免疫识别器构造的多级演化

本文提出了基于多种群演化的遗传算法程序设计，通过对识别器的“自我”训练和“非我”测试来构造计算机网络安全免疫系统中至关重要的识别器，并在文章最后通过实验例子比较该算法与传统遗传算法单种群演化的效果。     

基于构件库及构件组合的软件重用

介绍了一种具有动态组合特性的构件Ｐａｄ，详细说明了它如何规范重用单元的接口以及相互间可传递的消息，并进一步介绍了构件Ｐａｄ的组合规划消息传递协议，还简村介绍了一种在面向对象数据库的基础上实现构件库的方法，最后，介绍了已开发成功的一个构件重用支撑环境的原型。     

用函数型可编程器件实现演化硬件

演化硬件通过演化的方法实现电路的功能，可看作是演化算法和可编程逻辑器件的有机结合，目前所面临的问题是化速度太慢，要解决此问题必须从算法和器件结构入手，本文提出函数型（树型结构函数）可编程器件作为演化硬件的结构提高了编码效率，加快了演化速度，实现了ＧＡＬ作为演化硬件结构不能实现的四位比较器。     

基于遗传算法的资源均衡优化研究

从多任务的资源优化问题出发,对利用遗传算法对资源受限的多任务调度问题及其资源均衡优化问题进行了研究.对多任务网络计划的资源均衡问题进行了讨论,重点将资源受限的多任务调度问题与资源均衡优化相结合进行均衡优化,提出了一种基于改进遗传算法的求解方法,很好地解决了多任务调度问题并使资源分布更为均衡.该方法在解决较大规模网络计划的多任务调度及资源均衡问题时,具有其它方法无法比拟的优势.     

基于均匀设计的基因表达式编程算法研究

提出了一种基于均匀设计的基因表达式编程的进化算法(Uniform-Design Genetic Expression Programming,简称UGEP),新算法借助均匀设计的全局均匀分散性对初始种群的产生和杂交算子进行了改进,分别设计了基于混合水平均匀表的初始种群构造法和自适应的多亲杂交均匀算子.理论分析证明UGEP具有全局收敛性,且收敛速度也优于经典的GEP.在解决函数拟合、时间序列预测等实际问题中与同类算法进行了比较,在各项实验指标上均体现出了新算法的优越性.     

演化算法时间复杂性的趋势条件

计算时间复杂性是演化理论中的一个重大课题.将趋势分析引入演化算法的平均时间复杂性分析,可用于很广一类演化算法及许多问题.基于趋势分析,研究了确定演化算法时间复杂性的一些有用的趋势条件.这些条件应用于完全欺骗问题以验证其有效性.     

一种求解约束优化问题的新算法

演化算法基于达尔文的适者生存的原理,通过模拟大自然演化过程寻找问题的最优解。由于演化算法的全局性、灵活性、自适应性和稳健性,它特别适用于解象非线性、不可导和多峰等高难度优化问题。近年来,演化算法已经成功地解决了一些工程优化问题。毫无疑问,演化计算是一类解决高难度优化问题最重要的办法之一。     

基于基因库求解TSP的改进的反序-杂交算法

文章对求解TSP的“反序-杂交”算法在反序时城市位置的选择方式上作了改进,同时限制对每个个体一次循环中反序的次数,提出一种“见好就收”的策略,并利用“基因库”(即保存了好边的矩阵)的思想来指导反序-杂交。实验证明,改进的算法在收敛性和求解速度方面都比原来经典的“反序-杂交”算法有很大的提高。     

一种改进的求解TSP问题的演化算法

演化算法是解决组合优化问题的高效搜索算法．该文在现有求解TSP问题的演化算法的基础上,通过引入映射算子、优化算子以及增加一些控制策略,提出了一种高效的演化搜索算法．实验表明,该算法是有效的,通过对CHN144以及国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试表明,其中实例CHN144得到的最短路径为30353．860997,优于吴斌等运用分段算法得到的最短路径30354．3,亦优于朱文兴等人的结果,实例st70和kroB150得到的最短路径分别与运用分段算法得到的最短路径值相同,实例pr136得到的最短路径值为96770．924122,优于TSPLIB中提供的最短路径96772,对于其它实例也均能快速地得到和TSPLIB中提供的最优路径相同或更优的路径,该算法不仅很容易收敛到问题的最优解,而且求解速度极快．     

多目标组播路由的免疫优化算法研究

分析了当前带约束的单目标优化路由模型的局限性,构建了一个基于多目标优化的组播路由模型,在此基础之上提出了一个能够同时优化带宽、时延、代价等QoS参数的基于免疫原理的多目标组播路由算法,并对算法的收敛性和时间复杂度进行了分析.算法使用克隆选择作为主要的免疫算子,利用Pareto占优的思想进行抗体亲和度的定义,引入基因库的概念加快算法的收敛,通过局部竞争选择策略保证种群的多样性.仿真结果表明,该算法能够快速收敛于一组协调各QoS参数的Pareto最优解,是解决多目标组播路由问题、提高网络性能的有效途径.