多目标遗传算法在GPS动态车辆调度中的应用研究

围绕车辆调度问题多目标优化这一主题,依据企业现有的GPS定位系统,设计一种基于实数编码和精英保留策略,综合应用外部惩罚函数法的多目标遗传算法.并于其中创新性的引入基因校验算子,避免了重复车次的产生.程序使用Java语言编制,后台数据库使用oracle.实验结果表明,该算法能够充分满足系统硬约束条件,快速收敛于目标约束,完成车辆的优化调度,具有较强的实用价值.     

改进的粒子群优化算法在QoS选播路由中的应用

QoS选播路由问题是一个非线性的组合优化问题,已被证明是NP完全问题.提出一种基于改进的粒子群优化的多QoS选播路由算法.算法引入一种特殊相加算子,让较差的路径能够不断向较好的路径学习,使算法尽可能向全局最优者靠近;设计一种随机变异算子,通过对全局极值进行随机变异,保证了粒子的多样性,提高了算法跳出局部最优解的能力.实验结果表明,该算法是可行和有效的,能够在资源预留的基础上较好地满足用户对带宽和时延的要求.     

改进检测子生成算法在入侵检测中的应用

检测子生成是阴性选择算法(NSA)的关键步骤,现有检测子生成算法存在检测子生成效率不高、合格检测子冗余。针对该问题,改进检测子生成算法,对随机生成检测子进行二次耐受减少非自体空间的交叉覆盖区域,引入变异机制降低随机检测子与自体的碰撞概率。实验结果表明,改进算法对Probe攻击和DoS攻击的检测均优于NSA算法。     

面向构件接口变异的模型检验技术研究

随着构件技术在软件开发中的广泛应用,人们对构件化软件系统质量的要求也在不断提高。该文运用模型检验技术进行接口变异测试的相关研究工作。该文首先详细介绍了基于模型检验技术的变异测试的基本原理,随后通过对构件集成时接口之间的交互关系进行分析后,提出了通过构造接口函数调用关系模型进行基于模型检验的接口变异测试方法。最后,通过实例进行了对JavaBean构件的接口测试用例的自动生成。     

计算机实验指导软件设计探索与实践

本文介绍如何利用有关开发工具高效率、高质量地设计计算机实验指导软件的方法和模式。通过场景设计、编程事件模型和实时屏幕录像等技术设计出的软件可逼真地再现实验操作过程以及解决问题的思路,学生可以边看边学边演练,形成良好的学习情境,促进教学效率的提高。     

一种改进的非支配排序多目标遗传算法

多目标进化算法的研究目标是使算法快速收敛,并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。在NSGA-Ⅱ算法的基础上,提出了一种新的变异算子。该算子具有良好的局部搜索能力,提高了算法的效率。改进后的算法与原算法相比较,结果表明新算法较好地改善了分布性和收敛性。     

交通网络设计问题的人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种新的群体智能优化算法,可较好地避免局部极值并取得全局极值,但针对离散优化问题却存在开发平衡及探索能力差等缺点。为此,设计一种自适应变异的人工鱼群算法,在迭代过程中添加变异算子并自动调节视野范围和拥挤度因子。将该算法应用于多等级选择的离散型交通网络二层规划模型设计中,上下层模型分别采用人工鱼群算法及Frank-Wolfe算法进行求解,从而为求解这类模型提供新方法。仿真结果表明,该算法具有较好的稳定性和收敛速度,能够应用于大型城市交通网络设计中。     

嵌入极值优化的混合粒子群优化算法

针对标准粒子群算法容易陷入局部极值和精度低的问题,提出一种嵌入极值优化算法的粒子群优化算法。在线性下降的惯性权重粒子群算法运行过程中,间隔一定迭代次数与极值优化算法相结合,利用其波动性增加种群的多样性,并有效结合粒子群算法较强的全局探索能力和极值优化算法精细的局部搜索性能,以较高精度收敛到全局极值。仿真实验结果表明,该混合算法是一种求解高维多峰连续函数极值的有效方法。     

改进的克隆选择算法及其应用

为解决Castro克隆选择算法中存在的种群规模需根据经验确定、多峰搜索能力弱、训练时间长等问题,提出一种新的免疫克隆选择算法,该算法基于实数编码和自适应变焦变异方法,能够动态确定种群大小,具有很强的全局和局部搜索能力,可以搜索到全局最优点和尽可能多的局部极值点。仿真实验结果表明,该算法平均运行时间和平均找到的峰值点个数都明显优于Castro克隆选择算法,且多峰值函数的优化效果得到显著改善。     

基于改进惯性权重的粒子群优化算法

惯性权重是粒子群算法中平衡全局搜索和局部搜索能力的重要参数,提出了一种基于改进惯性权重的粒子群优化算法。该算法在进化初期采用基于不同粒子不同维的动态自适应惯性权重策略,加快收敛速度,在进化后期采用线性递减权重策略,同时为防止陷入局优,适时引入混沌变异增加种群多样性。对5个典型测试函数的测试结果表明,NPSO在收敛速度、收敛精度、稳定性和全局搜索能力等方面比线性权重PSO(LDIWPSO)均有很大程度上的提高。