平均计算时间复杂度优化的动态粒子群优化算法

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法已经被广泛地应用,其中包括大量实时性要求很高的领域,如宽带数字信号处理。传统PSO算法需要对大量粒子分别进行若干次迭代运算,这将导致该算法的平均计算时间复杂度较高,运算延时大,不能满足这种高实时性要求。因此,需要在不影响性能的前提下降低PSO算法的平均计算时间复杂度。提出了一种粒子数量可变的动态粒子群优化(DPSO:Dynamic PSO)算法,其核心是丢弃粒子判定条件,在迭代过程中,根据该条件动态地抛弃一些粒子,从而降低算法的平均计算时间复杂度。此外,在算法迭代过程中对粒子的个体极值进行变异,从而避免陷入局部最优解。实验和理论分析结果表明,在算法的平均计算时间复杂度方面,对于相同的优化结果,DPSO算法的平均计算时间复杂度比传统PSO算法降低了30%左右;在算法的性能方面,对于单峰值目标函数,DPSO算法与传统PSO算法的优化性能相当,而对于多峰值目标函数,DPSO算法的优化性能要优于传统PSO算法。

复杂因果图并行推理算法研究

因果图的精确推理算法是NP难的,因此寻找高效的推理方法是值得研究的问题。介绍了因果关系研究进展,对经典因果图推理过程作了进一步分析,在此基础上提出了复杂因果图的并行推理算法,并对算法的时间复杂度进行了分析,最后用一个实例验证了算法的推理效果。研究表明,该复杂因果图并行推理算法有效地降低了时间复杂度,特别是在有环且处理机数量足够的情况下和无环且处理机有限的情况下,算法的复杂度是一个多项式时间复杂度,这为因果图提供了一种可行的新的推理方法。

线性分段混沌映射构造及在图像加密中的应用

参考一些经典的混沌系统例如改造或者复合后的账篷映射、调频后的正弦函数等,构建可用的混沌系统是一项重要的工作。研究发现一组计算简单、混沌特性非常好的分段线性函数,该分段线性函数族中的一类具有较好的混沌特性,其分岔图遍历特性较好,在较大的参数区间内Lyapunov指数均大于1.5,同时也可以证明其在定义区间上是Devaney混沌的。该系统具有多个可变的自由参数,各种抗攻击指标较理想,计算时间少,密钥空间大,是一种实用的混沌加密系统,同时该分段函数也是混沌研究的一个实例。

中国邮递员问题50年

首先介绍一般邮递员问题,涉及费用、服务侧、衔接费用、次序等要素.然后简要综述过去50年来中国邮递员问题、有向图上中国邮递员问题、带风向的邮递员问题、混合图上邮递员问题以及乡村邮递员问题等一般邮递员问题的特殊情况的研究进展,突出问题的线性规划描述及相应的组合多面体结构,着重讨论问题的模型、精确算法及其时间复杂度、NP-困难情形下的近似算法及其性能比.

求包含三维空间中给定点集最小凸多面体算法研究

研究求包含空间中给定的若干个点的最小凸多面体的算法．给出了一种算法。

船舶网络流量的异常状态检测模型

船舶网络流量异常状态直接描述船舶网络工作情况,当前船舶网络流量异状检测过程中存在误差大、计算时间复杂度高等缺陷,为了获得更好的船舶网络流量异常状态检测结果,设计了基于复合核函数极限学习机的船舶网络流量异常状态检测模型。首先分析当前船舶网络流量异常状态检测研究进展,阐述船舶网络流量异常状态检测的基本思路,然后采集船舶网络流量异常状态检测数据,并采用复合核函数极限学习机建立船舶网络流量异常状态检测模型,最后进行仿真实验,实验结果表明,复合核函数极限学习机可以全面、客观描述船舶网络流量异常状态,检测精度高、时间短,相对于其他船舶网络流量异常状态模型,综合性能更优,可以有效保障船舶网络正常、安全工作。

基于精英邻居引导的萤火虫算法

由于萤火虫的移动采用的是全吸引模型,所以当迭代过程中有移动时,可能会存在振荡较大、时间计算复杂度较高等问题.为了克服这些不足,提出了一种基于精英邻居引导的萤火虫算法.算法通过利用精英邻居的信息引导萤火虫的移动,减少振荡的发生,降低时间计算复杂度.同时,若某只萤火虫周围不存在精英邻居,则利用自身的信息进行反向学习以提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明本文算法的鲁棒性、寻优精度及搜索速度均优于其他几种算法.

覆盖平面上给定点集的最小凸多边形的算法

研究求覆盖平面上给定的若干个点的最小凸多边形的算法．给出了两种算法，讨论了算法的基本思想，描述了算法步骤，得出了算法的时间复杂度．结果表明，算法的平均计算时间复杂度为平面上给定点的数量的线性函数，即为Ο（ｎｍ），在最坏情况下可为Ο（ｍ２）