基于混合交叉因子的蚁群聚类优化

为解决蚁群聚类易陷入局部最优问题,综合分析了仿生智能聚类的特点,提出了一种混合交叉因子的蚁群聚类方法。该算法采用结合分阶段调整策略和启发式多点交叉策略的混合交叉因子,其中分阶段调整策略动态调整交叉点规模,显著降低交叉操作的无效性概率;启发式策略建立在适应度的基础上能有效地保留父代优秀基因。同时引用随机变异因子,进一步减少陷入局部优化的可能性。结合实例对算法进行了分析,结果表明了该算法在鲁棒性和聚类效果上都有所提高。     

基于差分算子边缘约束先验的图像盲复原算法

为了有效克服图像在复原过程的边缘退化、振铃效应等影响,使空间域的边缘先验信息能够灵活的添加到图像复原算法中,依据差分算子描述检测边缘的特性,将数字摄影测量学中的拉普拉斯算子、Robert梯度算子、方向差分算子作为一种新的边缘约束先验引入到图像复原过程中,同时使用Toeplitz矩阵实现图像在空间域解卷积的过程,提出了一种以差分算子为边缘约束先验的空域图像复原算法。模拟数据的实验结果体现了更多的细节信息,相关评价指标表明了该算法的有效性。     

改进多目标粒子群算法及其在电弧炉供电优化中的应用

针对炼钢过程的供电优化问题,提出了一种改进的多目标粒子群算法（CRMOPSO）．文中利用约束条件满意度函数并加权求和的策略将约束条件转化为一个待优化目标;同时为了克服基本多目标粒子群算法在求解复杂优化问题时,搜索速度较慢,精度较低的缺点,引入变区域加速算子以提高算法收敛速度和精度;针对算法易于早熟收敛的问题,引入混沌算子以提高算法局部搜索能力;进化过程中采用受约束的竞争选择机制（RCS）小生境技术保证种群多样性．建立了新的供电多目标优化模型并将CRMOPSO算法用于该模型优化电弧炉供电过程,达到了减少电量消耗,缩短冶炼时间,延长炉衬使用寿命的目的,表明了该算法的有效性．     

The induced generalized OWA operator

We present the induced generalized ordered weighted averaging (IGOWA) operator. It is a new aggregation operator that generalizes the OWA operator, including the main characteristics of both the generalized OWA and the induced OWA operator. This operator uses generalized means and order-inducing variables in the reordering process. It provides a very general formulation that includes as special cases a wide range of aggregation operators, including all the particular cases of the IOWA and the GOWA operator, the induced ordered weighted geometric (IOWG) operator and the induced ordered weighted quadratic averaging (IOWQA) operator. We further generalize the IGOWA operator via quasi-arithmetic means. The result is the Quasi-IOWA operator. Finally, we present a numerical example to illustrate the new approach in a financial decision-making problem.     

Distortion-free secret image sharing mechanism using modulus operator

The (t, n)-threshold has been extended to secret image sharing due to its practicability. In this article, we provide a novel version that employs the modulus operator to embed the secret share into a host image. The simulator shows that the modulus operator is useful for decreasing shadow image distortion. Using Rabin's signature cryptosystem, participants can detect if a cheater exists in the cooperation. In particular, the new mechanism permits involved members to restore a lossless secret image and to reconstruct a distortion-free host image.     

混合WSNs中基于多目标优化的覆盖控制算法

针对无线传感器网络( WSNs)随机部署产生的区域覆盖率低、节点利用率差和能量不均衡的问题,引入移动传感器节点,将快速非支配排序遗传算法Ⅱ( NSGA-Ⅱ)运用到混合无线传感器网络覆盖控制部署并进行改进,采用分层编码策略,引入删除算子避免早熟,自适应改变交叉、变异概率提高局部搜索能力,获得较优解集后基于决策者信息偏好选择最优目标.仿真实验结果表明:有效解决了WSNs覆盖控制问题,可以在网络覆盖率最大化的同时,节点利用率较大且能耗系数较低,延长网络寿命.     

灰色预测中缓冲算子的组合性质及应用

通过研究同性缓冲算子作用样本数据序列所得灰色预测模型的预测精度问题, 发现同类缓冲算子对于相同样本数据序列的预测值一致, 对于具体预测问题, 某个缓冲算子在此类问题中有效, 用到另一类问题上可能失效. 为此, 提出一种同性缓冲算子的组合方法, 通过对同性缓冲算子的有效组合可以得到一种新的缓冲算子, 该缓冲算子不但能够提高模型的预测精度, 而且可以扩大缓冲算子的适用范围. 实例验证表明, 所提出的组合方法是有价值的.

     

基于互逆分数阶算子的离散灰色模型及阶数优化

针对现有灰色预测模型主要以一阶累加生成序列为建模序列这一现象, 在互逆的分数阶累加生成算子与分数阶累减生成算子的基础上, 建立分数阶算子离散灰色模型, 并给出最小平均相对误差下最优阶数的自适应粒子群优化算法. 多个实例表明, 通过阶数优化, 分数阶算子离散灰色模型相对于灰色模型GM(1,1) 和离散灰色模型DGM(1,1) 表现出更优的拟合精度.

     

基于GReP通用可重构处理器的密码算子优化设计

以提升通用可重构处理器在信息安全应用领域的处理能力与执行效率为目的,对序列、分组、公钥及哈希函数等四大类32种密码算法进行深入分析。通过各算法的热点、频度分析,对基本处理单元进行同构、同态、参数化设计,提出了对密码算法性能影响大、复用性好且具有可重构特性的密码算子。以公钥密码算法中计算量大、实现复杂且被广泛使用的模乘算法为代表,提出了将密码算子映射到GReP（General-Purpose Reconfigurable Processor）通用可重构处理器上的方法。实验表明基于GReP通用可重构处理器架构实现的模乘算法其运行效率比Intel CORETM i7平台上实现效率提高60%左右。实验充分说明了GReP通用可重构处理器在提高处理能力与执行效率方面有明显优势。