基于改进差分进化算法的跨平台武器目标分配方法

现代战争中,跨平台武器单元的协同利用,是合同编队体系的重要内容,作战方式也正由平台级协同向着能力要素级协同转变,这对武器目标分配问题的解决提出了更大挑战。本文将武器单元的最小划分单位细化到能力要素级,以毁伤概率与成本消耗为优化目标,面向多种来袭目标的编队防空场景,提出了跨平台武器目标分配算法。同时,基于混沌映射提出了混沌种群重构(chaotic population reconstruction,CPR)机制,并结合带存档的自适应差分进化(adaptive differential evolution with optional external archive,JADE)算法提出了CPR-JADE算法,利用CPR机制可以帮助算法在解决高维复杂约束问题时跳出局部最优。再将其运用到武器目标分配模型上,实现了对模型的高效求解。最后,通过在多种数据规模下与其他进化优化算法的仿真对比试验分析,验证了所提方法的正确性与有效性。

融合多策略改进的灰狼优化算法及其在汽轮机转子应力监测上的应用

针对灰狼优化算法求解精度低和易陷入局部最优的缺陷,提出一种融合多策略改进的灰狼优化算法(improved grey wolf optimization algorithm,IGWO)。首先采用混沌映射规则生成初始解,以增强初始种群的均匀性和遍历性;其次加入狼群交叉变异过程,以增加种群的多样性,避免陷入局部最优;最后引入动态惯性权重对灰狼位置进行更新,加快迭代过程的收敛。将IGWO与其它相似算法进行实验对比分析,结果表明:IGWO在6个标准函数的测试中优化性能表现最优,验证了其求解精度更高,泛化能力更强;将IGWO应用到某300MW级火电机组的汽轮机转子应力监测问题上,采用IGWO优化支持向量回归(support vector regression,SVR)建立的预测模型相对误差处于[-1.33%,1.88%],平均相对误差为0.64%;相较于其它预测方法,IGWO-SVR具有较高的求解精度和稳定性,验证了改进措施可有效提高IGWO的寻优性能,相关研究结论可为GWO的改进和汽轮机转子应力监测提供参考。

基于改进粒子群算法的工业机器人轨迹规划

针对传统工业机器人轨迹规划工作效率低的问题,提出一种多约束条件下的改进粒子群轨迹优化算法。采用4-3-4分段多项式对工业机器人的路径点进行轨迹拟合,运用改进粒子群算法对工业机器人进行时间最优轨迹规划。该方法引入基于混沌映射的惯性权重更新策略、终端弹性机制和交叉机制,使粒子在迭代后期跳出局部最优,平衡了粒子的全局探索能力和局部开发能力。实验结果表明:采用改进粒子群算法对机器人进行轨迹优化,能够使目标函数快速收敛,并获得满足各关节位置、速度和加速度约束的全局最优时间轨迹。与传统方法相比,该方法使得机器人在约束条件下工作时间最短、运行速度最快,在保证运行平稳的前提下较为明显地提升了机器人的工作效率。

New Chaotic Image Encryption Algorithm Based on Cross-Mapping

Chaotic cryptography has been applied to image encryption;however,only the traditional low-dimensional chaotic systems has been widely analyzed or deciphered,which does not show satisfied security and efficiency.To solve this problem,a new algorithm based on cross-chaos map has been created in this article.The image pixels are scrambled under control of high-dimensional chaotic sequence,which is generated by cross chaotic map.The image pixels are substituted by ciphertext feedback algorithm.It can relate encryption required parameters with plaintext and can make a plaintext byte affect more ciphertext bytes.Proved by theoretical analysis and experimental results,the algorithm has higher complex degree and has passed SP800-22 pseudo-random number standard tests,and it has high encryption speed,high security,etc.It can be widely applied in the field of image encryption.

基于混沌BP算法的数字温度传感器温度误差模糊控制方法

为了保证数字温度传感器对温度的准确读取,需要对传感器温度误差展开有效控制。为了提高数字温度传感器温度误差控制效果,提出基于混沌误差反向传播(Error Back Propagation Training,BP)神经网络算法的数字温度传感器温度误差模糊控制方法。首先利用经验模态分解法对收集到的温度测量数据展开去噪处理,计算不同温度区间内的温度测量超差概率,进而实现误差特征阈值的提取;建立三层神经网络,通过对温度误差的反复训练达到温度补偿目的。引入Logistic映射法与混沌扩频序列法,计算混沌系数间的互协方差函数,采用M-N-L结构的前馈网络对原BP网络的三层建构展开优化,并以此提高温度误差模糊控制的精度。测试结果表明:方法对传感器温度误差的提取值与实际超差值的差距低于0.03,收敛步数小于120步,误差补偿后误差比率低于19.3%,残差平方和低于0.23,对传感器温度误差的控制更加精准,温度补偿的效率更高,提高了误差控制效果。

多策略改进的乌燕鸥算法及应用

乌燕鸥算法(STOA)存在收敛缓慢、稳定性差、收敛精度低等问题,鉴于此,提出一种多策略改进的乌燕鸥算法(MISTOA)。首先,为增强初始种群的多样性,采用Cat混沌映射对STOA算法种群进行初始化。其次,将自适应权重因子和高斯函数改进了算法的迁徙位置更新方式,增强了算法的全局搜索能力。同时,结合自适应权重因子和邻代交叉学习策略改进了算法的攻击位置的更新方式,增强了算法跳出局部最优的能力。最后,采用高斯变异策略对乌燕鸥最优个体进行扰动,提高算法的全局搜索与局部搜索之间的平衡能力。利用7个测试函数和主梁轻量化设计对MISTOA算法收敛性能和工程实际应用能力进行了验证。结果表明:与其他5种先进的算法,MISTOA算法收敛性能更优,稳定性较好和鲁棒性较强。MISTOA算法可实现桥式起重机主梁质量减重率约为20.76%,优化结果优于已有的方法,因此,MISTOA算法可以高效地处理复杂的非线性约束的现实问题。

基于交叉混沌映射的小波域图像加密算法

设计了一种新的图像加密算法,先将图像进行小波变换,再利用交叉混沌映射产生的混沌序列分别对低频和高频系数进行分块置乱;小波逆变换后,再用一组新的混沌序列对置乱后的图像进行扩散。实验证明,该算法密钥空间大、密钥敏感性强,能有效地抵抗暴力攻击、统计攻击和差分攻击。

基于整数红-黑小波变换的图像加密算法

设计了一种基于整数红-黑小波变换的图像加密算法。首先对图像进行最大层数整数红-黑小波变换,然后仅加密非零高频系数,加密方法是利用交叉混沌映射生成的混沌序列对系数进行扩散。最后,对加密后的系数矩阵进行类似zigzag扫描,得到加密数据并传输到接收方。该方案弥补了传统频域加密算法不能无损重构的缺陷,克服了单一、低维混沌系统保密性不高的缺点,密钥空间大、敏感性强,并且能有效抵抗信息丢失,具有很好的安全性和实用性。

基于改进的二维交叉熵及Tent映射PSO的阈值分割

最近提出的二维交叉熵阈值分割方法所依据的灰度级-平均灰度级直方图存在错分,且寻求最优阈值时,即使采用递推算法仍需遍历整个搜索空间,运行速度有待进一步提高。为此,本文给出改进的灰度级-梯度二维直方图,据此导出了相应的二维最小交叉熵阈值选取公式及其递推算法,并且采用改进Tent映射混沌粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法搜寻二维最优阈值。大量实验及与现有二维交叉熵方法的对比表明,所提出的方法在计算最优阈值时尽可能考虑了所有目标点和背景点,从而使分割结果更加精确;而求取阈值因只需遍历其中小部分解空间,使运行时间约减少到原来的10%～40%。

混沌映射的保密性能分析

通过实例说明两个具有拓扑共轭关系的混沌映射具有相同的Lyapunov指数。指出了仅仅使用Lyapunov指数作为混沌映射的密码学特性描述,具有一定的局限性。并利用混沌序列的伪随机特性,通过计算映射的自相关函数、互相关函数等随机数值特性,结合Lyapunov指数,分析了混沌序列的保密性能。

一类二次多项式混沌及其随机数生成器设计

构造了一类与Tent映射拓扑共轭的二次多项式混沌映射,该二次多项式混沌映射具有三个系统参数,并给出了该类混沌映射的概率密度函数。根据对应的概率密度函数,设计了一个反正弦函数,通过反正弦函数变换,使二次多项式混沌映射生成的随机数在区间(-0.5,0.5)上服从均匀分布,利用区间划分的方法设计了一个能生成{0,2~m-1}的伪随机数发生器。理论分析和实验结果表明该随机数发生器生成的随机序列具有较好的初值敏感性、自/互相关特性,并通过了NIST SP800-22随机数检测。

引入交叉变异机制的全局混沌人工蜂群算法

本文设计了交叉变异机制下的全局混沌人工蜂群算法,借鉴遗传算法引入交叉变异机制与全局最优值进行交叉操作来提高算法的探索和开发能力。为了验证所设计算法的有效性,选择8个基准函数对进行测试,并与基本人工蜂群算法和全局人工蜂群算法进行对比,实验结果显示所设计算法在收敛速度和精度上优于其他两种方法。

基于像素交叉循环移位与混沌映射的图像加密

提出基于像素交叉循环移位与自控混沌映射的图像加密算法。迭代均布Logistic映射,输出密钥;根据明文像素与密钥设计像素交叉循环移位机制,并对明文像素进行高度置乱;利用均布Logistic映射生成Tent映射的初始条件,再通过像素扩散机制的定义完成像素加密;引入重力模型来构造深度扩散机制,然后最大化密文的统一平均变化强度,从而提高算法的抗攻击能力。结果表明:与当前图像加密技术相比,所提算法具有更高的安全性以及更强的抗攻击能力。

一种交叉处理的混沌多变量Hash算法构造

在现有的并行处理模式下,Hash函数由于明文分块之间关联性不大从而引起安全问题。为此,提出一种交叉处理的多变量混沌Hash算法,算法安全性基于二次多变量多项式方程组求解问题(MQ问题)的困难性和混沌理论的复杂性。其中64个压缩函数可并行处理数据,利用多变量代数理论构造输出函数进一步混乱与扩散,根据不同的需求调整Hash值的长度。对算法分别进行存储空间分析、伪造攻击分析、差分攻击分析及统计实验分析,结果表明,该算法弥补了传统多变量多项式密码的运行效率不足,且可以抵抗伪造攻击、差分攻击和统计攻击。

改进乌鸦搜索算法在邮件集散中心航空运力调度中的应用

邮件集散中心航空运力调度涉及固定运力和备选运力两种调度对象,本文在航空运力资源充足的前提下,建立了以最小化运输成本为目标的优化模型,研究了一种改进的乌鸦搜索算法求解方法.首先根据问题的数学模型,引入惩罚函数法将部分约束转化为惩罚项,与目标函数共同构成适应度函数;然后引入Logistic混沌映射提高初始种群的多样性;根据问题的特点,提出了基于个体最优追随机制和正余弦算法的位置更新策略,并引入交叉变异机制以丰富搜索过程中种群的多样性.通过大量算例实验分析,证明了该算法的有效性与优越性.

交叉混沌序列在数字图像加密中的应用研究

利用Logistic映射和迭代余弦映射生成了交叉混沌映射,并提出一种基于交叉混沌映射的图像加密算法。首先,通过给定的初始值生成交叉混沌序列,对该混沌序列进行处理生成混沌地址集合,利用该混沌地址集合分别对原图像进行行置换和列置换,得到置乱图像;其次,给定新的初始值,迭代生成新的交叉混沌序列,然后利用该交叉混沌序列进行迭代扩散,最终得到加密图像。该算法的优点是在置乱和扩散运算中都利用了生成的交叉混沌映射。数值实验表明,该算法具有较好的加密效果和恢复效果。

一种改进的蝴蝶优化算法

针对蝴蝶优化算法存在的收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种改进的蝴蝶优化算法.采用混沌反向学习策略和非线性惯性权重,实现了种群的多样性和算法全局探索和局部探索的平衡,提高了算法的收敛速度和寻优精度;采用高斯扰动策略和纵向交叉策略,增大了算法的局部搜索范围,避免陷入局部最优.选取12个基准函数进行测试,将改进算法与对比算法在收敛速度、收敛精度、高维数据验证、Wilcoxon和Friedman检验五个方面进行对比分析,实验结果表明,该算法寻优精度更高、收敛速度更快、稳定性更好、并且可以有效避免陷入局部最优,具有更好的优化能力.

基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法

为平衡混沌映射中结构与性能的关系,保证加密系统安全性,提出一种基于余弦-指数混沌映射的分块图像加密算法。首先,通过非线性指数项对引入了Tent种子映射的余弦映射进行调制,构造新型余弦-指数混沌映射,并利用SHA-256函数产生与明文相关的密钥,生成随机性较强的混沌序列,实现一次一密;然后,基于拉丁方和位级转换,通过两轮拉丁方索引和比特位拼接,分别设计双重拉丁方和扩展比特位算法,并结合二维约瑟夫序列,对块间预置乱后的明文进行块内置乱,实现不同分块的差异化置乱;最后,基于Zig-Zag变换,采用环状仿Zig-Zag变换设计交叉Zig-Zag变换方法,将中间密文与混沌序列进行双向非线性扩散,实现同时改变像素位置与大小,完成图像加密。实验结果表明,该算法密钥空间大,能有效抵御差分分析和统计分析等典型攻击,具有较好的加密效果。

A Reversible Data Hiding with Quality Controllable Scheme for Encrypted-Compressed Image

In order to achieve image encryption and data embedding simultaneously, a reversible data hiding(RDH) algorithm for encrypted-compressed image in wavelet domain is proposed. This scheme employs the quality controllable parameter. Moreover it has larger embedding capacity and smaller quality control parameters than other methods in literatures. Meanwhile, the cross chaotic map is employed to generate chaotic sequences, and the total keys of the algorithm is far large. Experimental results and comparisons show that the proposed scheme has large capacity, high security, and strong resistance to brute-force.