基于多虚拟矩阵的网络流估计算法

针对现有PMC算法测量精度较低的缺点,提出一种基于多虚拟矩阵的网络流估计算法。运用多个哈希函数对数据包进行哈希映射,对应生成多个虚拟矩阵,通过对生成的虚拟矩阵按位取交集,有效提高算法的准确率。实验结果表明,在存储空间相同的条件下,该算法测量精度更高,适用性更好,能够适应当下的高速网络环境。     

基于QABC-IFMADM算法的有人/无人机编队作战威胁评估

信息化条件下有人/无人机编队作战环境具有高度不确定性,如何对目标进行快速有效的威胁评估成为亟待解决的问题.在直觉模糊集框架下,研究决策者对方案具有偏好,目标属性值为区间数且权重未知的评估问题,提出一种量子蜂群（QABC）优化属性权重的直觉模糊多属性决策（IFMADM）的威胁评估方法.首先,建立方案偏好模型;其次,综合考虑客观优化排序和决策者方案偏好信息,建立主客观最优属性权重优化模型,并采用量子蜂群算法优化属性权重,使得属性权重更准确地反映实际情况.最后,通过编队对地作战威胁评估算例验证了所提方法的合理性与有效性.