基于QPSO 算法移动机器人轨迹规划与实验

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于QPSO算法的路径规划方法,并用概率论的方法分析了移动机器人路径规划的收敛性,阐明了该方法随均匀分布和正态分布的参数关系和收敛区间;然后根据移动机器人的运动特征提出一种改进的轨迹规划方法。移动机器人平台的实验结果表明了该方法在移动机器人路径规划中的有效性和可行性。     

自适应收扩系数的双中心协作QPSO算法

针对量子粒子群优化(QPSO)算法迭代后期种群多样性下降、收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种自适应收缩-扩张系数的双中心协作最子粒子群优化算法。该算法从2个方面进行改进:(1)自适应调节收缩-扩张系数,其目的是帮助粒子跳出局部最优点,提高粒子的全局搜索能力;(2)双重更新全局最优位置,即在每次迭代中,先后分别采用2种不同的方式更新全局最优位置。第1种方式与QPSO算法一致,第2种方式则引入双中心粒子,使其和当前全局最优位置在相应维度上合作,从而达到更新全局最优位置的目的。从固定迭代次数和固定精度角度分析算法性能,仿真结果表明,相比于QPSO算法,该算法在保证复杂度较低的情况下,可提高收敛速度,增强全局和局部搜索能力。     

基于CUDA的并行粒子群优化算法研究及实现

应用图形处理器(GPU)来加速粒子群优化(PSO)算法并行计算时,为突出其加速性能,经常有文献以恶化CPU端PSO算法性能为代价。为了科学比较GPU-PSO算法和CPU-PSO算法的性能,提出用"有效加速比"作为算法的性能指标。文中给出的评价方法不需要CPU和GPU端粒子数相同,将GPU并行算法与最优CPU串行算法的性能作比较,以加速收敛到目标精度为准则,在统一计算设备架构(CUDA)下对多个基准测试函数进行了数值仿真实验。结果表明,在GPU上大幅增加粒子数能够加速PSO算法收敛到目标精度,与CPU-PSO相比,获得了10倍以上的"有效加速比"。     

基于信任的云计算身份管理模型设计与实现

随着云计算的发展,身份管理问题已经引起业界高度关注。基于群签名的身份认证机制保证了云服务提供者不能通过外包的数据回溯用户的身份信息,并广泛应用于云计算环境的身份管理中,但它无法阻止恶意用户对云服务的非法访问。针对此不足,改进了现有的身份管理模型,将信任管理与群签名机制相结合,设计了基于信任的身份管理模型。本模型首先计算用户信任度并将其作为群签名分组的依据,再利用群签名机制实现用户认证,在应用中既能保证用户隐私,又能帮助云计算提供者保护资源。实验结果表明,本模型能有效识别恶意用户,帮助云服务提供者阻止恶意用户对资源的访问。     

均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类算法没有考虑各类样本容量因素,当各类样本容量差异较大时,其聚类判决将向小样本类倾斜。提出一种新的聚类算法——均衡模糊C均值聚类,对模糊C均值聚类算法最小化目标函数进行修正,使得改进的目标函数包含了样本容量因素,利用粒子群算法并以样本模糊隶属度为编码对象求解参数优解。从理论上分析了该算法的性质,通过仿真实验验证了所提算法对平衡、不平衡数据集的有效性。     

一种基于混合量子粒子群的快速运动目标跟踪算法研究

量子粒子群算法在优化过程中需要权衡局部探索性和全局开拓性,进化后期由于全局开拓能力的丧失使得种群多样性减少,设计了一种基于欧式距离的混合量子粒子群算法,通过计算粒子的种群多样性,当种群多样性低于阈值范围时加入基于欧式距离的种群划分策略划分子种群,从而保证获得全局最优解。利用标准测试函数验证提出的混合量子群算法有效性。提出了基于混合量子粒子群的Mean Shift算法(HQPSO Mean Shift)完成目标快速跟踪,克服传统Mean Shift算法的在跟踪快速移动目标时出现"跟丢"的问题。     

高职信息技术服务外包专业群建设方案

针对苏州信息技术服务外包产业人才培养问题,讨论以示范性服务外包教学产业园为依托的高职信息技术服务外包专业群的构建原则。以健雄职业技术学院为例,阐述高职信息技术服务外包专业群的建设和规划,并从人才培养模式、"五嵌入、五阶段"专业群课程体系、信息技术服务外包产业园、产教融合、产学并行实训体系和流程等方面进行论述。     

智能科学与技术专业学科发展与核心课程群建设的研究

以智能应用技术二级学科为例,提出学科核心课程群建设需要结合领域国际前沿研究,同时兼顾人才培养不能脱离市场对智能人才需求的观点,以期与同仁共同探讨智能科学与技术专业建设与学科发展的一体化建设、人才培养与核心课程群建设的整体优化、教学改革与学科队伍建设的全面对应等特点。     

智能水滴算法研究

智能水滴算法是模拟自然界中河水与周围环境相互作用的过程而提出的一种智能计算方法。文章首先描述智能水滴算法的原理,然后综述智能水滴算法在多个研究领域的应用,最后对智能水滴算法进行总结与讨论。     

信息管理与信息系统专业数据库课程群的建设与研究

在教育部全面提高高等教育质量的形势下,在大数据的时代背景下,民办高校的应用型人才培养体系是被广泛探索的热点问题。信息管理与信息系统专业的教学与实践改革中,结合大数据与CDIO工程教育理念提出了以数据库为核心的"课程群"改革模式,涉及课堂教学、小学期实践、课外活动、毕业设计等环节,全面与社会应用实际相对接。