基于匈牙利法和遗传算法的多传感器管理与控制模型

针对多传感器的管理与控制问题,建立了一个多目标规划模型,以方差对4种相对均衡性进行衡量,通过对4种方差赋予多组不同的权值并进行线性加权求和,构造出单目标函数,从而将多目标规划模型转化为单目标的0-1规划模型。针对问题的数据规模较大的实际情况,采用了一种改进的匈牙利法,缩小了寻找可行解的搜索空间,求得了初始可行解,进而利用遗传算法对初始可行解进行优化计算,最后得到了均衡性相对较好的控制方案。     

基于畅通度度量的无尺度网络中关键节点的选取方法 

现实世界中大量存在着的无尺度网络的抗蓄意攻击能力的不足,决定了从无尺度网络中选择关键节点的重要性。网络中节点的重要性程度可用将该节点从网络中删除前后,网络的连通性能的变化进行度量。文章提出了无尺度网络畅通度的概念,从3个不同的角度对无尺度网络的畅通度进行评价,构造出无尺度网络畅通度的综合度量公式,构建了无尺度网络的关键节点的选取模型,并利用分布估计算法对模型进行求解。仿真结果表明,利用分布估计算法得到的结果要好于直接选取度数最大的节点作为关键节点的方法。