量子谐振子优化算法

量子谐振子的振动物理过程与智能算法的工作机制有内在的相似性,结合量子谐振子振动空间稳定的收敛性和基态高斯曲线分布的特性,提出了基于量子谐振子基态最优性的优化算法模型。从理论上分析了量子谐振子基态的最优特性以及它和智能算法的对应关系,将这种关系对应到算法模型的构建,理论上证明了由量子谐振子模型构建的算法能够在解空间形成高斯曲线的分布形式,并能够在势阱的约束下快速收敛到最优解。最后将该算法应用于求解旅行商问题(TSP),通过选取三组实验数据,将该算法与同等规模下的模拟退火算法进行比较,实验结果表明量子谐振子算法具备更好的收敛性和寻优能力。

量子谐振子蚁群算法

通过分析目前蚁群算法存在的问题和改进算法的优点,发现量子谐振子系统物理特性能够保证算法最终的收敛性。通过量子谐振子高能态到低能态的转变过程和信息素的增加过程相对应,从而更新信息素,在物理上给算法提供了理论依据。通过量子旋转门改变城市转移规则,通过泡利矩阵变异使蚂蚁有更广阔的空间。综合量子谐振子以上的优点,提出了量子谐振子蚁群算法,并在旅行商问题(TSP)上取得了较好的寻优路径。

基于相空间的云计算专用监控系统

现有的集群监控系统不能反映云计算集群具有海量节点且高耦合的特性。针对该问题,设计一种基于热力学相空间理论的云计算专用监控系统。采用将节点运行参数向相空间映射的方式,使节点参数的变化转换为相空间中投影点的运动,从而对相空间图像和参数进行分析。测试结果表明,该监控系统可以即时有效地反映云计算集群的整体负载和运行状态,实现对云计算集群的宏观监控。

粒子群算法量子模型

针对目前粒子群优化(PSO)算法理论基础薄弱,算法本质的分析还未形成体系的问题,从微观的角度出发,以量子力学为基础,提出并建立了粒子群优化算法的量子模型。模型采用无限深方势阱为分析背景,将算法的搜索过程解释为量子状态的转换,并通过模型解释算法执行过程中的内部机制,最后通过实验证明了所提出PSO算法寻优的量子本质。

信息安全等级保护测评中网络安全现场测评方法探究

信息安全等级保护是我国保障信息安全的基本制度、策略以及方法,而其中最大的难点就是网络安全现场测评。网络安全现场测评现在还存在很多问题,主要是被测评方技术人员能力不足以及被测评方技术人员不配合等等,而针对这些现象制定了迭代恢复网络拓扑图结构方法,可以确保获取被测评网络原始数据的高效性和完整性,保障测评项目能够高效率的实施。本文主要探究了信息安全等级保护测评中网络安全现场测评的方法。