学合理的教学策略,才能够有的放矢地实施因材施教,达到个性化教学的目的。