用新型蚂蚁算法求解QoSR问题

网络服务质量路由是计算机网络理论研究的重要领域，QoSR问题是一个NP完全问题．蚂蚁算法在近几年内逐步得到推广和应用，文中在研究蚂蚁算法后，保留蚂蚁算法的信息索概念，提出了一种新型的蚂蚁算法，即蚂蚁在寻找路径时，放弃按概率的方式跳转结点的寻路方式，采用按信息索较少的路径跳转结点的寻路方式，以解决QoSR问题．通过实际编程和计算，该算法能均匀搜索每条路径，对于单个参数约束，能很快达到最优解，对于多个参数约束，能找到最优解．经过对该算法的分析，其时间复杂性与蚂蚁跳转结点的次数是线性关系．     

新型蚂蚁算法时间复杂性与鲁棒性研究

在研究新型蚂蚁算法理论的基础上，进一步对新型蚂蚁算法的时间复杂性与鲁棒性进行实际计算与研究，研究出蚂蚁移动Mlog2N（M为边数，N为结点数）步后，能找到QoSR的较优解，该算法的时间复杂性为O（MNlog2N）．对该算法的鲁棒性进行分析，证实了在关键结点失效后，该算法仍能找到新的QoSR，并发现随着关键结点失效增多，再找到新的QoSR的QOS参数值急剧下降．     

三维实体问题分析中的元胞单元法

基于局部作用原理，借用有限元离散和插值技术，引入元胞自动机的演化思路，得到一种新的力学计算方法——元胞单元法．它将结构的整体求解变成局域分析，通过力的局域间的不平衡传递达到最终的整体平衡．它对计算机容量要求低．可形成一种高度并行的算法，可望在大型结构和纳米力学的大规模模拟方面得到应用．为探讨其适用性，将其用于三维实体问题分析，给出了元胞模型和计算步骤，进行了数值试验，给出了计算结果．     

基于蚂蚁算法的拆卸序列优化

描述了蚂蚁算法的基本原理，并针对拆卸的特点提出了一套基于蚂蚁算法的拆卸／装配序列优化的方案．该方案运用了拆卸矩阵作为蚂蚁初始解的搜索空间，综合考虑拆卸零件重定位和拆卸工具的改变次数，将其作为拆卸／装配序列质量的评价标准，自动生成优化的拆卸／装配序列．最后，通过实例验证了该方案的有效性．     

一种混合蚂蚁算法及其在QoS多播路由中的应用

描述了多QoS约束的多播路由问题的网络模型，提出了一种混合蚂蚁算法，该算法利用遗传算法快速全局的搜索能力，生成初始解，并转化为网络的初始信息素分布．利用蚂蚁算法的正反馈特性，迅速收敛到问题的最优解．仿真取得了非常好的效果，表明该算法是合理有效的．     

新型蚂蚁算法可达性证明与性能分析

网络服务质量路由是计算机网络理论研究的重要领域,它是下一代互联网的核心技术之一,新型蚂蚁算法作为探索类算法可用于解决QoSR问题.在研究新型蚂蚁算法后,证明了在一个连通的有限网络中,蚂蚁经过有限步移动后,可到达网络中的任意一个结点.对新型蚂蚁算法的最优性、简单性、鲁棒性、收敛性、灵活性等5种性能指标进行定性分析;对该算法的时间复杂性进行定量分析,并与有关算法进行比较.     

程序树层次化结构统计模型及MOSES改进算法

为提高MOSES效率,提出了一种新的程序树层次化结构统计模型．该模型通过统计分析同类群,自动发现子树特征来指导优化．该模型不需要hBOA算法那样对变量集合进行建模,也不需要像MRTS算法那样遍历小规模的种群来发现潜在的有指导意义的子树．通过解决人工蚂蚁问题对算法进行了测试,结果表明改进后的MOSES算法更加高效．     

基于元胞理论的船厂码头移泊作业问题算法

为了解决大规模船厂的码头移泊作业问题，基于船舶移动路径具有过程演进的特性，建立了码头移泊作业问题的元胞数学模型。按照问题元胞模型的演进特性和演变规则，采用蚁群智能算法来对模型进行求解，并论证了该算法的收敛性。通过实例计算，其结果与船厂实际操作安排进行比较和分析，验证了该算法的有效性和优越性。     

一种改进的求解QoS多播路由问题的蚂蚁算法(英文)

为了克服基本蚂蚁算法收敛速度慢、容易早熟和陷入局部最优解的缺陷,提出了一种求解QoS多播路由问题的改进型蚂蚁算法.该算法采用相遇蚂蚁策略来加快搜索速度,采用最优解更新和信息素自适应控制策略来避免出现停滞现象.仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

扩展奇偶规则的元胞自动机模型和分析

对奇偶规则的元胞自动机模型，进行了大量的计算机实验，引入Hamming距离和总密度关联，并对其演化作了数据分析．通过对奇偶规则的元胞自动机的研究，提出了一种扩展奇偶规则的元胞自动机，对它的演化规则进行了研究，并对这种模型的Hamming距离和总密度关联也作了深入的讨论和计算机模拟．