一种改进的网络拓扑发现算法及实现

基于简单网络管理协议的MIB-II标准，提出一种网络拓扑发现算法。该算法通过结合网络层和链路层的拓扑发现结果，能够快速发现目标网络的拓扑结构，连接信息精确到端口，解决拓扑发现过程中子网信息冗余、地址转发表信息不完整等问题。实验结果表明，该算法能够准确发现网络拓扑结构，在连接准确性、拓扑发现效率、设备发现精确性方面均有良好的表现。     

铁路信号安全协议中消息认证码算法的研究

为了提高铁路信号安全协议RSSP-Ⅱ中消息鉴定安全层消息认证码算法的安全性和实时性,首先将传统的MASL-TDES-MAC算法底层的加密算法改进为安全性能更强的高级加密标准AES算法,并对改进后的MASL-AES-MAC算法采用FPGA技术进行硬件设计,其次根据硬件设计所达到的最高时钟频率和逻辑资源消耗情况,对算法的硬件实现环节采用查找表技术和流水线技术进行优化,最后在QuartusⅡ软件和Modelsim软件上进行联合仿真实验。研究结果表明:经过改进及优化后的算法具有更高的最高时钟频率和更低的逻辑资源消耗,不仅提高了协议的安全性,而且改进及优化后的算法在实时性方面比原算法提高了69.84%。     

基于动态资源调度算法的数据中心负载均衡方案研究

云数据中心大多采用静态调度算法对虚拟化资源进行分配和调度,调度一旦完成,若无维护,资源分配状况一般不会发生变化,但随着资源池的持续使用,资源使用不均衡的问题会越来越严重.针对该问题,提出基于动态资源调度(DRS,Dynamic Resource Scheduler)算法的负载均衡解决方案,使数据中心物理节点上的资源使用...     

服务资源动态分布的质量路由算法

从动态考察资源可能性分布的角度对质量路由算法进行改进,使之与用户需求与资源变化的不确定性相适应,以提高质量路由决策的效率与水平。仿真试验表明,新算法具有稳定服务水平、平衡网络负载的优点。     

适合于感知无线电网络的动态信道分配和注水功率联合的算法

随着无线通信技术的飞速发展,传统的静态频谱分配机制与频谱实际需求之间的矛盾日益显著,频谱短缺现象日益严重.频谱资源的利用率问题成为未来移动通信发展的一大瓶颈.有效的信道分配机制能够改善无线资源的使用效率.本文将注水功率分配算法和动态信道分配算法相结合,提出一种基于小区的分布式动态信道分配算法.此算法针对感知无线电网络频谱变化的环境和多业务的环境能够提供优越的性能和自适应能力.与其他基于小区的动态信道分配算法相比,此算法考虑用户之间的公平性,显著提高频谱使用效率.     

ORPR公平性算法研究

本文介绍ORPR节点模型.针对ORPR节点中光缓存容量较小,分析了ORPR网络和RPR网络在实现公平性时的不同,讨论了ORPR网络中的公平性原则,提出一种适合ORPR网络的公平性算法,给出了算法的实现方法,并和RPR的典型公平性算法做了比较.该算法通过一个在环中和发送数据流相反的方向循环流动的速率控制帧,将各个节点的速率信息分布在整个ORPR网络上,从而实现共享某链路的各个数据流公平的分配带宽资源,能够实现整个ORPR环网的公平性与高的链路带宽利用率.算法的一个显著特点在于不采用传统的缓冲器占有量监测来调节速率,其前摄机制可以有效保证各个数据流流量在发送时就受到控制,从而使该数据流在途经环中节点和链路时,不会发生拥塞现象,因此适合于缺乏缓存的ORPR网络.     

基于兴趣相似度的社区结构发现算法研究

复杂网络通常会呈现出社区结构特性,如何在实际网络中高效地发现社区结构是近年来复杂网络的研究热点之一.到目前为止,已经提出很多分析复杂网络社区结构的算法.但是大部分算法基于无权网络并且有些算法由于其时间复杂度的过高导致其不适合应用于对大型网络的分析.本文提出一种基于兴趣相似度的社区结构发现算法.该算法适用于加权网络,并且降低时间复杂度.     

面向车辆边缘计算的多目标任务卸载算法

为解决车联网动态环境下,计算和通信资源不足时的任务卸载问题,提出一种基于车辆边缘计算的多目标任务卸载算法。搭建车辆边缘计算中的通信模型和计算模型,考虑每个车辆应用的任务时延约束,设计了多目标优化目标函数,联合优化时延和能耗成本;引入交叉变异、非支配排序、拥挤度排序等技术,提出了多目标任务卸载算法。实验表明,相比于其他任务卸载算法,所提算法显著减少了处理任务的时间和能耗。     

多型号平车装载问题的混合遗传算法

铁路运输中的多车型平车装载问题就是要解决在保证安全运输的条件下，提高铁路运输资源的利用率，节省铁路运输资源，这属于NP-hard问题，遗传算法在求解NP-hard问题方面具有较好的优化效果。文中首先分析了平车装载问题的基本技术条件，然后在基本遗传算法和FFD算法的基础上，提出一种求解多车型平车装载问题的混合型遗传算法，并给出算法的编码方法、遗传算子的设计和适应度函数的定义。一方面通过引入染色体有效性判断与修正方法，有效解决了进化过程中的无效染色体问题；另一方面通过引入基因座信息熵来进行群体多样性的计算和控制，有效解决了进化中的局部最优问题，最后用实例验证了所提算法的有效性。     

铁路客票快速经由算法的研究与实现

为解决铁路既有运能和路网布局导致的高峰期无票及小站间无直达车的问题，以计算推荐换乘站为目的，提出了铁路客票快速经由算法；通过对比分析既有经由算法，根据应用程序实现复杂程度，使用GemFire平台搭建了铁路旅程规划系统模型。经测试，算法准确高效，可实现旅客有效中转换乘，提高铁路客运资源利用率。     

供应商选择问题的模型和算法

针对供应商选择问题中的不确定因素,采用模糊随机参数进行刻画,并建立了模糊随机期望值模型,最终设计遗传算法进行求解,为合理地选择供应商及资源的优化配置提供了新的有效途径。     

铁路空车调整的算法模型及软件实现

本文结合我国铁路空车调整计划的实际,提出了空车调整的优化算法,探讨了人工智能在此问题上的应用,并针对当前常用的B/S软件结构给出了具体的软件实现.     

WTB初运行的算法优化及实现

在研究WTB通信协议的基础上提出一种WTB初运行的优化算法,搭建了基于SOPC的硬件实现平台。通过与国外标准WTB设备的重联编组调试,基本上实现了WTB初运行的功能,从而验证了该算法的有效性,为高速动车组的网络编组技术的自主化研究提供了支持。     

集装箱堆场作业计划模型及算法

寻求能够自动生成集装箱堆场作业计划的方法,使得堆场的使用及作业更为合理有序.首先,进行堆场集装箱集合的划分,得到静态码垛模型,通过箱大区和箱小区解决半自由箱和非自由箱问题及堆场碎片问题.其次,定义集装箱码放顺序的全序关系,得到动态码垛模型,并设计求解该模型的箱小区判定算法和单箱码箱取箱算法.引入动态全序概念,说明动态全序构造方法.结合取箱时空箱位的暂扣问题,得到循环箱码垛模型,设计循环箱单箱码箱取箱算法,及构造动态全序算法和暂扣标记设置解除算法.再次,分析一个作业计划派工单中各个作业之间的部分序关系.最后,算例表明循环箱码垛模型及相应算法能够适应集装箱堆场上频繁码箱取箱作业,整体上看箱位使用频率基本均衡,并且呈现循环滚动使用态势.     

牵引计算算法研究及软件实现

由于不同路段路况各异,怎样选择电力机车在全路段的速度曲线以达到运行能耗最少(或用时最短),这是铁路优化调度中的一个重要问题。对于该问题,文章通过建立一个理想化数学模型,分析并求解在理想情况下机车在不同路段的最优速度曲线,并用软件编程予以实现。     

进路搜索数据结构与算法研究

在深入研究站场信号平面图的基础上,对站场信号平面图建立有向无环图的模型,阐述一种在有向无环图中动态生成二叉树的进路搜索算法。验证算法的有效性和实用性。     

矢量曲线压缩算法与实现

介绍了矢量曲线数据压缩算法———Douglas Peucker法,提出了该算法的一种有效实现方法:利用队和栈的数据结构,保留距离最大的中间点,减少重复计算和判断偏差的操作,提高了算法的效率。     

铁路集装箱空箱调度模型及求解算法

从铁路集装箱运输市场的实际情况出发,设置相关的变量,建立基于顾客偏好的模糊运输规划模型和带时间窗的运输规划模型。针对这些特殊的运输问题,应用遗传算法去求其最优解,并设计了相应的矩阵编码方法、适应度计算、交叉算子和变异算子。给出一仿真实例,仿真结果表明上述两个模型的最优调度方案一致,证明运输正点率是提高运输服务质量的一个关键因素。     

企业自备车运用方案的优化模型及其算法

与一般的运输问题不同,企业自备车具有在发站与各到站间循环使用的特点,其运输能力受自备车周转时间、车数、静载重等因素的影响,因此,运用标准网络模型和算法无法获得车辆运用方案的最优解。本文讨论了自备车平均周转时间的计算方法,在对企业自备车的运能与运量相互制约关系进行深入分析的基础上,提出企业自备车运用的最小费用最大流网络优化模型和算法,推导出自备车运能计算公式和增流链最大增流量公式,并对铁路限制口问题及企业自备车、部属车、汽车综合运用的优化模型和算法进行了深入讨论,通过实例验证了模型和算法的可行性,从而为企业提供一种自备车运用的优化方法。     

综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化模型及算法

研究综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化问题.基于服务水平的概念构建综合运输体系下的快捷货运网络,网络中包含运输方式、服务水平各不相同的多种运输服务.给出一种求解联弧权重均为正值的有向网络中任意两点间k短路的Double-sweep算法,并对通过联弧时间为随机变量的情况进行讨论,该算法以Visual C++语言实现.以网络中两点间k短路作为可选径路集,构建快捷货运网络流量分配优化模型,模型在满足需求服务水平的前提下以成本最小化为目标,且考虑了交通运输系统的外部影响.模型可采用Lingo 8.0进行求解.若干算例表明,给出的模型及算法可以用于求解实际规模的问题.