通信不确定MPI并行程序的测试数据自动生成方法

通过对用不确定方式传递信息的MPI并行程序进行分析, 给出测试数据自动生成的数学模型, 提出相似路径概念, 并将交叉思想与协同进化机制融入到人工蜂群算法中, 提出一种测试数据生成算法〖CD2〗交叉协同进化人工蜂群算法. 应用该算法求解并行程序的测试数据, 并与人工蜂群算法、 随机法进行对比分析. 实验结果 表明, 该方法可以求解测试数据, 并降低了时间消耗.     

软件测试环境COSTE的设计与实现

介绍一个COBOL软件测试环境COSTE系统的组成结构、主要功能和特点．该系统采用了弱变异、程序插装、测试数据自动生成等一些独特的软件测试技术，可以完成对COBOL程序的静态分析和动态测试，提供关于被测软件的程序特性和异常信息，以夏动态测试结果和结构覆盖信息，并可以根据覆盖情况和结构覆盖准则，自动生成补充的测试数据。以期更好地逼近结构覆盖要求，辅助用户更有效地进行软件维护工作．     

基于实例和CSP的产品配置方法

采用基于实例和约束满足问题(constraint satisfaction problem,CSP)的方法进行大规模定制下的产品配置,将产品配置问题表示为CSP,并对产品族内的实例进行形式化描述,利用基于实例的方法检索出与客户需求匹配的产品实例,使系统将当前的新配置问题直接定位到某一历史案例,为CSP中变量提供初始解信息,避免了CSP系统不管任何问题都从头到尾进行推理的弊病,减少了不必要的搜索空间和时间。然后利用最小冲突修改算法求解CSP,产品实例的调整过程就以求解CSP的形式独立完成,使不清楚的产品实例调整过程形式化,可以确保产品实例调整过程的一致性同时减轻客户配置产品的负担。     

一和睦注解混合整数非线性规划问题的演化算法：搜索 …

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法－搜索空间自动收缩法（ＡＣＳＳＯＳ），在这种算法中，演化算法既用来定位最优解区域，实现搜索空间自动向全局最优解收缩，又用来最终求得最优解。由于在遗传算法引用了舍入操作，它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题，也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题，数值试验结果表明本文的算法在解的质量，稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法。     

利用混沌遗传算法的几何约束求解器

提出一种新的混合算法--变尺度混沌遗传算法(MS CGA), 该算法把遗传算法和混沌算法混合在一起, 在不改变GA搜索机制的同时, 根据搜索进 程, 不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数, 引导种群进行新一轮进化, 从而产生更优的 最优个体, 改善了GA的性能, 有效地克服了GA存在的问题. 实验表明, 该方法用于几何约束 求解的性能明显高于标准遗传算法及其他混合遗传算法, 取得了令人满意的效果.     

微粒群算法在软件测试数据生成中的应用

提出了用微粒群算法作为核心搜索算法来生成软件结构测试数据的方法和技术,讨论了参数的选择、评价函数的构造及插装问题的解决方案.实验结果表明,该算法在测试数据自动生成的效率与效果方面,优于遗传算法.与其他进化算法相比,微粒群算法还避免了二进制编码的麻烦,并且操作更加简单.     

基于随机优化的综合能源系统能量管理

为提升综合能源系统经济性,并削减电动汽车广泛应用后增加的用电高峰负荷,提出了一种包含随机优化与并行求解算法的快速能量管理策略.在对多能流子系统耦合与设备运行约束建模后,结合电动汽车有序充电策略,建立包含时域滚动的随机规划下的能量管理模型.为了降低能量管理在线运行的时间成本,一方面采用场景生成与削减技术实现对输入变量预测场景集的合理利用,另一方面求解时应用Benders分解算法实现并行计算.算例结果表明:所提方法与不考虑随机优化的方法相比,系统运行的总用能成本明显降低;与不考虑场景削减及Benders分解的随机优化方法相比,总用能成本稍有提高,但运行时间成本显著下降.     

基于MAC的动态回溯算法优化

针对基于MAC的动态回溯算法在求解约束满足问题时, 不仅需要大量空间存储删除解释, 而且回溯机制过于复杂, 对经典的删除解释及动态回溯算法的回溯机制进行优化, 优化后的动态回溯算法减少了存储删除解释的空间, 并可仅使用一次回溯操作返回到可能导致冲突的关键变量. 在最差情况下, 存储删除解释的空间复杂度由O(n²d)改进为O(nd+n²). 通过结合restart技术使优化后的动态回溯算法成为完备算法. 实验结果表明, 优化后的完备动态回溯算法在大部分问题求解中, 整体效率明显优于标准回溯算法.     

基于变异测试的RESTful Web服务测试数据优化生成方法

为提升基于REST的Web服务系统测试数据生成效率及可用性,提出了一种基于变异测试的测试数据优化生成方法.将RESTful Web服务对应的Web应用描述语言(WADL)增加数据类型约束,并利用该约束生成初始测试数据.对约束关系进行变异生成变异体,在消除等价变异体并利用聚类实现变异体集约简的基础上,结合贪心算法优化筛选初始测试数据,生成无冗余的RESTful Web服务可用测试数据集.基于Hadoop平台技术,实现了针对RESTful Web服务系统测试数据自动生成的支撑软件.测试执行结果表明,在有效保证测试数据可用且无冗余的基础上,极大缩减了测试数据集规模和测试数据生成时间,完成了针对RESTful Web服务系统的自动化测试数据优化生成,提升了测试生成效率.     

用八叉树数据结构自动生成三维网络的算法设计

针对计算冶金学中几何空间离散－网格生成的问题，利用数据结构技术，建立了三维网格自动生成所需八叉树数据结构，设计了八叉树遍历及子结点编码算法，应用该算法开发了三维网格自动生成软件，该软件与数值计算对象输入软件相联接，能够将数值计算对象离散成由直六面体组成的网格系统，该算法保留了修正八叉树算法的优点同时由于采用直接八叉树数据结构算法更加简便。     

约束满足问题求解及ILOG SOLVER系统简介

首先综述求解约束满足问题的基本算法和搜索策略, 然后介绍ILOG SOLVER求解系统提供的类和函数的基本组成, 并给出用该系统求解的两个地图着色示例.     

一种基于独立分量分析的变速跳频信号盲分离方法

针对当前跳频信号盲分离算法计算量大,精确度不高的问题,结合变速跳频信号采用不断加快的跳速和“跳速多变”的策略,提出了一种利用信源间的独立性解决变速跳频信号盲分离问题的方法。同时,采用负熵最大化寻优算法加快了传统独立分量分离算法运算速度。通过仿真实验与处理实际数据结果表明：与其他方法相比,该方法在不需要任何先验信息的条件下,可以在低信噪比的情况下较好地分离出各个变速跳频信号,同时能够精确恢复出变速跳频信号的跳频图案,在20 dB信噪比的情况下,分离后相似系数可以达到99%。该研究为变速跳频信号盲分离问题提供一个新的解决途径。     

基于混合算法求解ELSP问题的可行域分析

本文给出求解ELSP问题(Economic Lot Scheduling Problem)的可行域的特征、启发式规则和演化神经网络设计问题.经济批量问题采用基本时段方法表示,该方法产生两类决策变量,一种是表示基本时间段的连续变量,另一种是表示时间倍数的整数变量.在求解ELSP问题的算法设计中,可行域是判定启发式规则有效性的基础.为了给出可行域的特征,利用神经网络的演化计算,设计求ELSP问题的初值算法,设计演化参数函数、网络结构、演化函数、演化规则,并依此获得可行域的约束条件.对在可行域约束条件和启发式规则下设计的算法进行测试,并与用HGA和一般GA方法求解ELSP问题进行比较,求解效果明显提高,使得在满足可行性的前提下总费用减小.     

思维进化算法优化模糊神经网络的变压器故障诊断

提出一种基于思维进化算法的模糊神经网络变压器故障诊断方法。该方法利用思维进化算法中的趋同和异化操作,对模糊神经网络中输入变量的隶属度函数位置参数和宽度参数以及神经网络的连接权值进行全局优化,可有效地克服常规模糊神经网络BP算法收敛速度慢、精度不高和遗传算法训练模糊神经网络速度缓慢、易陷入局部极小等缺点,有利于更快地收敛于全局最优解。并将其应用到基于溶解气体分析的变压器故障诊断中,实例表明,采用该方法具有较快的收敛速度和较高的诊断准确度,说明了该方法的正确性和有效性。     

运用改进遗传算法的输电网规划

遗传算法对许多问题是有效的，但普通遗传算法只能保证全局最优解的出现而不能保证每次都收敛于全局最优解，其原因是在搜索过程中出现的全局最优解不能保留下来，针对这一问题，本文将改进自适应代沟方式的遗传算法用于输电网规划中，一方面保证了计算结果有多个解可供选择，另一方面加快了搜索速度，提出了搜索性能，算例表明了这种改进方法的优越性。     

基于图像分割的伪并行免疫遗传算法聚类设计

遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。但它却由于进化过程的过早收敛而导致无法保证收敛到全局最优解。因此运用伪并行思想与免疫遗传算法相结合来弥补遗传算法的缺陷。1问题描述许多学科要根据所测得的相似性数据进行分类,把探测数据归入到各个聚合类中,从而对各聚合类     

Introduction

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｅＣｏｎｓｔｒａｉｎｔＳａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎＰｒｏｂｌｅｍ（ＣＳＰ）ｗａｓｆｉｒｓｔｄｅｖｅｌｏｐｅｄｆｏｒｓｅｔｌｉｎｇｔｈｅｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｂｅｔｗｅｅｎｄｉｓｃｒｅｔｅｖａｒｉａｂｌｅｓ．Ｍａｎｙａｌｇｏｒｉｔ...     

Consistent Algorithm for Multi-value Constraint with Continuous Variables

Mature algorithms for the Constraint Satisfaction Problem (CSP) of binary constraint with discrete variables have already been obtained for the application. For the instance of multi-value constraint with continuous variables, the approach will be quite different and the difficulty of settling will aggrandize a lot. This paper presents the algorithm for realizing global consistency of continuous variable. And this algorithm can be applied to multi-value constraint.     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

变结构速度控制器设计

为了实现交流感应电机的速度及转矩的实时高精度控制,设计了一种滑模变结构直接转矩速度控制器。应用可变边界层法削弱滑模面上的抖振,用模型参考自适应速度辨识器取代传统速度传感器监测电机速度。通过仿真表明：可变边界层法削弱抖振效果优于等速趋近率法,系统在参数变化情况下能表现出较强的鲁棒性,改善了电机的动态和静态性能。