轴辐式枢纽网络系统的关键枢纽设施识别问题研究

作为轴辐式枢纽网络关键因素的节点,尤其是起到中转作用的枢纽节点是网络稳定运行的重要环节。当这些节点被中断时,将对整个网络产生严重的影响。最直接的表现方式即是网络运行成本的急剧上升。因此本文研究如何识别对网络成本具有决定性影响的关键节点。首先,提出枢纽功能性中断问题和模型,并通过禁忌搜索算法进行求解。最后通过中国航空实例验证模型和算法在实际应用中的有效性。结果显示模型和算法能够有效识别出中国航空网络较重要的关键城市以及相对影响较弱的城市。可以为资源有限情况下,中国航空网络中各城市防御设施的合理分级和部署,为重点保护城市的鉴别提供依据和帮助。     

General Quantum Meet-in-the-Middle Search Algorithm Based on Target Solution of Fixed Weight

Similar to the classical meet-in-the-middle algorithm, the storage and computation complexity are the key factors that decide the efficiency of the quantum meet-in-the-middle algorithm. Aiming at the target vector of fixed weight, based on the quantum meet-in-the-middle algorithm, the algorithm for searching all n-product vectors with the same weight is presented, whose complexity is better than the exhaustive search algorithm. And the algorithm can reduce the storage complexity of the quantum meet-in-the-middle search algorithm. Then based on the algorithm and the knapsack vector of the Chor-Rivest public-key crypto of fixed weight d, we present a general quantum meet-in-the-middle search algorithm based on the target solution of fixed weight, whose computational complexity is ∑_j^d=(0(√C_n-k+1^d-j)+O(C_k^jlogC_k^j)) with ∑_i=0^dC_kⁱ memory cost. And the optimal value of k is given. Compared to the quantum meet-in-the-middle search algorithm for knapsack problem and the quantum algorithm for searching a target solution of fixed weight, the computational complexity of the algorithm is lower. And its storage complexity is smaller than the quantum meet-in-the-middle-algorithm.     

改进差分进化算法求解装载率凹费用装箱问题

研究了广泛存在于物流作业中一类新型的装箱问题,主要特征体现在箱子使用费用是关于装载率的凹函数。为求解问题,提出了一种基于分组编码策略的改进差分进化算法,以避免常规实数和整数编码方法存在放大搜索空间的不足。针对分组编码策略,定制化设计了以促进优秀基因传播为导向的新型变异和交叉操作,另外还嵌入了以物品置换为邻域的自适应局部搜索操作以增强局部搜索能力。对以往文献给出算例在不同凹费用函数下进行测试,实验结果显示所提出的算法明显优于BFD启发式算法,并且较遗传算法也有显著性改进。     

基于多种搜索策略的人工蜂群算法的结构损伤识别

人工蜂群算法是一种元启发式算法,具有构架简单,易于操作和鲁棒性较好的特点。本文对原始蜂群算法进行了改进,为蜜蜂们提供了更丰富的搜索策略。基于轮盘赌原则选择更优的迭代方式,进而使算法的收敛速度和精度有了显著的提高。基于频率残差和模态置信准则(MAC)建立结构损伤识别问题的目标函数,然后利用ABC算法,QABC算法和本文方法求解该目标函数,得到损伤识别的结果。利用一桁架结构做数值模拟,用简支梁结构进行实验验证。算例表明,改进的算法更能有效地检测出结构的局部损伤,具有对测量噪声不敏感、高效率以及高精度等优点。     

基于资源随机中断的反应性多模式项目调度优化

资源中断是项目实施过程中一种常见现象,它会导致项目进度计划的变更并引起额外的成本。本文研究资源随机中断下的项目调度问题,目标是对基准进度计划进行合理的调整,以最小化由此所造成的额外成本。作者首先对研究问题进行界定,随后构建问题的优化模型。针对模型的NP-hard属性,设计禁忌搜索启发式算法。最后以基准列表算法和随机生成算法为参照,在随机生成的标准算例集合上对算法进行测试,得到如下结论:在可接受的计算时间范围内,禁忌搜索获得的满意解质量明显高于其他两种启发式算法;算法的平均计算时间随着项目活动数的增加而增加,随着网络复杂度、资源强度或资源中断次数的增加而减小;满意解的平均目标函数值,随着项目活动数或网络复杂度的增加而增加,随着资源中断次数的增加而减小,与资源强度无明显关系。     

Heteroclinic contours and self-replicated solitary waves in a reaction–diffusion lattice with complex threshold excitation

The space–time dynamics of the network system modeling collective behavior of electrically coupled nonlinear cells is investigated. The dynamics of a local cell is described by the FitzHugh–Nagumo system with complex threshold excitation. Heteroclinic orbits defining traveling wave front solutions are investigated in a moving frame system. A heteroclinic contour formed by separatrix manifolds of two saddle-foci is found in the phase space. The existence of such structure indicates the appearance of complex wave patterns in the network. Such solutions have been confirmed and analyzed numerically. Complex homoclinic orbits found in the neighborhood of the heteroclinic contour define the propagation of composite pulse excitations that can be self-replicated in collisions leading to the appearance of complex wave patterns.     

基于随机搜索的一个约束优化问题的全局收敛算法

讨论了具有一般约束的全局优化问题,给出该问题的一个随机搜索算法,证明了该算法依概率1收敛到问题的全局最优解．数值结果显示该方法是有效的．     

基于CouchDB和Elastic Search的高性能化学结构搜索引擎与数据库的构建

计算机辅助的化学结构搜索在化学信息学中地位十分重要,本文设计了一套高性能的化学结构和化学数据搜索系统,称为DCAIKU.DCAIKU基于CouchDB无模式数据库和ElasticSearch基础架构构建,通过将结构相似性搜索变换为文字搜索实现了高性能和高灵活性的检索引擎：在满足化学信息存储的高灵活性条件下,仍然可以做到低延迟和高准确性,同时拥有良好的伸缩性,可以大规模并行化和集群化.     

基于模式搜索的光谱消光粒径分布反演算法的研究

发展快速有效的反演算法用于粒径分布的重建是颗粒测量领域重要的研究课题之一。在光谱消光法粒径测量中,提出将模式搜索算法用于独立模式下粒径分布的重建,同时引入Tikhonov平滑泛函构建算法的目标函数,为保证搜索过程的快速性和准确性,设计了关于初始点的优选策略。利用该算法测量国家标准颗粒体积平均直径的相对误差为3.14%,不超过国家标准物质局给出的±8%的范围,且粒径分布宽度合理,没有明显展宽和伪峰现象。与Phillips-Twomey方法和遗传算法的对比结果表明,在综合考虑反演精度和反演时间条件下,该算法具有明显优势,更适合于快速准确的现场测量,具有较好的应用前景。     

基于Hits算法的Web安全改进模型

针对某些恶意页面利用搜索引擎的局限性隐藏在搜索结果排名较靠前的位置这一问题,本文提出了基于Hits算法的Web安全改进模型.该模型在Hits算法的基础上,结合向量空间模型来评价网页的风险程度,通过对恶意页面的Authority值进行＂惩罚＂来降低恶意页面在搜索结果中的排序,从而减低恶意页面被访问到的概率.实验结果表明,恶意网页的Authority值明显降低,而非恶意网页的Authority值有所上升,这使得用户通过搜索引擎点击到恶意页面的概率大幅降低.