MIDP2.0及其移植技术分析

MIDP即移动信息设备规范,是专门基于资源和网络连接有限的移动设备之上的J2ME应用规范。本文在分析MIDP2.0的基础上,详细阐述MIDP的事件处理、文件系统、用户图形化接口和网络等主要部分在不同平台间移植的实现过程。     

求解TSP的插队算法中初始回路的选择

插队算法是求解旅行商问题(TSP)的一种较好的近似算法。插队算法中初始回路的选择对算法的性能具有至关重要的影响。文章在考虑了城市分布特点的基础上,选用能大致模拟密集城市分布的三角形作为初始回路,以包罗同一方向上更多的城市,然后按照子回路增加路径最短规则依次将其余城市加入到路径中,形成旅行商问题较优的近似解。与其他启发式算法比较,该方法不需迭代,且解的质量更好。TSP测试文件berlin52.tsp仿真结果证明了该方法的优越性。     

一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法*

提出一种动态限制搜索区域的最短路径规划算法,它是根据实际道路网络的空间分布特性,动态限制搜索区域,以降低算法的搜索规模,降低算法的时间复杂度和空间复杂度,提高算法的运行效率.实验证明,对于实际城市道路网络结构相对比较规则的最短路径规划,此算法极大地提高了规划的效率.     

互联网的局域世界演化模型仿真研究

研究Internet拓扑有利于解决Internet上通信协议、病毒传播、拥塞控制等问题,针对不同的预测和改善Internet性能的目的,建立合适的拓扑模型是非常重要的。该文从复杂网络建模的角度出发,研究了自治系统层面Internet的拓扑特性,综合考虑了局域世界内的偏好连接、节点和链接的随机或优先消亡、节点间非线性优先连接、新节点所带来的外部链接及网络内新增的内部链接等诸多因素,提出了一个新的Internet局域世界演化模型ELWI。采用C＋＋和Matlab这两个工具来对Internet和所生成的ELWI拓扑进行研究,通过比较仿真结果发现,ELWI很好地刻画了自治系统层面Internet的无标度、小世界和局域世界等诸多特性及其演化行为。     

基于CDN和P2P技术的混合流媒体内容分发机制研究

采用核心层通过P2P技术对混合流媒体内容分发网络进行优化,即根据区域将边缘代理服务器间以P2P的方式进行协作式内容存储,终端用户以P2P方式进行分发,从而达到更好地利用边缘服务器的缓存空间,增大骨干网的带宽利用率,提升分发能力的目的.     

一种基于进化过程学习的粒子群优化算法

随机优化的PSO只利用了进化过程中的上一时刻t的速度v(t)和位置x(t)信息,以及个体最优值Pi和群体最优值Pg,缺乏对待优化目标函数特征的充分认识,导致了后期进化过程的长期停滞现象。PSO在长期进化过程中,尤其是在经历了大量函数评估次数的进化后期,待优化的目标函数的性态特征可以从进化迭代过程信息中得到了解。通过采集学习PSO进化过程中的目标函数的解分布特征信息,使PSO可以利用这些特征信息来控制部分粒子的重新初始化过程和交叉选择过程,以及在参数选择中平衡探索模式和开采模式。实验结果表明,利用了进化过程信息的PSO可以增加种群的多样性,从而获得更高的优化精度和更少的期望迭代次数,虽然其轻微地增加了进化过程特征采集的时间和空间复杂性。     

面向容器的云平台数据重分布策略研究

随着Docker等的问世,基于容器的操作系统级虚拟化技术受到云计算厂商的广泛关注。针对云平台上不同应用领域的数据库容器(面向事务型任务的数据库容器与面向分析型任务的数据库容器)在运行时对宿主机资源需求的差异,提出一种面向容器的数据重分布策略,用于优化容器中数据库服务的性能。实验结果表明,该策略达到了预期效果,可以有效提升容器中数据库服务的性能。     

OptimalJ实现MDA的实践

当今建模的主要问题在于，对于很多企业来说它只是纸面上的练习。这就千万了模型和代码不同步的问题，代码会被不断修改而模型不会被更新，这样模型就失去了意义。弥补建模和开发之间的鸿沟的关键就在于将建模变为开发的一个必不可少的部分。MDA是模型驱动开发的框架驱动开发的框架，MDA的愿景是定义一种描述和创建系统的新的途径。MDA使得UML的用途走得更远，而不仅仅是美丽的图画。     

双基地雷达前向散射地表杂波统计特性分析

本文通过对杂波实测数据的处理,利用高斯分布模型、指数分布模型、幂指数分布模型及高阶AR等分布模型,得到了双基地雷达前向散射地表杂波概率分布和功率谱分布的数学模型;并从统计理论上解析地推导了杂波统计模型对目标检测性能的影响.基于估计的概率分布、功率谱分布数学模型及广义匹配滤波理论,实现了前向散射地表杂波的有效抑制与目标运动参数的精确估计,并利用实测数据进行了验证.     

一种基于Bayes估计的WSN节点信任度计算模型

鉴于传统网络安全策略无法阻止或识别传感器网络内部节点的攻击或异常行为,结合节点资源受限的特点,提出了一种无线传感器网络节点信任度计算模型.该模型采用Bayes估计方法,通过求解基于Beta分布的节点行为信誉函数的期望值得到直接信任并将其作为Bayes估计的先验信息,将来自邻居节点的推荐信息作为其样本信息.仿真实验表明,本方案有较好的稳定性,能够有效识别异常节点,从而阻止内部节点对网络的攻击,与RFSN相比,不仅节约了存储空间、运算时间与通信量,而且能够避免恶评现象对节点信任度计算的影响.