Warshall算法在计算机网络中的应用

重点介绍了Warshall算法及其在计算机网络中的应用。     

蚁群算法在QoS单播路由中的应用研究

QoS路由问题被证明是一个NP-C问题,而传统的路由算法很难有效地解决NP-C问题。该文提出了一种基于蚁群算法、用于解决带宽和时延约束问题的QoS单播路由算法,利用蚁群算法中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,并以网络吞吐量和数据报的平均时延等性能为最优的准则,来定义蚂蚁的转移概率、路由表和信息素更新方式,实现基于蚁群算法的路由选择算法.这种算法具有较强全局最优解搜索能力,较强的灵活性,以及潜在的并行性。     

计算机算法中的数学方法研究

计算机算法是程序设计的核心部分,数学方法是计算学科中最根本的研究方法。通过从计算机算法思想、设计、分析三个方面与数学方法整合的论述,不难看出数学理论对计算机解决问题具有重要的作用。     

改进的BP网络在隧道锚喷支护参数设计中的应用

建立了隧道锚喷支护设计参数选择的BP网络模型，并对BP算法中的不足之处加以改进。对隧道锚喷支护的影响因素进行了分析研究，结合我国隧道的实际情况，确定了神经元网络的输入参数。同时根据计算时BP网络对于数据取值范围的要求，对输入输出参数进行了必要的变换处理。结果表明，用改进的BP网络方法选择隧道锚喷支护设计参数的效果是良好的，设计误差能够满足工程实际的需要。     

VPN技术在专用网络中的应用

在互联网中利用VPN技术实现各自内部的通信已经成为一种趋势,本文介绍的是利用VPN技术的一种,在ADSL拨号网络中利用L2TP协议加密,来实现接入单位内部网络的方法。     

数据挖掘技术在路由选择中的应用研究

路由选择即网络按照特定的路由协议和算法,建立分组转发表,并与相邻路由器进行寻径信息交互的过程。随着互联网的发展和移动自组网的深入研究,大数据信息的数据挖掘技术在设计路由选择协议中起着重要的作用。本文首先介绍了互联网中路由选择技术以及无线分组网络中的路由选择协议,最后介绍了数据挖掘技术及其在路由选择中的典型应用。     

ACOGA算法的多媒体网络QoS路由实现

针对传统的路由算法收敛速度慢且容易产生拥塞和路由振荡问题,提出了基于蚁群算法(ACO)和遗传算法(GAs)来实现动态QoS路由的新算法。分析了基本的ACO的正反馈性、协同性、并行性和鲁棒性等优点,同时利用GAs很强的自适应性和种群优化技术,通过对ACO算法使用遗传算法的交叉、变异达到对信息素进行调整,来自适应地调整路径选择概率的确定策略和信息量更新策略,从而扩大搜索范围。计算和仿真结果表明,该方法具有更好的路由收敛速度和稳定性,能更有效地解决拥塞现象和路由振荡问题。     

直接互连结构在数据交换中的应用分析

研究了直接互连结构DIN应用到数据交换中存在的问题。针对数据交换应用特性,对DIN中的吞吐量、时延、路由算法和死锁解决策略进行了分析。研究表明,DIN中的理想吞吐量与结构规模的倒数成正比。把DIN应用到数据交换结构中,源路由表技术和最短路径算法更适合,采用死锁恢复机制能更好的利用系统资源。     

“集合燃烧”算法在公交网络查询中的应用

针对如何快速查找满足乘客不同需求的最佳路线问题,提出了可以快速查找最优路线的“集合燃烧“算法。以北京公交车线路网为例,使用Matlab编程实现了“集合燃烧”算法。与其他传统算法相比,此算法处理信息量更大,运行速度更快。“集合燃烧”算法还可用于处理其他需更换交通方式的路线决策问题。     

Ad hoc网络稳定的蚁群多路由算法

针对Ad hoc网络路由协议中存在的路由老化和对拓扑变化适应性差的问题,提出了一种基于稳定拓扑和蚁群优化的多路由算法(SAMR),路径质量由路径的拓扑稳定度和时延来度量,并映射为蚁群信息素,利用蚁群优化进行路由的动态更新和维护,以避免路由老化。仿真表明,在动态环境下SAMR相比AODV能提高网络的吞吐量、降低传输时延。     

无线传感器网络的最优安全性跳数算法研究

在分析了最小跳数路由算法的局限性基础上提出了最优跳数算法,该算法充分考虑了无线传感器网络的跳数、能量、负载问题,以求在三者平衡中达到网络路由的最优。通过对最优跳数算法进行的仿真,显示研究成果可以有效地提高无线传感器网络路由的可靠性和稳定性,能够达到平面路由算法的最好效果,即通过传输数据量较小的邻点信息表,就可以高效、可靠地传输有效数据,得到很高的有效数据率。     

高速路由查找算法的研究

介绍了路由查找算法的研究背景和一些技术指标,描述了几种具有代表性的IPv4高速路由查找算法,分析了其优缺点。阐述了基于硬件实现的高速路由查找算法——6级路由查找算法,给出了硬件实现结构,其仿真结果显示该算法实现了50×106次路由查找/s。     

集合运算在课表排表算法中的应用

文章根据教学实践,利用集合运算的方法给出了教学环节中课表排表算法的解决方案,分析了集合运算在此算法中的优点及难度问题,分析了排课问题及元素间的约束问题,给予了解决的方法。     

最短路问题的Auction算法在无圈网络中的改进

提出了Auction算法在无圈网络中的一种改进．在改进的新算法中，采取了新的推进(extension)方式，从而成功地降低了算法的复杂性．改进后算法的复杂性为O(m)，此处m是图的弧数．     

教学网络在计算机课堂教学中的应用

根据计算机专业课教学实践,利用计算机网络资源共享的目的,将其引入计算机课堂教学,充分显示网络的功能与优势。使得计算机教学不再抽象、不再枯燥无味真正达到了形象化、具体化。进而提高了教学质量。     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法，分析了它们各自的不足。提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法，并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别，经过实验表明混合算法优于传统BP算法。     

遗传退火进化算法在背包问题中的应用

从增强算法收敛性和减少参数依赖性的角度出发，提出应用遗传退火进化算法求解背包问题，遗传退火进化算法结合了遗传算法和模拟退火算法的优点，并有效地克服了各自的弱点，使其在优化性能、优化效率和可靠性方面具有明显的优越性．阐明了用该算法求解背包问题的具体实现过程，并通过实际数值计算和结果比较表明，该算法优于遗传算法和模拟退火算法．     

一种新的无线Ad hoc网络群头生成算法

从网络安全的角度出发提出了一种新的群头选择算法,并结合相应的负载平衡措施改善该算法的性能。该算法以图论为理论背景,使用Kruskal算法求出无线Adhoc网络拓扑结构的最小生成树,在最小生成树上生成群,确保群内结点间通讯的代价保持在一个较低的水平。该算法采取的负载平衡措施最大限度地延长了群头的生命周期,并可在新老群头交替时保持整个网络的稳定性。     

二进制量子粒子群优化算法及其在化工过程故障诊断中的应用

针对实际化工生产过程中故障数据缺乏,采用适合小样本问题的支持向量机(SVM)对化工过程稳态故障进行诊断。为了保证在线故障诊断的实时性,消除高维监控数据以及系统噪声对故障诊断的干扰,提出了一种新的基于二进制量子粒子群优化(BQPSO)算法和SVM的故障特征选择方法。仿真实验表明:BQPSO算法具有良好的全局搜索能力,能够快速、准确地搜索到故障特征变量;而基于特征选择的SVM故障诊断方法能可靠地实现对复杂化工过程的在线故障诊断。     

决策树算法在反洗钱领域中的应用研究

简要介绍了决策树算法的基本原理,并对这一算法的实际应用进行举例,然后针对洗钱活动的特征,寻找出在反洗钱领域中应用决策树算法的各个属性,最后通过给出一个具体的训练集学习,详细计算了面向账户的反洗钱决策树的生成过程并对其结构进行了优化。