基于多目标基因表达式编程的电路演化算法

为提高电路演化的效率和成功率,对电路设计中涉及的多个目标进行了定义与量化,并针对多目标优化问题,在基因表达式编程（GEP：Gene Expression Programming）的基础上,提出了基于多目标基因表达式编程的电路演化算法（MGEP：Multi-Objective Gene Expression Programming）。设计了演化电路中的GEP编码,定义和量化了电路演化的多个目标,利用非支配排序和适应度共享策略提高搜索方向的空间均匀性。通过数字电路演化实验证明,MGEP算法与GP算法相比进化时间减少了72．9％,同时得到的电路更简单实用,得到最优电路的比率分别比GP和传统的GEP提高了50．4％和38．9％。     

分布式数据库系统中的安全策略研究

本文介绍了分布式数据库系统的体系结构.针对开放式网络环境下分布式数据库系统的安全性要求,从站点安全、网络安全和故障恢复三个方面讨论了分布式数据库系统的安全问题,并阐述了相应的安全策略.     

一种基于混沌序列和幻方变换的数字图像加密算法

本文提出了一种基于混沌序列和幻方变换的数字图像加密算法。算法首先构造混沌序列并用混沌序列对图像的像素值进行置乱,然后构造一种n阶幻方,再用混沌序列和n阶幻方对图像的空间位置进行置乱。仿真结果及分析表明,本算法对密钥敏感,具有较好的统计特性和较强的抗干扰能力。     

CCDCD:基于图密度的动态约束社团核心挖掘方法

社会网络中社团核心的发现是目前研究界和产业界关注的热点问题。现有算法把社团处理为特定约束下的图后,将社团核心发现规约为紧凑子图的提取,但对于动态约束下的多图效率很低。为此,提出基于图密度的动态约束社团核心挖掘方法——CCDCD(community core mining with dynamic constrains based on graphdensity)。主要工作包括:(1)分析约束条件变化下,关于社团的图密度变化规律;(2)提出约束变化下,社团图密度的近似求解算法DCUE(dynamic calculation based on updated edges);(3)通过实验表明,与现有方法相比,对较大规模的社团图,新方法能获得更好解,降低时间消耗80%以上;验证了动态约束能发现更多有兴趣度的知识。     

一种基于距离度量的自适应粒子群优化算法

惯性权值对粒子群优化((Particle Swarm Optimization,PSO)算法的性能起着重要作用。基本的PSO算法未考虑各粒子的差异而在一次迭代中所有粒子采用固定的惯性权值。为了体现各粒子相对于已知最优解的差异,提出了一种基于距离度量的自适应PSO算法DMAPSO(DistancE Measurement-based Adaptive PSO)。算法采用欧式距离计算粒子与已知全局最优粒子的差异,然后根据差异自适应调整各粒子的·贯r}权值。通过基准测试函数对算法进行了实验,结果表明,对于连续函数优化问题,提出的DMAPSO算法优于经典PSO算法,DMAPSO收敛到最优解的迭代次数比PsO平均减少了约60%.     

基于多目标并行基因表达式编程的电路演化算法

为提高数字电路演化的效率和成功率,在并行基因表达式编程的基础上,对电路设计中涉及的多个目标进行了定义与量化,并针对这些目标提出基于多目标并行基因表达式编程的电路演化算法(MPGEP).主要工作包括:1)设计演化电路中的GEP编码;2)利用OpenMP设计基于通用多核处理器的并行基因表达式编程模型;3)定义和量化电路演化的多个目标,利用非支配排序和适应度共享策略来提高搜索方向的空间均匀性;4)通过数字电路演化实验证明,与传统的GP和GEP算法相比,MPGEP算法不仅进化时间减少了86.1%和31.4%,同时还能得到更简单和实用的电路,得到最优电路比率提高了50.4%和38.9%;与多目标串行电路演化算法MGEP相比,MPGEP算法的进化时间减少了48.7%;与并行电路演化算法PGEP-MC相比,MPGEP算法得到最优电路的比率提高了38.3%.     

基于小生境基因表达式编程的多模函数优化

为了解决传统基因表达式编程(GEP)无法发现多模函数的所有最优解的问题,将小生境概念引入到基因表达式编程中。分析了传统GEP算法在多模函数优化方面的不足,提出了小生境半径的自适应调整策略AMNR,提出了基于小生境基因表达式编程的多模函数优化算法NGEP-MFO。扩展了传统GEP的应用领域,实验表明,相对于传统GEP,NGEP-MFO能大幅提高发现所有最优解的成功率和判定最优解的准确度。     

基于改进遗传算法和图神经网络的股市波动预测方法

针对支持向量机（SVM）、长短期记忆（LSTM）网络等智能算法在股市波动预测过程中股票评价特征选择困难及时序关系维度特征缺失的问题,为能够准确预测股票波动、有效防范金融市场风险,提出了一种基于改进遗传算法（IGA）和图神经网络（GNN）的股市波动预测方法——IGA-GNN。首先,利用相邻交易日间的时序关系构建股市交易指标图数据;其次,通过评价指标特性优化交叉、变异概率来改进遗传算法（GA）,从而实现节点特征选择;然后,建立图数据的边与节点特征的权重矩阵;最后,运用GNN进行图数据节点的聚合与分类,实现了股市波动预测。在实验阶段,所研究的股票总评价指标数为130个,其中IGA在GNN方法下提取的有效评价指标87个,使指标数量降低了33.08%。应用所提IGA在智能算法中进行特征提取,得到的算法与未进行特征提取的智能算法相比,预测准确率整体提升了7.38个百分点;而与应用传统GA进行智能算法的特征提取相比,应用所提IGA进行智能算法的特征提取的总训练时间缩短了17.97%。其中,IGA-GNN方法的预测准确率最高,相较未进行特征提取的GNN方法的预测准确率整体提高了19.62个百分点;而该方法与用传统GA进行特征提取的GNN方法相比,训练时间平均缩短了15.97%。实验结果表明,所提方法可对股票特征进行有效提取,预测效果较好。     

基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法

基因表达式编程(Gene Expression Programming, GEP)是一种计算量大且通用性强的新型进化算法,其传统计算形式不能充分利用目前主流的多核处理器。为提高算法效率,提出了基于通用多核处理器平台的并行基因表达式编程算法(Parallel Gene Expression Programming Based on General Multi-core Processor, PGEP-MP)。主要工作包括:O)分析通用多核处理器平台下并行基因表达式编程算法的机理;(2)利用MPI和()pcnMP混合编程模型设计基于通用多核处理器平台的基因表达式编程算法的粗粒度与细粒度相结合的并行模型;(3)提出改进PEEP-MP算法效率的进化策略;(4)通过对函数挖掘和分类的实验证明,PEEP-Ml〕算法提高了函数挖掘和分类的效率,在并行双核处理器数为4的情况下,PEEP-MP的平均并行加速比分别是传统GEP算法的4. 22倍和 4. 06倍。     

基于操作系统的实时数据库移植

介绍了实时数据库的基本概念和主要技术,讨论了实时数据库移植到不同操作系统的方法,结合由美国维雷尼亚大学开发的Starbase实时数据库,实现了实时数据库从操作系统RT-Mach到Unix的移植。