胞映射基本理论与算法实现

胞映射方法是求解非线性复杂系统全局性态的一种数值计算技术,结合多线程并行处理的可视化技术,能够地对非线性化学动力学体系的复杂演化过程、奇异吸引域和混沌性态等进行有效、动态和准确地解析从而深刻揭示系统的内在机制。结合编程实践详细介绍ＨｓｕＣ．Ｓ创立的胞映射理论（包括简单胞映射和广义胞映射）的基本概念、算法实现框图、编程模块和应用技巧。讨论分析了胞映射方法的优势,结果表明：胞映射理论具有普遍适应性和求     

胞映射技术研究非线性化学系统的性态

用胞映射方法对典型的非线性化学动力学系统,例如对著名的ＢＺ振荡反应、ＷＲ反应和Ｒｏｓｓｌｅｒ反应等复杂的非线性化学动力学体系的演化过程、内在机制、吸引环和振荡行为进行了数值仿真和分析,结果表明：胞映射方法能够揭示常规方法无法获取的内在规律和表象,进一步显示了胞映射方法普适性、定量性和求解性。     

C/S分布式并行处理技术在高速局域网平台上实现非线性环境化学胞映射体系的大规模计算

通过100Mb/S集线器连接4台双CPU和2台单CPU计算机构成分布式并行计算的局域网平台，采用VC＋＋6．0高效、稳定、方便和成功地实现了分布式多线程并行计算，将非线性环境化学问题的胞映射大规模计算数值解体系进行了有效划分，并合理地分配到局域网上的每一台计算机上的每一个CPU中，然后通过局域网返回各自的处理结果，最后在客户机上完成各单项任务的总装，达到了可持续利用现有计算机资源和大幅度提高计算效率的目的。用这种低成本方式简单、清晰和快捷地掌握并行处理技术十分适应非计算机专业科研人员用来解决超大负荷计算量的复杂问题。     

大气中二氧化碳污染与气候演化关系的胞映射计算研究

改进了简单胞映射算法，应用于具有外源强迫特性的Saltzman气候模式——能量平衡气候模式的计算分析，从而有效、动态和直观地揭示大气环境中海温、海冰冰界和二氧化碳浓度之间非线性耦合的相互作用及其整个大气系统的复杂演化过程，得到了在给定控制参数下胞映射吸引子和各步吸引哉在胞映射相空间中的分布图形，刻划了系统长期演化的全局性态。另外，通过调试∧参数还发现它对系统准稳态演化过程的影响敏感，参数∧值过于简化可能导致系统信息丢失。     

基于混沌映射的元胞遗传算法

针对元胞遗传算法( CGA)的功能及结构特点,将元胞遗传算法与混沌算法进行有机结合,分别设计基于Cat映射、Logistic映射及Tent映射的混沌映射元胞遗传算法( CCGA),并解释三种映射的遍历性。文中利用混沌映射的遍历特点及初值敏感性优化种群的初始分布,扩大搜索范围,设计遗传算子中的局部混沌交叉操作及混沌变异扰动机制,并比较不同混沌映射算子作用下种群多样性的变化。理论分析及计算机仿真实验表明,引入三种混沌映射的元胞遗传算法在提升寻优精度,提高算法收敛速度,避免局部极值方面均取得良好的效果。     

胞映射方法及其在非线性随机动力学中的应用

介绍了与非线性随机动力学研究密切相关的几类胞映射方法的研究和进展,主要有广义胞映射图方法、基于短时高斯逼近的胞映射方法、并行胞映射方法等.简述了胞映射方法在随机动力学中的应用情况,重点关注随机响应、分岔、离出和碰撞振动系统.给出了胞映射方法面临的挑战,以及未来研究可能的发展方向.     

大气中二氧化碳污染与气候演化关系的胞映射计算研究

改进了简单胞映射算法,应用于具有外源强迫特性的Saltzman气候模式——能量平衡气候模式的计算分析,从而有效、动态和直观地揭示大气环境中海温、海冰冰界和二氧化碳浓度之间非线性耦合的相互作用及其整个大气系统的复杂演化过程,得到了在给定控制参数下胞映射吸引子和各步吸引域在胞映射相空间中的分布图形,刻划了系统长期演化的全局性态。另外,通过调试A参数还发现它对系统准稳态演化过程的影响敏感,参数A值过于简化可能导致系统信息丢失。     

基于混沌映射与反向学习机制的非线性灰狼优化算法

为提高灰狼优化算法种群多样性和搜索解的质量,提出一种基于Tent混沌函数与反向学习机制的非线性灰狼优化算法。采用Tent混沌函数和反向学习机制进行种群个体初始化,使得初始种群个体分布均匀及多样性增强;引入一种非线性收敛因子控制策略,平衡其全局搜索能力和局部搜索能力;引入动态权重策略以提升灰狼优化算法的收敛速度和收敛能力。为验证改进算法的有效性,采用8个基准数学函数测试其收敛速度和收敛精度,并与GWO、CGWO和I-GWO三种灰狼算法进行对比。实验结果表明:非线性灰狼优化算法在多个测试函数上的收敛精度均达到了10-5以上,收敛精度和收敛速度优于其他三种对比算法。     

混沌映射与精英高斯扰动的非线性灰狼优化算法

针对传统灰狼优化算法处理复杂优化问题时易于陷入局部最优,提出基于混沌Tent映射与精英高斯扰动的非线性灰狼优化算法.根据混沌Tent映射与对立学习机制,保证较优个体的同时,设计种群初始化方法,可使个体尽可能均匀分布;为有效均衡个体的局部开发和全局勘探能力,设计一种非线性收敛因子控制策略;在头狼选取上引入面向精英个体的高...     

基于元胞遗传机制的虚拟网络映射算法

满足节点和链路约束条件的虚拟网络请求最优映射问题是NP-难问题,粒子群算法和遗传算法等启发式算法是解决这类问题的主要手段。这类启发式算法从数学模型优化的角度来求解问题,但未考虑虚拟网络映射节点本身的变化对最优解的影响,存在收敛速度较慢和容易陷入局部最优解的问题。文中将元胞遗传机制引入虚拟网络映射问题中,提出了虚拟网络映射算法VNE-CGA。该算法利用元胞自动机对节点建模,使用“B4567/S1234”规则来替代传统遗传算法中的交叉操作;通过对邻居的学习来指导个体的寻优过程,弥补了传统遗传算法的固有缺陷,最终提高了虚拟网络请求的接受率以及底层物理网络的运营收益。     

基于图多层K路划分的仿真节点映射策略

为了提高网络仿真系统中,多物理服务器情况下,服务器资源的利用率,提出一种基于图多层K路划分的仿真节点映射策略。首先对仿真网络拓扑图进行多层K路划分,将节点映射问题转化为图划分问题,然后依据划分结果将仿真节点映射到物理服务器。经过试验表明,相对于随机映射策略,该策略在保证物理服务器负载均衡的同时,可以有效减少物理服务器资源的消耗。     

控制非线性动力系统的混沌现象

控制混沌是一个新的概念。本文对混沌系统的控制，同步及反控制等问题给予综合介绍和评述，指出混沌控制这一新的令人鼓舞而且颇有起色的研制方向无论在理论还是在应用方面都具有十分诱人的前景。这一英新的科研和学术上的挑战正在向数学，物理，工程，以及多方面的交错学科中从事尖端研究的科学工作者们提出越来越多和越来越深刻物课题，因而特别应该引起非线性动力系统和工程控制论专家们足够的重视。     

基于非线性映射的约束系统自适应反推控制

针对基于障碍Lyapunov函数的非线性约束系统反推控制中, 控制器结构复杂、约束量初值选取区间小、会引入额外参数等问题, 提出了一种新的基于非线性映射的自适应反推控制方案. 该方法扩大约束量的初值选取区间为整个约束区间, 增加了系统初值选取和控制器设计的便易性. 约束量被映射至实数空间中, 因此映射后的新系统可以直接应用反推法设计控制器, 简化了控制器结构且不会引入额外参数. 证明了映射前后系统具有一致的收敛性, 保证闭环系统所有信号一致有界, 并且跟踪误差渐近收敛于零. 仿真结果进一步验证了本文方法的有效性.     

一种基于图模式匹配的逻辑单元映射算法

基于数学中图模式匹配的概念,根据电路特征在于图同构算法中加入图约束条件,研究了针对不同结构的FPGA逻辑单元都能适用的映射算法FDUMap．实验中应用FDUMap将测试电路映射到不同的逻辑单元中,该算法比现有的专用的逻辑单元映射算法通用性更好,而平均性能上仅相差3％。     

大型非线性混沌网络系统的分散最优控制研究

基于最优控制理论及线性近似方法,研究具有众多非线性子系统关联耦合组成的大型混沌网络系统的控制问题。由于集中控制结构非常复杂, 工程设计困难,且难以实现,故从可靠性和经济性出发,建立了分散控制策略。仿真结果验证了这一理论的正确性。     

Cell Mapping for Nanohybrid Circuit Architecture Using Genetic Algorithm

Nanoelectronics constructed by nanoscale devices seems promising for the advanced development of integrated circuits (ICs). However, the lack of computer aided design (CAD) tools seriously hinders its development and applications. To investigate the cell mapping task in CAD flow, we present a genetic algorithm (GA) based method for Cmos/nanowire/MOLecular hybrid (CMOL), which is a nanohybrid circuit architecture. By designing several crossover operators and analyzing their performance, an effcient crossover operator is proposed. Combining a mutation operator, a GA based algorithm is presented and tested on the International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS) benchmarks. The results show that the proposed method not only can obtain better area utilization and smaller delay, but also can handle larger benchmarks with CPU time improvement compared with the published methods.     

基于Logistic映射与排序变换的图像加密算法

提出了一种新的基于混沌映射与排序变换的图像加密算法。混沌序列具有容易生成、对初始条件敏感以及具备白噪声的统计特性等优点。该算法利用混沌映射对初值的敏感性和伪随机性,通过对生成的混沌序列排序来得到图像置乱的地址变换码,由于排序的不规则性,因此新的混沌图像置乱算法具有较强的保密性能。通过对该算法的置乱性能分析并进行仿真实验,结果表明,新算法具有良好的图像加密性能。     

基于Logistic映射与排序变换的图像加密算法

提出了一种新的基于混沌映射与排序变换的图像加密算法。混沌序列具有容易生成、对初始条件敏感以及具备白噪声的统计特性等优点。该算法利用混沌映射对初值的敏感性和伪随机性，通过对生成的混沌序列排序来得到图像置乱的地址变换码，由于排序的不规则性，因此新的混沌图像置乱算法具有较强的保密性能。通过对该算法的置乱性能分析并进行仿真实验，结果表明，新算法具有良好的图像加密性能。