车载自组织网络分布式入侵检测算法研究

随着汽车产业的发展,汽车给我们带来便利的同时也给我们带来一系列的问题,例如交通拥堵、交通安全等。为了解决这些问题车载自组织网络应运而生。但是车载自组织网络中信息安全问题一直存在,采用分布式入侵检测模型和基于此模型下的改进随机森林分类算法可以很好地解决这个问题。     

基于树搜索算法的多用户MIMO系统的自由度分配

针对最大化多用户MIMO系统的和速率的问题,提出了将迭代式干扰对齐技术（Iterative Interference Alignment：ⅡA）和系统自由度（DoF）分配策略相结合的一种算法.系统的DoF分配是通过树搜索算法（Tree search）来实现的.理论分析及实验仿真结果表明,该算法获得的系统容量,接近遍历法（exhausting search：EX）的结果,但是在算法复杂性及收敛时间上明显优于遍历法.     

基于粒子群算法的计算机网络路由优化研究

针对计算机网络规模日益扩大所带来的网络路由优化问题,将其数学本质规划为NP问题,提出使用粒子群优化算法求得路由优化的近似最优解.同时,为了提高粒子群算法的性能引入了变异机制,使粒子群算法的进化速度得到明显提升.仿真实验表明,提出的方法可以在较短时间内得到路由优化的结果,具有较好的有效性和实用性.     

基于RBF神经网络优化的装备保障系统效能评估

针对现有装备保障系统效能评估方法存在依赖专家经验、主观性强等问题,提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络优化的装备保障系统效能评估方法。通过完备交叉与预变异策略对遗传算法（GA）进行改进,利用改进的GA对RBF神经网络中心、宽度及输出权值进行全局寻优,并采用优化的RBF神经网络实现装备保障系统效能评估。仿真结果表明,该方法相比AGA-RBF和GA-RBF评估方法能更准确地评估装备保障系统效能值,并且可在一定程度上降低评估过程中主观因素的影响,确保评估结果更客观真实。     

求解0-1背包问题的混合贪婪遗传算法

求解0-1背包问题（KP）的最优解的时候,传统遗传算法（GA）的局部求精能力不足而简单局部搜索算法的全局探索能力有限,针对上述问题,将这两个算法整合并提出了混合贪婪遗传算法（HGGA）。在GA全局搜索框架下增加局部搜索模块,并改进传统仅基于物品价值密度的修复算子,增加基于物品价值的贪婪混合选项,从而加速寻优过程。HGGA一方面引导种群在进化的优质解空间中展开精细搜索,另一方面依靠GA的经典操作算子开拓全局搜索空间,从而达到算法求精能力和开拓能力的良好平衡。HGGA分别在三组数据上做了测试,结果表明在第一组15个测试用例中的12个上,HGGA能够百分百找到最优解,成功率达到80%;在第二组小规模数据集上,HGGA的性能明显好于其他同类GA和其他元启发算法;在第三组大规模数据集上,HGGA较其他元启发式算法具有更好的稳定性和高效性。     

基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统

针对稀土萃取过程中组分含量难以实时监测以及现有组分含量检测方法耗时、耗内存的现状,设计了一种基于溶液图像时序特征的元素组分含量动态监测系统。首先使用图像采集装置获取萃取槽体溶液的时序图像,考虑萃取液颜色特性和单一颜色空间的不全面性,采用主成分分析（PCA）方法在HSI和YUV融合的颜色空间提取图像的时序特征,并结合生产指标构造基于鲸鱼优化算法（WOA）的最小二乘支持向量机（LSSVM）分类器来对工况状态进行判断。然后当工况处于非最佳状态时,在HSV颜色空间对图像提取颜色直方图和颜色矩特征,并开发以溶液图像间的混合特征差值的线性加权值为相似度度量的图像检索系统,从而获取组分含量值。最后进行镨/钕萃取槽体混合溶液测试,结果表明该系统能够实现元素组分含量的动态监测。     

云计算环境下异构数据节点冗余存储模式的优化

现有的纠删码假设存储节点的可用性是相同的,而现实的应用系统往往由可用性不同的异构存储节点组成,这使得系统的实际可用性与设计的最优值之间存在一定的差异。为了减小系统的实际可用性与设计最优值的差异,将存储节点看作是异构的,提出一种异构存储节点下的可用性分析框架,以及优化的纠删码部署方法。实验表明,所提出的纠删码部署方法的可用性与系统实际可用性的差异小,性能明显优于现有的相关工作。     

归约算法统一描述

归约算法在并行计算中应用广泛,目前有很多归约算法应用于不同的情形。这些归约算法各不相同, 逻辑拓扑是 造成区别的关键 。为了统一描述归约算法,揭示它们的共性,给出了一个逻辑拓扑的定义及其性质。在此基础上,给出了归约算法的统一描述,以利于对归约算法的理解,从而设计适应不同应用和环境的归约算法。该描述也可视为可集成不同语义的归约算法框架,从而有助于设计具有新语义的归约算法。本质上,该统一描述是一个归约算法形式定义,有助于验证归约算法的正确性。     

引入佳点集和猴群翻过程的人工蜂群算法

针对人工蜂群算法存在早熟现象和搜索过程容易陷入局部最优的缺陷,提出一种引入佳点集和猴群翻过程的改进人工蜂群算法。首先利用佳点集方法构造均匀的初始种群,通过保持种群的多样性,在一定程度上避免早熟现象,加快算法的收敛速度。然后学习猴群算法的翻过程,在寻优过程中使种群的搜索区域进行转移,从而跳出局部最优,得到全局最优解。在经典测试函数和CEC05测试函数集上的实验结果表明,与标准人工蜂群算法以及其它改进算法相比,算法性能优越,具有很强的鲁棒性和快速收敛的能力,且有效避免陷入局部最优。