MANET与Internet互连网关自适应协同策略设计

为了提高MANET与Internet互连环境的服务质量, 在采用AODV路由协议的MANET互连网关中应用了自适应策略。在分析自适应算法对网络性能参数改进的基础上, 提出了针对网关公告TTL和网关公告间隔的改进自适应协同策略, 并在AODV路由协议中进行实现。通过NS2平台对设计的自适应协同策略互连网关的性能进行仿真验证。结果表明, 采用多自适应协同策略的网关可以提供高效的接入服务, 并能够有效改善互连环境的服务质量。     

基于协同进化的自适应遗传算法研究

针对传统遗传算法易于陷入局部最优解,性能不稳定的问题,提出了一种基于协同进化的自适应遗传算法（CEAGA）。在协同进化的两层框架模型的基础上,引入一个自适应的变异策略,改进了协同进化遗传算法中的局部进化操作,加强了在上层中的局部搜索;在下层,在种群之间采用协同进化算法,克服未成熟收敛,在种群内部进化中引入自适应遗传操作,保护种群中的优秀个体。实验验证CEAGA既具有很快的收敛速度,又具有很好的全局搜索性能。     

融合协同进化人工鱼群算法和SVM的雾霾预测方法

针对日益严重的雾霾污染问题,提出融合协同进化人工鱼群算法和支持向量机的雾霾预测方法.首先,运用佳点集构造均匀分布的种群,并引入自适应视野范围策略、自适应步长策略、种群间协同策略,提出协同进化人工鱼群算法.然后,使用协同进化人工鱼群算法,优化支持向量机的主要参数.最后,构建基于支持向量机的雾霾预测模型,预测雾霾天气.在10个测试函数上的实验证明协同进化人工鱼群算法的性能,在6个UCI数据集上的实验验证预测模型的稳定性和有效性.     

一种求解并行多机间歇调度问题的自适应EDA算法

针对广泛存在于化工生产过程中的并行多机间歇调度问题,提出了一种自适应分布估计算法,用于最小化最早完工时间(makespan)。首先,提出了一种具有自适应学习能力的改进策略,该策略根据当前解的改善状况自适应调节学习速率,有效克服了EDA对学习速率较敏感和依赖的不足,进而使得算法的搜索宽度和深度得到合理平衡;其次,设计了一种基于双精英个体的协同进化策略,该策略通过双概率模型协同进化,使算法能充分利用优秀个体的信息来指导搜索方向。仿真实验和算法比较验证了AEDA的有效性和鲁棒性。     

针对动态目标的多无人机协同组合差分进化搜索方法

针对多无人机动态目标协同搜索问题,提出一种组合差分进化无人机协同搜索航迹规划方法.建立动态目标协同搜索环境信息图模型及无人机运动模型.基于改进差分蝙蝠算法和自适应差分进化算法,设计基于种群数量自适应分配的组合框架,将差分进化算法中的变异、交叉和选择机制引入蝙蝠算法,构建组合差分进化算法的协同搜索算法,并对无人机动态目标协同搜索的航迹进行优化.针对待搜索目标轨迹随机多变且具有规避侦察特性的现实场景,建立可回访数字信息图和自适应目标搜索增益函数,从而提高无人机对动态目标的捕获能力.最后,通过仿真结果验证所提出的无人机动态目标协同搜索算法的有效性.     

自适应差分进化算法在入侵检测中的应用

针对开放式的网络环境要求入侵检测系统能够实时高效响应的问题,本文提出了一种自适应的差分进化算法ADE,用于入侵检测的特征选择.算法对网络数据的混合属性进行预处理,引入进化代数和个体适应度函数作为自适应算子动态调整摄动比例因子F和交叉概率CR,采用自适应变异策略提高进化的适应性.在KDDCUP 99数据集的测试结果表明,...     

基于粒计算的复杂网络协同进化的研究与分析

针对复杂网络数据量大,与知识存在与/或关系及不易管理等特性,探讨和研究了复杂网络与知识网络之间的关系和演化过程.采用粒商空间理论构建了复杂网络与知识网络协同进化模型,提出了基于粒计算的复杂网络协同进化算法,该方法将双库融合机制及变区域策略应用到协同进化中,较好地解决了复杂网络与知识网互相作用、协同演化等问题.通过实验与比较,验证了此方法的有效性和可行性.     

基于协同进化的动态双重自适应改进PSO算法

针对PSO算法易陷入局部最优，发生早熟这一先天缺陷，在一定的误差容忍度下，借鉴协同进化理论中主体的能动性，系统的非线性，个体与环境的协同进化及个体的自适应性等优良特性，利用Feigenbaum迭代构造混沌序列，对粒子的位置和速度进行初始化取值；采用非线性和自适应调整策略对算法中的自我学习因子、社会学习因子及惯性权重进行取值，从而形成了动态双重自适应PSO改进算法（DDAPSO）。在单模态和多模态Benchmark函数上对上述算法进行仿真，并与其他5种算法进行了对比，仿真结果表明，DDAPSO算法较其他算法在求解精度、寻优效率和稳定性上具有极大的优势，表现出了较强的寻找全局最优解的能力，具有广泛的应用前景。     

自适应两阶段分组求解大规模全局优化问题

协同进化是解决大规模全局优化问题的一种有效策略，但是该策略不能对存在相关性变量的大规模问题进行有效分组，最终导致算法性能下降.针对上述问题，提出一种基于自适应两阶段分组的差分协同进化算法.首先，在第1阶段分组中，根据决策变量贡献度，将其分为正促进组和负抑制组；然后，在第2阶段分组中，分别对两组内的变量进行相关性识别，根据相关变量所占比例进行自适应分组；最后，采用差分协同进化算法对分组后的组件进行优化.实验结果表明本文所提方法能够实现对大规模全局优化问题中相关变量的有效分组，提高了算法的收敛性，通过标准大规模优化测试函数集验证了算法的有效性和适用性.     

基于自适应差分优化的改进虚拟力导向粒子群算法研究

为提高节点在无线传感器网络中的自部署性能,本文以虚拟力导向粒子群算法为基石,在部署区域内,采用正方形网格划分方式,并引入一种改进的自适应差分进化策略,对原算法进行改进。改进算法引入了移动目的地对移动节点的引力作用,并通过自适应调整,有目的的向扩大网络覆盖率的目标进化,从而最大限度地优化节点的部署速度和网络的覆盖率。通过对该算法的性能进行了仿真与分析,在网络覆盖率、算法收敛速度以及部署时间等方面,相比于经典虚拟力算法及虚拟力导向粒子群算法,该算法具有更佳的部署性能。     

基于危险理论的web文本挖掘研究

web挖掘是处理Internet环境下数据挖掘的一个重要方向,本文在比较研究传统web挖掘方法的基础上提出了一种基于危险理论的web挖掘新方法,该方法具有很强的自适应性和更新能力,为web挖掘领域提供了一种新的研究思路.     

基于自适应共生进化的自主体快速强化学习研究

文章研究了一类基于自适应共生进化模型的自主体构造方法,提出了基于自适应共生进化算法（ＡＳＥ）的一种进化强化学习方法,该方法不仅可以高效地进行神经网络决策系统的设计,而且在多自主体组成的自律系统的群体行为进化中可快速学习而收敛,并且通过多样度调节维持了群体多样性,克服了未成熟收敛现象。研究者将该方法用于人工生物中求偶通讯规范的研究,通过在环境中的生存和行为学习,雌雄个体都可有效地学习到成功的求偶通讯规范。     

Internet平台下的构件描述模型

为了使构件使用者能很容易地理解构件的功能及其属性,对构件作一个清晰的描述是非常必要的。随着构件技术和Internet技术的发展,构件的结构和构件软件框架发生了变化,急需一种能描述在Internet平台下的构件的描述模型。本文概括出一个四元组的构件描述模型,为构件异构问题的解决提供了一种方法。     

On the trajectory of video quality transition in HTTP adaptive video streaming

HTTP adaptive video streaming matches video quality to the capacity of a changing context. A variety of schemes that rely on buffer state dynamics for video rate selection have been proposed. However, these schemes are predominantly based on heuristics, and appropriate models describing the relationship between video rate and buffer levels have not received sufficient attention. In this paper, we present a QoE-aware video rate evolution model based on buffer state changes. The scheme is evaluated within a real-world Internet environment. The results of an extensive evaluation show an improvement in the stability, average video rate and system utilisation, while at the same time a reduction in the start-up delay and convergence time is achieved by the modified players.     

基于EMD的网络舆情演化分析与建模方法

现有研究忽略网络舆情演化过程的多成分特性,导致演化分析与建模效果较差。为此,提出一种基于经验模态分解(EMD)的网络舆情演化分析与建模方法。对演化过程进行EMD分解,形成演化过程的趋势成分、周期成分、突发成分和随机成分,通过对各成分进行分析与建模,实现网络舆情的演化分析与建模。实验结果表明,该方法通过EMD分解得到的各成分物理含义明显,有助于分析网络舆情的演化规律,同时具有较好的趋势预测效果,适合进行演化建模。     

Measuring the Internet

Internet traffic behavior has been resistant to modeling. The reasons derive from the Internet's evolution as a composition of independently developed and deployed protocols, technologies and core applications. Moreover, this evolution has experienced no equilibrium thus far. A common complaint about traffic measurement studies is that they do not sustain relevance in an environment where the traffic, technology and topology change faster than we can measure them. Moreover, the proliferation of media and protocols make the acquisition of traffic data almost prohibitively complicated and costly, and finally, the time required to analyze and validate data means that most research efforts are obsolete by the time the findings are published. Thus, far from having an analytic handle on the Internet, we lack the ability even to measure traffic at a granularity that would enable infrastructure-level research. As a result, while the core of the Internet continues its rapid evolution, measurement and modeling of it progress at a leisurely pace. However, both active and passive measurements of the Internet do occur, as do analyses of the routing and IP addressing system     

软件动态演化技术

为适应开放环境和用户需求的变化,软件应该具备在运行时刻自演化的能力,从而满足各种需求变化,因此深入研究动态演化技术显得尤为重要。介绍了软件动态演化的开放性、层次性和整个演化活动的具体过程,讨论了动态演化的语言、模型和乎台三者之间的关系以及当前的研究成果,并对已有成果中的实现方法、实用性和特色进行了比较,指出其不足之处。最后提出动态演化技术应重点研究的关键问题,并对其发展前景进行展望。     

Shaping the Internet: the dynamics

Earlier, the author discussed five components of an Internet architecture (middleware; user interface; delivery system; application; and data). He completes that schema by describing the four dynamics: user processes, software development; data management; and system management. The distinction between components and dynamics can be illuminated by an analogy: if the components are features in a landscape, the dynamics are forces like wind and water currents that shape them. The components and dynamics are inseparable, and their interactions comprise the environment in which the Internet “lives”. Instead of trying to suggest the next level of detail for the four dynamics, the author gives examples of how the dynamics influence the evolution of the components and vice versa. The dynamics are susceptible to our influence (unlike the laws of gravity), so all of us have a hand in shaping the Internet by our choices as technology developers and users. The author looks at how the Internet components and dynamics affect one another     

基于因特网的远程控制实验系统的构建

基于因特网的远程控制系统的研究必需在能复现各种因特网环境的专用实验平台上进行,以保证实验条件的一致性和实验结果的可比性。实验研究表明,该文提出的模拟因特网的构成方法能复现各种类型的因特网环境,能满足对远程控制系统进行实验研究的要求。实验也表明该文提出的实验系统中本地和远程计算机时钟同步计算和补偿方法是可行的。     

一种网络环境中的本体演化和维护模型

With the rapid development of Internet, Knowledge web will be one of development directions of the next generation of Internet. The applications of ontology will bring new opportunities and challenges to it. In this paper, we propose an ontology evolution and maintenance model in the Web environment to solve the conflicts and inconsistencies between domain ontologies and knowledge caused by the changes of the knowledge sources in the Web environment by extracting and analyzing the meta-data of the data sources.