基于软构件技术的数字校园系统的开发与集成

为实现数字校园系统的信息化,科学化和可视化,分析了现有数字校园系统特点,提出了一种基于CORBA的GIS应用系统和教学管理信息系统的集成框架.详细阐述了该系统的体系结构和总体设计思想,在此基础上,从可复用构件的软件开发思路,并针对校园特定领域,分析了各类相关构件的获取、分类和组装方法.最后,结合实际系统阐明了可复用软构件技术能有效地缩短系统的开发周期,降低软件维护难度,优化整个系统.     

并行量子进化算法的研究与实现

分析讨论并行进化模型理论及性能,提出了基于学习的多宇宙并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙.并给出了多宇宙的并行拓扑结构,提出了宇宙内采用免疫量子进化算法,宇宙之间采用基于学习的移民和模拟量子纠缠的交互策略进行信息交换.这样能提高种群多样性,有效克服早熟收敛现象.算法综合了量子计算的天然并行性和免疫算法的充分自适应性,它比传统的进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度.通过并行实验验证了该算法的优越性.     

基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法

针对蚁群算法收敛速度慢，容易陷入局部最优的问题，提出了一种基于聚度的自适应动态混沌蚁群算法（A_ACS）。在迭代前期利用聚度来衡量解的多样性，自适应调节局部信息素分布，同时引入混沌算子来增加种群多样性，避免算法陷入局部最优，从而提高解的精度；在迭代后期去掉混沌算子，减少混沌扰动性，来提高算法的收敛速度。将A_ACS用于TSP问题，仿真结果表明，该算法较ACS和MMAS算法减少了搜索时间，并且提高了解的质量，其平衡了多样性与收敛性之间的矛盾，整体性能优于其他两种算法。     

基于VC++的OpenGL三维动画仿真及场景漫游的实现

介绍了基于vjsualC＋＋编程环境及OpenGL图形标准的三维物体运动仿真及场景漫游系统的开发方法。并且以一虚拟导弹按照抛物线飞行并击中目标靶后爆炸为例,详细讨论了如何解决三维动画仿真及场景漫游的一些关键技术,如场景的建模,蓝天白云的模拟,目标靶的绘制,导弹实体的绘制及运动控制,视点漫游技术的实现等。     

基于栅格模型机器人路径规划的量子蚁群算法

针对复杂环境中移动机器人路径规划问题,提出了一种基于量子-蚁群算法(QACA)融合的路径规划算法。该算法的核心是在蚁群系统(ACS)中引入量子算法中的量子态矢量和量子旋转门来分别表示和更新信息素,增加位置的多样性,加快算法的收敛速度。通过仿真实验表明,该算法可增加算法的随机性,较传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力,即使在障碍物较复杂的环境下,也能迅速规划出一条最优路径。     

量子行为网络资源并行分配优化模型及其应用

通过建立博弈量子场数学模型,探讨了具有量子行为的分布式并行处理模型。利用博弈量子场由非平衡状态到平衡状态的演化过程与分布式系统演化过程之间的相似性,分析了量子力学系统与分布式演化模型之间的对应关系。建立了具有量子行为的分布式并行演化模型,并研究了模型的自治性、平衡态和稳定性。最后通过宽带网络的带宽分配问题中的应用实例,验证了模型的性能。     

基于混沌优化技术的并行进化模型及性能分析

提出了基于混沌优化技术的并行免疫量子进化算法,算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙.宇宙内采用免疫量子进化算法、灾变算子,宇宙间采用基于学习机制的移民、基于混沌序列的信息交互,因此算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上分析了算法的性能,而且通过仿真实验验证了该算法的优越性.     

基于OPenGL的自然树木三维模拟生成技术

本文对自然树木的三维模拟生成技术进行了探讨，详细描述了在Windows环境下如何运用OpenGL技术模拟生成三维松树的算法，实现了对三维松树的光照及多角度浏览等操作。     

基于粒子群参数优化的同构双种群蚁群算法

针对蚁群算法易陷入局部最优、收敛速度较慢的问题,提出一种基于粒子群参数优化的同构双种群蚁群算法。将蚂蚁均分为两个子群,第一子群引入单位距离信息素路径构建算子,加强距离因素和信息素因子的协同作用;第二子群引入粒子群优化算法,对蚁群算法的多个参数在三维空间中进行优化,提高了解的质量。两个种群在参数方面优势互补并进行协同交流,共同促进算法找到全局最优解。针对TSP问题,实验表明,所设计的算法增强了算法的种群多样性。