新一代网络技术--主动网络

主动网络(Active Network)是一种新颖的网络体系结构，这种新的网络体系加速了底层网络的革命，为网络新型应用的产生创造了条件。本文介绍了主动网络的体系结构、关键技术、主动网络上的应用、有待研究的一些问题及主动网络研究发展的前景。     

一种渐变概率选择操作的实数编码量子进化算法

为进一步提高实数编码量子进化算法在进化过程中的种群多样性以及在高维复杂函数优化上的全局收敛性,参照模拟退火算法的特点,提出了一种渐变选择概率的实数编码量子进化算法,该方法通过在进化过程中逐步提高更好解的选择概率,在进化计算初期保持种群的多样性,能较为全面地对解空间进行搜索,而在进化末期,选择概率逐渐提高到1,只接受更好的解而保证算法稳定的收敛。仿真实验结果表明,该算法能有效避免早熟和局部极值问题,具有更快的收敛速度和更高的求解精度。     

新能源汽车支持政策与消费者需求潜力研究

采用中国2016—2019年新能源乘用车车型月度销量数据,运用嵌套Logit需求估计模型测算财政补贴、充电桩数量在效用函数模型中的参数,研究财政补贴和新增充电设施2类支持政策对新能源汽车消费者需求的影响,比较实际值与模拟值,判断新能源汽车消费者需求潜力。研究表明：价格-补贴系数显著为负,充电桩数量系数显著为正,表明财政补贴和新增充电桩数量均提高了消费者效用,增加了新能源汽车市场需求;消费者需求潜力测算显示大部分新能源汽车品牌属于需求不足型,消费者需求潜力仍有开发空间,有必要继续实施支持政策。     

基于主动网络的网络管理

在分析现有网络管理模型面临的困难基础上引入了主动网络技术,并设计了一种新型的基于主动网络技术的分布式网络管理模型：研究了利用主动网络技术解决网络管理问题的结构、优势以及协议。并以路由跟踪为例详细说明了管理功能的实现。     

主动网络执行环境ANTS的扩展设计及应用研究

由于国内在主动网络操作系统和执行环境方面的研究的薄弱。主动网络的应用研究受到了一定影响。基于该现状的考虑,分析了ANTS主动网络执行环境的优势与不足。针对其不足设计开发了一种构建灵活、能满足多种移动代码加载机制的执行环境EANTS,最后利用该平台进行了主动网络的管理应用研究,并实现了主动网络管理原型系统,研究成果为进一步进行主动网络应用研究提供了一种可选择的平台。