一种基于NAT穿越的优化STUN算法

针对目前用户数据报协议(user datagram protocol,UDP)简单穿越NAT(simple traversal of UDP over NATs,STUN)的过程中,时延较长导致建立peer-to-peer(P2P)连接较慢的问题,提出了一种优化穿越性能的STUN算法。该算法根据客户端向STUN服务器发送UDP绑定请求的返回信息,计算出端口分配间距,然后利用分配间距提前计算出需要分配的实际传输的端口号,从而实现NAT穿越。搭建系统的服务器和客户端模块,并对算法的NAT穿越进行模拟测试。结果表明,与传统的STUN算法相比,通信双方使用优化的STUN算法建立P2P连接所需的时延较短,数据传输的吞吐量较高。

基于BP神经网络与遗传算法的强光爆震弹装药优化研究

为降低强光爆震弹在使用中潜在的安全威胁,以非致命效应为出发点,采用均匀设计法进行了配方设计,基于BP神经网络建立了装药性能预测模型,采用神经网络与遗传算法相结合的方法进行了装药优化.通过声光效应试验对优化结果进行了验证,得到了最优配方:KClO4/Al/CS/环氧树脂/石墨=48/32/15/2/3.结果表明,通过装药配方的优化,提高了闪光爆震弹的综合性能,为防暴弹的性能改进提供了新的思路和方法.

基于BP神经网络与遗传算法的强光爆震弹装药优化

为降低强光爆震弹在使用中潜在的安全威胁,以非致命效应为出发点,采用均匀设计法进行了配方设计,基于BP神经网络,建立了装药性能预测模型,并采用神经网络与遗传算法相结合的方法进行了装药优化。通过声光效应试验对优化结果进行了验证,得到了最优配方:w_(KClO_4)/w_(Al)/w_(CS)/w_(环氧树脂)/w_(石墨)=48/32/15/2/3。结果表明,通过装药配方的优化,提高了闪光爆震弹的综合性能,为防暴弹的性能改进提供了新的思路和方法。