一种双链结构的多目标进化算法DCMOEA

提出一种双链结构的多目标进化算法(DCMOEA).该算法采用双链结构表示个体,执行过程中无需设置外部归档集合,并采用ε支配策略保持解群的多样性.DCMOEA与MOEA/D、NSGA-II、SPEA2和PAES一同在4个2-目标ZDT函数和4个3-目标DTLZ问题上进行实验,并从算法所获解集的收敛性、分布均匀性和宽广性3个方面进行比较,仿真实验结果表明了DCMOEA的综合性能最好,是一种颇具竞争力的多目标进化算法.     

一种增强型多目标烟花爆炸优化算法

现实中多目标优化问题的多样化和复杂化要求发展新的多目标优化算法.在混合多目标进化算法设计思想和新型进化模型的启发下,提出一种增强型多目标烟花爆炸算法eMOFEOA,该算法利用均匀化与随机化相结合的方法生成均匀分布的初始种群,为算法后续搜索提供较好的起始点;对烟花爆炸半径采用精细化控制策略,即不同世代的种群具有不同的爆炸半径,而且同一种群内部因个体支配强度的差异而具有不同的爆炸半径,以节省计算资源;利用简化的k-最近邻方法维持外部档案的多样性.本文算法与另5种对等比较算法一同在12个基准多目标测试函数上进行性能比较,实验结果表明eMOFEOA算法在收敛性、多样性和稳定性上具有总体上显著的性能优势.     

一种基于分量热力学迁移策略的并行多种群GEP

针对传统并行多种群GEP存在着优良个体的传播和种群多样性之间的冲突问题,提出一种基于分量热力学迁移策略的并行多种群GEP算法(CTDPGEP)。该算法在当前子种群中选择出若干个优良个体和若干个随机个体组成精英子空间,并将精英子空间传送至其他各子种群的迁移区中;其他各子种群异步地将其迁移区中的个体采用分量热力学替换规则接收到自己的种群中。通过这种机制不仅有效地传播了各子种群中的优良个体,而且保持了各个子种群的多样性,定量地平衡优良个体的传播与种群多样性之间的冲突,在加快收敛速度的同时保持种群的多样性,减少陷入局部最优的概率。对比实验结果表明该算法表现出更高的求解精度和更快的收敛速度。     

协方差矩阵自适应演化策略学习机制综述

基于协方差矩阵自适应（CMA）的演化策略算法（ES）是一种优秀的、不依赖于梯度信息的随机局部优化算法.基于CMA的学习机制使其对搜索空间的任意可逆线性变换具有不变性,对于病态的、高度不可分的问题有优秀的求解能力.CMA学习机制具有较强的数学理论基础,这对设计其他演化算法有很好的借鉴意义.本文旨在详细分析CMA-ES的各种学习机制,并给出其所依赖的主要理论基础.最后通过实验比较CMA-ES各种变体的优势与不足,并着重比较本文改进的CMA-ES变体与其它变体在性能上的差异.     

差分进化算法中参数自适应选择策略研究

参数选择本身是一个组合优化问题,尽管过去提出了很多方法,但是参数选择依然令人困惑,为此提出适用于差分进化算法的参数自适应选择策略。该策略在进化的过程中动态评估参数的性能,并根据其结果指导下一次迭代过程的参数选择。从参数库的建立、参数评分机制和参数配置机制3方面展开研究,对比实验结果表明,该方法效果良好。     

椭圆曲线加密的能量攻击及防范对策研究

椭圆曲线加密(ECC)由于在安全性和计算量方面的优势,已被越来越多的人所青睐。ECC取代RSA成为新一代领头的公钥密码体制成为一种大的趋势。能量分析攻击的提出对智能卡的安全性提出了新的挑战。本文将研究椭圆曲线的简单能量攻击(SPA)和差分能量攻击(DPA)及其相应的防范措施。     

应用精英反向学习的混合烟花爆炸优化算法

针对烟花爆炸优化(FEO)算法容易早熟、解精度低的弱点,提出了一种精英反向学习(OBL)的解空间搜索策略。在每次迭代过程中均对当前最佳个体执行反向学习,生成其动态搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。为了保持种群的多样性,计算种群内个体对当前最佳个体的突跳概率,并依据此概率值采用轮盘赌机制选择进入子种群的个体。通过在5组标准测试函数的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算法对数值优化具有更高的收敛速度和收敛精度,适合求解高维的数值优化问题。