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基于决策者偏好区域的多目标粒子群算法研究* 总被引:5,自引:3,他引:2
多目标优化问题中,决策者往往只对目标空间的某一区域感兴趣,因此需要在这一特定的区域能够得到比较稠密的Pareto解,但传统的方法却找出全部的Pareto前沿,决策效率不高。针对该问题,给出了基于决策者偏好区域的多目标粒子群优化算法。它只求出与决策者偏好区域相关的部分Pareto最优集,从而减少了进化代数,加快收敛速度,有利于决策者进行更有效的决策。算法把解与偏好区域的距离作为影响引导者选择和剪枝策略的一个因素,运用格栅方法实现解在Pareto边界分布的均匀性。仿真结果表明该算法是有效的。 相似文献
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在Linux上,内存交换有着特殊的作用,块设备在当前的Linux内核上充当交换区时,工作得很好;Nandflash在写入数据之前需要先擦除,因此当Nandflash充当交换区时,当前的内存交换模型就需要改进,否则内存交换就不能正常工作。根据虚拟内存页面映射的原理,设计了一种适用于Nandflash的内存交换模型。分析内存交换特点,提出了NVEA(new valid erase algorithm)垃圾回收算法并通过模型实现测试。结果证明,模型解决了Nandflash充当交换区时存在的各种问题,并且NVEA 相似文献
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一种基于Cloud-P2P计算模型的恶意代码联合防御网络 总被引:1,自引:1,他引:0
针对目前的反病毒系统在应对恶意代码时通常具有的滞后性,提出并构建了一种新颖的基于Cloud-P2P计算模型的恶意代码联合防御网络。Cloud-P2P计算模型将云计算与对等计算进行有机融合。恶意代码联合防御网络系统中的集群服务器与用户终端群体联合组成了一个高安全防御网,协同防御恶意代码,并快速产生群体免疫力。为了提高系统的性能表现,提出适用于Cloud-P2P融合计算环境的两种基于分布式哈希表的层次式网络结构C-DHT和D-DHT,并通过引入移动agent技术实现了恶意代码联合防御网络中的疫苗agent和巡警agent。基于Cloud-P2P计算模型的恶意代码联合防御网络具有负载均衡、反应快捷、防御全面和兼容性良好等性能表现。 相似文献