基于A*算法的证书路径构造方法的研究和实现

针对当前采用的的宽度优先证书构造算法在处理复杂的CA拓扑图时非常消耗内存空间和计算时间的问题。提出了一种优化的基于A*算法的证书路径构造方案,并给出了几种A*算法中估价函数h(x)的取值方法以提高算法的处理效率。     

基于模拟退火算法的曲面最短路径求解

通过对路径的节点序列内在关联性的分析,提出了适合曲面最短路径问题的邻域结构,使整段路径的优化问题能够通过局部调整得以实现．将模拟退火算法的框架引入路径寻优中,提出了解决曲面最短路径的随机搜索算法．最后给出了数值仿真实例．     

基于无证书公钥密码体制的身份鉴别方案

基于双线性加群G1上计算Diffie-Hellman问题的困难性假没下,采用无证书公钥密码体制密钥生成原理,首次提出了一个能有效抵抗重置攻击和冒充攻击的基于ID的身份鉴别方案,避免了基于身份的诸多方案所涉及敏感的密钥托管问题.最后在随机预言模型下给出了方案的安全性证明.     

基于混合遗传算法的多无人机巡逻路径优化

假设无人机巡逻的起、终点均为派出所,提出了一种融合传统遗传算法和爬山算法的警用无人机巡逻路径优化模型——混合遗传算法。按照轮盘赌法则,进行种群个体的选择,以增大优秀种群个体被选中的概率,达到较好的优化效果。同时定义了与路径优化相适应的基因交叉和变异规则。仿真结果表明,提出的混合遗传算法在寻优效果上明显优于传统遗传算法。     

基于无线PKI-PMI实现安全的移动电子政务

移动电子政务作为电子政务一个新的分支,为电子政务提供了强大的扩展能力和移动能力,针对移动电子政务的安全需求,探讨了将无线PKI-PMI应用于实现安全移动电子政务的方案,在分析移动电子政务和无线PKI体系结构的基础上,讨论了该方案的关键技术。     

基于彩色离焦模糊图像清晰度评价的启发式调焦算法

运用启发式搜索策略提出了一种基于彩色离焦模糊图像清晰度评价的启发式调焦算法。算法采用了以2为模的Sobel算子梯度建立图像清晰度评价函数的数学模型。该评价函数具有无偏性好，单峰性强，灵敏度高，在焦平面变化趋势明显等特点。我们给出了结合启发式搜索策略的具体算法。实验结果证明，所提出的启发式调焦算法精度高，可重复性强，并对图像噪声具有良好的鲁棒性。     

基于自适应步长布谷鸟搜索和粒子群融合算法的AUV水下三维路径规划

针对传统布谷鸟算法在处理自主式水下机器人（AUV）于复杂水下的三维路径规划研究时存在搜索目标不可达、寻径和避障能力弱和算法收敛速度慢等问题,提出AUV路径规划算法PSO-ASCS(particle swarm optimization-adaptive stepsize cuckoo search),将粒子群算法引入改进的自适应步长布谷鸟搜索,对布谷鸟算法进行优化。利用空间分层思想建立复杂水下三维模型对PSO-ASCS算法进行路径规划和避障实验;通过考虑路径长度、路径平滑性和路径危险性三个要素构造适应度函数,对PSO-ASCS算法进行测试并与自适应步长布谷鸟算法、标准布谷鸟算法和粒子群算法进行比较。实验表明,本文算法具有较强的全局搜索能力和寻优性能、算法收敛较好,使AUV具备高效的避障和路径规划的能力。     

基于同构理论的三支概念格的构造方法与算法研究

三支概念分析理论目前已经发展成为数据分析与知识发现的有效工具。主要通过形式背景特征的研究, 讨论三支概念格与概念格的同构关系, 进一步研究了三支概念格的构造方法。首先给出了对偶属性、属性对偶背景的定义, 并证明了在对偶背景下三支概念格与概念格是同构的。其次, 推广了对偶属性、属性诱导的对偶背景, 给出对偶可交属性及属性对偶可交背景的定义, 同时, 证明了在对偶可交背景下,三支概念格与概念格是同构的。最后基于上述理论, 给出了判定属性对偶背景与属性对偶可交背景的2种算法以及三支概念格的构造方法。     

一种求解厌恶型p-中位问题的混合进化算法

厌恶型p-中位问题是一个NP-困难问题.提出了一种求解厌恶型p-中位问题的混合进化算法.首先,通过贪心随机自适应搜索方法和随机构造方法产生初始种群.然后,利用搜索过程中收集到的全局信息和局部信息构造新解,期间注意提高搜索的多样性,避免早熟.最后,针对厌恶型p-中位问题的特点,构造基于约束交换邻域的局部搜索算法,提高了算法的局部搜索能力.通过求解72个标准测试例子以检验算法的性能,发现该算法在较短时间内得到了高质量解,优于现有算法.     

一种基于C#的XML加密方法的研究与实现

针对在Internet应用中,XML文档传输安全的重要性,研究并提出了一种基于C#.NET环境下XML加密的方案,使用XML加密机制来保证XML信息的安全性。通过研究XML加密的密钥交换方法及基本实现模式,将高级加密算法(AES)与目前广泛应用的公钥算法(RSA)相结合,提出了一种数据安全传输的解     

求解动态车辆路径问题的演化蚁群算法

在Evo-Ant算法的基础上提出了多目标的算法,即利用Evo-Ant算法来产生新的解,并利用一个额外的存储空间来存放Pareto候选解,用新产生的解来更新Pareto候选解,消除被支配的解,依次循环,从而得到近似的Pareto解.为了验证演化蚁群算法,采用2种测试手段：一种是Solomon的测试数据;另一种是在仿真环境下的测试.实验结果表明该算法很具有竞争能力.     

基于实时信息的取送货动态车辆路径问题研究

为适应点对点、实时城市配送对动态响应和快速决策提出的新要求, 研究了多种实时信息作用和影响下的取送货动态车辆路径问题. 采用将动态问题转化为一系列静态问题的建模方法, 建立了基于实时信息的取送货动态车辆路径模型; 设计了动态算法框架, 运用构造算法获得初始可行解, 运用禁忌搜索算法改善初始可行解质量. 实验表明, 本文的模型和算法能有效解决基于实时信息的取送货动态车辆路径问题, 将初始可行解的质量(实时物流配送成本)改善了34%.     

基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法

针对粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法.该算法通过构建动态分级机制,将种群中的粒子动态地划分成3个等级,对不同等级内的粒子采取不同的扰动行为,使得粒子在增强种群多样性的同时保持向全局最优方向进化;采用粒子智能更新方式,提高了粒子的搜索能力;引入动态邻域反向学习点建立全局搜索策略,促使种群快速寻优.最后,利用多种典型测试函数对该算法进行仿真实验,结果表明,与其他几种优化算法相比,本算法具有较好的收敛性和稳定性.     

基于SMPSO算法的三值FPRM电路延时优化

n输入变量的三值FPRM电路存在3n个不同极性及其对应的函数展开式. 通过对三值列表转换技术以及三值FPRM逻辑表达式的研究, 并结合自适应变异粒子群算法提出一种三值FPRM电路延时优化解决方案. 首先根据三值FPRM逻辑表达式的特征建立延时估计模型; 然后结合三值列表转换技术和SMPSO算法, 对三值FPRM电路延时进行优化; 最后采用PLA格式的MCNC Benchmark电路进行算法测试. 结果表明: SMPSO算法相比于穷尽算法的优化效果更佳, 电路的延时和面积平均节省11.6%和18.6%.     

一种基于WebGIS的导航系统的设计与实现

设计并实现了一种基于万维网地理信息系统(webGIs)的电子导航系统．该系统选用Maphfo作为Gls开发平台,并将最短路径椭圆算法运用到电子导航的路径选取当中．由于使用GIS技术,系统不仅能够方便地以图形方式输出导航路线,而且增添了对地理图形和空间数据进行管理的若干功能．     

改进的K最短路径算法在通信网络中的应用

经典的K最短路径算法是最短路径算法中一个重要分支,它在交通网络的实时路径选择中起到了很重要的作用,为了将经典的K最短路径算法应用于通信网络中,我们对经典的K最短路径算法进行了改进.在求解K最大期望容量路径算法时,先对其进行权重转换,然后使用MPS算法;在求解K最大容量路径算法时,选取每个弧段源点,终点和弧段对应3个容量值最大的来进行标号;在求解K最大期望容量路径时,建立一系列的子网络,在每个子网络中先求出K最大可靠路径,对其容量进行排序,选出最小的,将大于该最小容量的所有弧集构成的网络定义为它的子网络,以此类推直到源点到目标点没有路径为止,对每个子网络中选取的K最大期望容量路径进行统一排序得到原网络中的K最大期望路径.通过网络通信实例,验证了算法的正确性和可行性.     

改进的粒子群优化算法在随机需求车辆路径问题中的应用

设计了一种求解随机需求车辆路径问题的改进的粒子群优化（PSO）算法．在算法后期将变异算子引入PSO算法，克服了基本PSO算法易陷入局部最优的缺点．数值模拟结果表明改进的PSO算法提高了全局搜索能力，求解效果优于基本PSO算法和遗传算法．     

基于回溯方法的RFID防碰撞算法研究

基于二进制搜索算法在搜索N个电子标签的时间复杂度为o（Nlog2N）,由于算法在同时对大量标签操作时效率较低．因此,提出了一种基于二叉树中序遍历的回溯算法,在标签识别过程中,阅读器不回复到顶级初始状态处理,而是按下行处理集合构成的1棵二叉树进行逐级上行回溯处理．这样,搜索N个电子标签的时间复杂度为o（N）．与前者相比,可以大大提高RFID防碰撞处理的效率．     

基于智能优化算法的车间调度问题研究

车间的生产调度是一个非常复杂的问题,本文主要介绍车间调度问题模型以及蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等智能优化算法的研究情况,有效的生产调度方法和智能优化算法的应用,在很大程度上可以提高企业的效益.     

基于用户体验的谷歌和百度搜索有效性比较研究

为评估搜索引擎的有效性,采用问卷调查法请211名中国用户基于11项指标评估谷歌和百度两大中文搜索引擎.因素分析结果显示11项指标可以聚合为内容准确性和内容直接性两个因素,由两者构成的搜索有效性模型具有良好的信度和效度.应用该模型评价谷歌和百度的搜索有效性发现,谷歌在搜索内容准确性方面优于百度,而在搜索内容直接性方面则不如百度,内容直接性体验上的不足导致谷歌的总体搜索有效性低于百度.两个搜索引擎的用户体验模式也存在明显差别,用户对谷歌有效性的感知主要来自内容准确性,而对百度有效性的感知则相对均衡的来自内容准确性和内容直接性两个方面.