基于最大度和随机游走的混合搜索算法

针对常规算法在网络搜索时搜索速度较慢和查询消息过多的缺点,提出了一种基于最大度和随机游走的混合搜索算法。该算法综合了最大度搜索信息利用充分和随机游走快速访问远程连接的优点,仿真结果也证实该算法能有效改善网络搜索速度和控制查询信息量。     

飞机复杂蒙皮拉形过程有限元分析中的接触搜索算法

针对飞机复杂蒙皮拉伸成形特点,引入了适合于蒙皮模具的四节点四边形等参单元描述方式,建立了基于非精确交点的线面精确求交算法,采用基于最大梯度法的搜索算法,开发了复杂蒙皮拉形数值模拟系统STRETCHFORM。利用商业软件MARC和PAM STAMP进行了S形蒙皮拉形的模拟计算对比,证明了接触搜索算法的合理性。与全局搜索算法相比,本文算法使搜索效率得到显著提高。     

无结构对等网络的搜索算法

当前,无结构对等网络由于搜索的灵活性和对动态环境的适应性,得到了广泛的应用,已经成为对等网络的主流.但无结构对等网络的资源搜索效率比较低,这就使得无结构对等网络的搜索算法成为人们研究的重点.研究了目前已有的基于无结构对等网络的搜索算法,指出了每种搜索算法的应用领域和不足,并在最后对无结构对等网络的搜索算法需要解决的问题作了总结.     

一种基于航摄图像特性的H.263压缩算法的改进

研究了航摄视频图像的特性,并根据航摄视频图像的特性,从预测初始搜索点、搜索策略和半像素精度运动估值方面改进了H.263标准中的运动估计算法。实验结果表明,针对航摄图像特性改进的算法比全搜索算法和三步搜索算法具有更高的搜索效率。     

基于改进A*算法的可行性路径搜索及优化

针对路径搜索和路径优化问题，提出了一种改进的A＊搜索算法。对估价函数予以加权处理，并引入“人工搜索标志”，避免重复搜索无效区域，能有效且快速地逃离障碍物陷阱，使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径，并对可行性路径进行了优化，得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。     

一种多寿命件机会更换策略启发式搜索算法

针对多寿命件机会更换问题缺乏快速有效求解算法的难题，提出了一种启发式搜索算法。以全生命周期寿命件总成本最低为优化目标，建立了多寿命件机会更换问题优化模型，将问题解空间表达为树结构；为了提高搜索算法的效率，提出了子节点生成方法和单层节点数量控制方法；在此基础上，提出了启发式搜索算法；最后，采用数值实验和应用案例对提出算法进行了评估和验证。结果表明:算法的消耗时间、求解效果与子节点生成系数α、单层节点最大数量β存在关系；当选取合适的α和β时，算法能够在较短时间内取得较好的效果；算法能够适用于设备总寿命为200000时间单位、包含100个寿命件的较大规模的多寿命件机会更换问题。      

一种新的多星座接收机冷启动可见星搜索算法

为改善多星座接受机冷启动耗时过长的问题,在新的冷启动条件下,分析多星座接收机的冷启动过程,提升可见星搜索效率,并且为了能够应对复杂的遮蔽情况,提出一种新的可见星搜索算法.该算法依据已搜索的可见星缩小剩余卫星的范围,并分为4个阶段,采取不同的处理方法与搜索次序.仿真实验得出结论,在理想与遮蔽情况下,新算法均能有效缩短冷启动耗时.     

双变量多单元半全局极值搜索算法研究

传统的双变量多单元半全局极值搜索算法虽然可以放宽目标函数的限制条件,但是它只适用于静态系统的分析。针对动态系统,研究了双变量多单元半全局极值搜索算法,提出了 1种利用单元的输入和动态误差项构造李亚普诺夫函数的方法,并且证明了算法稳定性。最后,针对典型通用多极值测试函数进行了数字仿真研究。     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

一种P2PMMOG带有负载均衡的事件分发算法

本文提出了一种支持P2P MMOG的带有负载均衡的分布式事件分发算法.对于区域内玩家交互过程中产生的事件,由该玩家通过多播机制发送给其兴趣域中的其它玩家和区域协调者,而协调者仅负责保存区域内对象的状态信息并周期性的进行更新.实验表明该算法能够适应游戏状态的一致性需求,并且能够在较大的程度上均衡协调者和普通节点负载,提高系统伸缩性.     

一种适合P2PMMOG的安全同步算法

为了保证游戏通信协议具有较好的状态同步和防欺骗能力,提出一种适合P2P MMOG的安全同步算法.该算法在防欺骗协议NEO中加入事件排序和基于事件关联的回滚机制,在保证更新信息安全交换的基础上,对游戏事件进行排序,并对迟到事件进行处理.实验结果表明,该算法保证了较好的回滚次数和响应时间,可以有效维护游戏状态的一致性.在防欺骗和游戏状态同步的基础上维护了游戏的公平性.     

基于Gnutella模型的P2P网络电视的实现

P2P网络电视中流媒体内容的获取、传输和播放一般采用微软公司的DirectShow技术并配合RTP/RTCP协议来实现。DirectShow技术可以很好地支持流媒体的处理,但实现起来较为复杂。采用了相对简单的一种方式,利用Windows Media Format9 SDK实现了一个基于Gnutella模型的P2P网络电视系统,由于缺少传输控制部分,系统的流畅性稍显不足。     

一种基于P2P MMOG的分布式消息分发算法

提出了一种适合于P2P MMOG的分布式消息分发算法。游戏世界通过N-Tree划分为若干个子区域,并从每个子区域中选举出一个协调者节点。对于区域内玩家交互过程中产生的事件,由该玩家通过多播机制发送给其兴趣域中的其他玩家和区域协调者,协调者仅负责保存区域内的对象的状态信息并周期性的进行更新。实验表明该算法能够满足游戏状态的一致性需求,并且能够在较大的程度上降低协调者负载和通信开销,节省了大量的计算资源和宝贵的带宽。     

P2P网络下载行为的合理使用分析

P2P技术下载广泛存在，各国司法实践中对其是否属于合理使用态度不一。以美国版权法中确立的“四个检验标准”为依据，对P2P技术网络下载行为是否属于合理使用进行了分析，最后得出该行为不属于合理使用的结论。     

一种着陆视觉导航P3P问题的解法

P3P问题是机器视觉领域的经典问题,其多解的排除与唯一解的确定是研究热点。针对飞行器着陆过程中机载视觉设备跑道成像的特点,提出了一种着陆视觉导航P3P问题唯一解的求解方法。该方法首先通过机场跑道的3条边线计算相对姿态,再根据直线方程求解相对位置,最终完成飞行器与跑道之间6个自由度参数的唯一确定。     

一种基于P2P技术的免疫网络入侵检测模型研究

提出一种基于对等网(P2P)技术的免疫网络入侵检测方法,建构了一个P2P免疫网络,定义自体/非自体,实现了免疫学习、疫苗接种等过程.仿真实验表明,该方法能有效提高免疫学习效率,降低免疫计算的FP.     

P2P MMOG中一种基于事件分类的本地滞后技术

根据P2P MMOG中状态一致的要求提出一种基于事件分类的本地滞后技术。通过检测网络的负载状况动态调整关键事件的本地滞后时间,在状态一致和响应时间之间进行灵活折衷,并对非关键事件进行静态滞后,同时结合事件过时机制减少数据传输量。实验结果表明,该方法能有效减少游戏状态的回滚次数,降低游戏结点的处理开销,适合于P2P模式下MMOG的不同游戏终端需求。     

一种基于P2P MMOG的乐观同步算法

根据P2P MMOG的特点引入周期时间桶算法对游戏状态进行同步,将基于因果关系的事件分布到不同时间桶内执行以维护游戏的一致视图,并针对该算法的缺陷定义最小时间桶来衡量事件执行的乐观度,使每一轮尽可能处理足够多的事件。在此基础上给出全局虚拟时间GVT的计算,以保证及时进行内存的回收。实验结果表明改进的算法可以有效减少回滚次数,降低网络带宽的占用,并能在一定程度上提高系统资源的利用率。     

Mobility control of unmanned aerial vehicle as communication relay in airborne multi-user systems

In this paper, a model-based adaptive mobility control method for an Unmanned Aerial Vehicle(UAV) acting as a communication relay is presented, which is intended to improve the network performance in airborne multi-user systems. The mobility control problem is addressed by jointly considering unknown Radio Frequency(RF) channel parameters, unknown multi-user mobility, and non-available Angle of Arrival(AoA) information of the received signal. A Kalman filter and a least-square-based estimation algorithm are used to predict the future user positions and estimate the RF channel parameters between the users and the UAV, respectively. Two different relay application cases are considered: end-to-end and multi-user communications. A line search algorithm is proposed for the former, with its stability given and proven, whereas a simplified gradient-based algorithm is proposed for the latter to provide a target relay position at each decision time step, decreasing the two-dimensional search to a one-dimensional search. Simulation results show that the proposed mobility control algorithms can drive the UAV to reach or track the optimal relay position movement, as well as improving network performance. The proposed method reflects the properties of using different metrics as objective network performance functions.