椭圆曲线快速算法的改进

从二进制域上元素间的算术运算和椭圆曲线上元素间的运算两个层次,对椭圆曲线进行了基于标量乘法的加速运算,改进了椭圆曲线快速算法。进一步对运算效率进行了分析和比较。     

面向高维复杂多模态问题的教与学优化求解算法

针对教与学优化算法（Teaching-Learning-Based Optimization：TLBO）在求解一些高维多模态复杂优化问题时,存在种群容易过早陷入局部搜索,导致丢失全局最优解的问题,提出一种改进的TLBO优化算法（MTLBO）。该算法以更接近人类的学习方式,对标准TLBO中的“教”和“学”过程进行了改进,并引入了新的“自学”机制来加强学员的创新学习能力,从而有效提高了算法的全局探索能力。通过10个复杂的多模态优化问题测试表明,在求解复杂多模态问题方面,与5个具有优异性能的TLBO算法和3个经典的群智能计算方法(SaDE,CLPSO, NGHS)相比,本文算法具有全局搜索能力强,稳定性好等明显优势。     

随机交叉-自学策略改进的教与学优化算法

针对非原点最优的复杂优化问题(最优解不在坐标原点)，提出了一种基于随机交叉-自学策略的教与学优化算法(teaching and learning optimization algorithm based on random crossover-self-study strategy, CSTLBO)。对标准教与学优化算法的“教阶段”和“学阶段”的空间扰动进行了几何解释，改进了原有的“教阶段”和“学阶段”，并引入随机交叉策略和“自学”策略来提高算法的全局寻优能力。通过使用20个Benchmark函数进行仿真，并与6种改进的教与学优化算法进行结果比较及Wilcoxon秩和检验分析，结果表明CSTLBO算法能有效避免陷入局部最优，具有良好的全局搜索能力，求解精度高，稳定性好。     

一种求解多模态复杂问题的混合和声差分算法

针对多模态复杂优化问题,提出了一种基于和声搜索和差分进化的混合优化算法:HHSDE算法。在不同的进化阶段,HHSDE算法依据累积加权更新成功率来自适应地选择和声算法或差分算法作为更新下一代种群的方式,并改进了差分算法的变异策略来平衡差分算法的全局与局部搜索能力。通过对10个多模态Benchmark函数进行测试,利用Wilcoxon秩和检验对不同算法的计算结果进行比较,结果表明HHSDE算法具有收敛速度快,求解精度高,稳定性好等优势。     

正弦余弦算法的研究及应用综述

正弦余弦算法（SCA）是一种新颖的随机优化算法，主要利用正弦函数和余弦函数的波动性与周期性来搜索和迭代，从而达到寻优目的。给出了正弦余弦算法的基本原理，讨论了影响正弦余弦算法性能的主要参数，分析了正弦余弦算法的搜索机制。综述了算法的改进策略，并列举了正弦余弦算法在调度问题、控制器优化、电力系统优化、数据挖掘、图像处理、目标跟踪等方面的应用。最后结合正弦余弦算法的特点和研究现状，对正弦余弦算法未来的研究发展方向进行了展望。     

地方高校化学试剂信息化管理的探讨

地方高校化学试剂具有种类多、数量少、分布广、购置频繁的特点。通过分析目前化学试剂常规管理中存在的问题,提出了化学试剂的模块化管理模式,根据化学试剂管理的整个流程设计各种功能模块,模块之间互相衔接,可以达到对化学试剂的全过程动态管理,便于及时查阅需求状况,大大提高了工作效率,减少了重复采购,节约了成本,为化学试剂的科学管理和合理采购提供依据。     

模糊层次分析法的Matlab实现

讨论运用模糊层次法解决实际问题的过程,并运用迭代法求解精度更高的排序向量。为简化求解过程,给出模糊层次分析法的Matlab程序,最后通过实例说明程序的应用和效果。     

IKE协议的安全性分析及改进方法

从IKE协议的安全性分析出发,指出了IKE协议中存在的缺陷。对数字签名方式下密钥协商的消息进行了重构,并就此方法对四种攻击的防御作了分析,结果表明本方法提高了IKE协议的安全性。