采用种群迁移策略的战场频率动态分配

给出了战场频率分配问题的形式化定义,并提出了一类标准问题测试集。针对问题特点,指出了现有频率分配策略的局限性,提出了一种基于种群迁移策略的战场频率动态分配新算法。新策略中,算法每一次迭代结束前,都以随机候选解和基于上一代最优解生成的候选解作为迁移种群来替换当前种群中较差的解,其中,迁移种群的生成过程受当前可用频率资源的限制。仿真结果表明,新提出的算法能够有效求解战场频率动态分配问题。

一种基于传播时延修正的网络时间互同步算法

介绍了一种时间互同步算法的基本原理,并通过仿真试验分析了该算法在不同环境下的性能,指出其应用在地理覆盖范围较大的网络中的局限性。为改善该算法在实际应用场景中的性能,提出了一种基于传播时延修正的新策略。仿真结果表明,改进后的时间同步算法在传播时延不能忽略的场景中的性能远远优于原来的算法,其同步精度由原算法的1 ms左右提高到几微秒到几十微秒的量级,在实际工程中具有较高的应用价值。

一种基于模因演算法的频率分配新策略

分析了模因演算法的原理以及与遗传算法之间的关系。基于遗传算法在求解频率分配问题时的有效性,指出了使用模因演算法解决同类问题的可行性。针对一个实际的频率分配问题提出并设计了一种新颖的基于正整数序列编码方式的模因演求解算法。实验结果表明,新算法能够在有效时间内找到满足电磁兼容特性的频率分配方案。

基于MPI和OpenMP的排序算法并行优化研究

排序是计算机程序设计中的一项重要操作,其性能好坏决定整个程序性能的优劣。针对常见的快速排序、冒泡排序、归并排序、计数排序和选择排序这5种排序算法,分别用MPI(message passing Interface)和OpenMP(open multi-processing)并行化编程环境对其进行并行程序优化,研究分析MPI和OpenMP并行优化时的优缺点,并对比不同并行化技术下的加速比和开销等性能,为更高效的排序算法的并行程序设计奠定基础。

一种基于混合概率选择算子的改进遗传算法

遗传算法(genetic algorithm,GA)已被成功应用于求解实值优化问题,但其在求解多峰实值优化问题时面临收敛较慢和早熟收敛的问题。为解决该问题,提出一种基于高斯分布和柯西分布的概率选择算子。算子在执行选择操作时,分别根据当前种群生成高斯和柯西分布,通过对分布采样获得参加遗传操作的个体,从而在保证选择压力的同时保持一定程度的种群多样性,避免早熟收敛。此外,基于种群算法投资组合(population-based algorithm portfolios,PAP)策略,同时利用2种概率选择算子的优势,采用2个子种群并行搜索,提高算法在多种不同问题上的求解性能。在一系列多峰实值优化问题上的测试结果表明,文中提出的改进方法能够显著提高遗传算法在收敛速度和求解精度两方面的性能。

基于演化神经网络的战术数据链无线入侵检测技术研究

针对战术数据链无线网络典型入侵事件,基于演化算法和神经网络提出了一种基于演化神经网络的入侵检测方法。通过仿真实验和性能对比验证了该方法的有效性,对战术数据链系统的安全设计有一定的指导意义。

阿尔及利亚某项目结构设计综述

随着“一带一路”的推进,中国建筑企业已在海外承接及实施了较多的EPC项目。对于国内的结构设计师,掌握国际通用标准及当地标准已是时势所趋。某项目结构设计时,对阿尔及利亚的结构设计标准、我国标准及欧洲标准做了详细的对比和总结,对项目技术难点均做了详细的分析。为我国建筑结构设计师提供参考、总结经验、了解异同,参与全球化的建筑结构设计。