基于SOA技术整合省级发改委多个项目管理相关信息系统

基于SOA技术灵活、高效、敏捷的开发信息系统满足不断变化的业务需求,可解决当前电子政务信息系统普遍存在＂烟囱系统＂、＂信息孤岛＂等问题,同时SOA的复合层架构、基于服务的集成技术可充分利用并整合历史遗留系统。     

非线性延迟积分微分方程单支方法的散逸性

本文研究了非线性延迟积分微分方程单支方法的散逸性．把G（c3P30）-代数稳定的单支方法应用到以上方程中,得到了在有限维空间和无限维空间的散逸性结果．文章最后,数值试验验证了本文的结论．     

可整体或局部调控的C^3，C^4连续的插值曲线

首先运用两种方法构造了带多形状参数的C^3连续的插值曲线．其次,利用方法二把构造出的带多形状参数的C^4连续的B样条曲线与参数化的奇异多边形按某个因子调配,可自动生成C^4连续的插值曲线．所有这些曲线的形状既能整体又可局部调控．     

一种求解RCPSP的协同进化分布估计算法

针对大规模资源受限项目调度问题计算复杂的特点,提出一种合作式协同进化分布估计算法(CCEDA)。将合作式协同进化框架与分布估计算法相结合,将复杂问题分解为子问题,利用改进的分布估计算法对每个子问题进行协同优化求解。为提高分布估计算法的局部搜索能力,给出一种对解进行局部搜索的方法。将CCEDA用于求解标准问题库PSPLIB,并与GAPS、GA-DBH、GA-hybrid与GA-FBI算法进行比较,结果证明CCEDA拥有更好的求解性能。     

进化计算在软件智能修复中的应用

提出一种基于进化计算的软件智能修复算法IREA。采用控制流图作为进化个体的编码方式,在确定适应度函数时,考虑控制流图节点集的势和结构相似度2个因素,将软件的修复过程转化为适应度指导的进化过程,从而实现软件智能化修复。实验结果表明,该算法具有可行性和有效性。     

基于免疫抗体记忆分类算法的变压器故障诊断

针对传统克隆免疫算法应用于变压器故障诊断时学习速度慢、无分类能力及抗体空间小等缺点,提出一种免疫抗体记忆分类算法。利用免疫抗体识别抗原的原理和抗体记忆功能,将克隆选择与进化算法相结合,通过学习训练抗原及附属类型信息,得到由不同类型检测集组成的故障信息库,从而在保证亲和力的同时,加快学习速度,扩大免疫搜索空间,并利用人工识别球与刺激水平的线性关系对故障类型进行快速诊断。实验结果证明,该算法具有较快的运行速度及较高的诊断准确率。     

FPN推理模型在上下文感知系统中的应用研究

研究模糊Petri网模型在上下文感知系统中的快速推理算法.针对模糊Petri网的通用推理算法不能解决“或逻辑”问题,提出了模糊Petri网推理算法从变迁开始搜索,区别于通常从库所开始搜索的策略,有效解决了“或逻辑”问题;并在不增加虚库所和虚变迁的前提下对变迁先排序后再进行推理,降低了算法的空间和时间复杂度.最后,对模糊Petri网模型和推理算法进行仿真,实验结果验证了该算法的有效性.     

生物地理学优化算法研究

对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)的研究现状进行了总结,并介绍了一些最新的研究进展。从BBO算法提出的背景出发,讨论了算法的主要思想、算法原理以及算法步骤。论述了该算法的研究进展,包括BBO算法的改进、算法的收敛性分析、BBO算法与其他算法的融合以及BBO算法在优化领域的典型应用,对BBO算法有待研究的问题做了总结。     

高阶张量信号的稀疏表示

为了有效地压缩多线性信号,提出了高阶张量信号的稀疏表示框架。基于提出的张量信号的稀疏性度量准则,建立了张量信号稀疏表示的模型。并对于所建立的模型,设计了交替式求解方法。在交替式方法中,先将每个优化问题分解为若干个有次序的非凸子优化问题,再利用组织进化算法来求解这些子优化问题。实验结果表明,当交替式方法运行信号的阶数次时,模型的解已非常接近平稳点,同时有效地获得了信号的稀疏表示。     

混合量子差分进化算法及应用

量子进化算法基于量子旋转门更新量子比特状态影响了算法搜索性能．提出一种差分进化（DE）与和声搜索（Hs）相结合更新量子比特状态的混合量子差分进化算法（HQDE）．该方法采用实数量子角形式编码染色体,设计一种由差分进化计算更新量子位状态的量子差分进化算法（QDE）和一种由和声搜索更新量子位状态的量子和声搜索（QHS）,并相互机制融合,采用两种不同进化策略共同作用产生种群新量子个体以克服常规算法中早熟及收敛速度慢等缺陷;在此基础上,算法还引入量子非门算子对当前最劣个体以一定概率选中的量子比特位进行变异操作增强算法跳出局部最优解能力．理论分析证明该算法收敛于全局最优解．0／1背包问题及旅行商问题实例测试结果验证了该方法有效性．