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本文通过分析研究CAN(Content-Addressable Network)语义路由算法,改进源节点到目的节点语义路由中继节点序列,从建立相应的P2P网络节点物理位置参照系入手,依据节点坐标间的相对距离,来自局部节点的物理邻居信息及最短路径,对O-CAN路由性能进行理论分析及推导。OCAN算法既不修改原有P2P网络的nodeid的值,也不在网络中设置超级节点,在提高路由效率的同时,保证了网络节点的对等性。 相似文献
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点对点网络（P2P）指网络用户之间可以直接通信的网络结构。P2P使用户可以直接连接其他用户的计算机,而不是像过去那样连接到服务器去浏览和下载。介绍BitTorrent在P2P网络中的作用,对BitTorrent系统中涉及的torrent文件格式、节点与tracker之间的通信协议以及节点之间的通信协议进行分析。 相似文献
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本文通过分析研究CAN(Content-Addressable Network)语义路由算法,改进源节点到目的节点语义路由中继节点序列,从建立相应的P2P网络节点物理位置参照系入手,依据节点坐标问的相对距离,来自局部节点的物理邻居信息及最短路径,对OCAN路由性能进行理论分析及推导.OCAN算法既不修改原有P2P网络的nodeid的值,也不在网络中设置超级节点,在提高路由效率的同时,保证了网络节点的对等性. 相似文献
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在VOIP中引入P2P技术,可以有效缓解资源有限的难题,改善网络的可伸缩性和可靠性。本文即是在VOIP与P2P结合考面做了有益的尝试,提出了基于混合P2P结构的VOIP模型,详细论述了模型中节点的操作,并对其服务质量（QoS）进行了研究,结合VC算法提出了一个带抖动控制的算法（VC-Jitter算法）。最后对提出的系统进行了仿真实验,结果分析表明本文所提模型和算法是有效的。 相似文献
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将量子进化算法(QEA)和粒子群优化算法(PSO)相互结合,提出了两种混合量子进化算法:嵌入式粒子群量子进化算法(PSEQEA)和量子二进制粒子群优化算法(QBPSO),并通过对多用户检测问题的应用,表明新的算法不仅操作更简单,而且全局搜索能力有了显著的提高. 相似文献
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李昕 《漯河职业技术学院学报》2009,8(5):73-74
P2P网络结构与传统的Client/Server模式或Browser/Server模式最显著的区别是网络不存在中心服务器,网络中的每一个节点（peer）同时具有提供信息、享用信息和信息通讯三方面的功能。目前,P2P技术为信息共享和分布式计算提供了更灵活高效的模式,也为信息安全带来了新挑战。 相似文献
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乔维德 《娄底职业技术学院学报》2008,6(4):39-43
粒子群优化（PSO）算法是基于群智能的全局优化技术,它通过粒子间的相互作用,对解空间进行智能搜索,从而发现最优解。本文对基本粒子群算法进行改进,并将改进粒子群优化算法与误差反向传播（BP）算法结合起来构成的混合算法用于训练人工神经网络,对电力电子电路故障进行在线诊断。仿真结果表明,改进PSO-BP算法有效地解决常规BP算法学习网络权值和阈值收敛速度慢、易陷入局部极小等问题,具有较快的收敛速度和较高的诊断精度。 相似文献
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针对文件共享系统中的文件热备份问题,提出一种在 P2P 网络中利用节点间环型结构实现共享文件备份的方法。围绕环型结构文件热备份设计,在实验系统中同时解决了网络节点加入与退出、节点状态监控、节点连接信息刷新、各节点中共享文件协同检索,以及各节点间实时通信等技术问题。充分利用 P2P 网络结构的技术特点,提高文件共享系统的可用性,同时证明 P2P 网络结构下的文件资源共享系统具有扩展方便、负载变化对系统影响较小等特点。 相似文献
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李婷 《湖南广播电视大学学报》2010,(2):59-62
标准粒子群优化算法对空间所有区域等概率搜索,降低了算法效率。借鉴遗传算法的思想,本文提出一种带随机选择机制的改进粒子群优化算法。该算法将适应值选择和粒子状态更新方程结合起来,通过赌轮算法选择机制使得粒子在适应值较小的区域尽可能的降低搜索概率,在最优解可能区域尽可能加大搜索强度,从而提高算法搜索效率。通过标准进化计算测试函数测试,实验结果表明对于复杂优化问题该算法优于标准粒子群优化算法和遗传算法。 相似文献
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王杰文 《湖南第一师范学报》2009,9(6):144-147
在简要介绍基本差分进化算法的基础上,可总结出差分算法家族系列。差分算法已有了最新变种;差分算法与粒子群算法结合可形成新的算法。 相似文献
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将标准粒子群（PSO）算法和差异演化（DE）算法混合进行进化,把差异演化算法的优势带入到粒子群算法中,利用差异演化算法其本身具备的对粒子个体的交叉和变异操作使标准粒子群算法种群保持寻优所需的多样性．并将这种算法与标准粒子群算法、G-PSO算法等进行了对比研究,通过混合进化的方法使粒子群种群保持多样性,实验结果表明新算法避免陷入“早熟”或“停滞”的能力大大提高． 相似文献
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由于BP网络存在学习效率低、收敛速度慢、易陷入局部极小状态、适应能力较差等缺点,而粒子群优化（PSO）算法的收敛速度快（尤其是在进化初始阶段）,运算简单、易于实现,又没有遗传算法的编解码和杂交、变异等复杂运算,因此是一种很好的优化算法。但是,PSO算法也存在不足,该算法进化后期存在速度变慢以及早熟的现象。提出一种改进的粒子群BP神经网络对高炉炉温进行预测。通过调整粒子群算法中学习因子的自适应能力,提高算法的收敛速度和搜索全局最优的能力。通过仿真结果说明改进的粒子群算法要优于BP算法和标准的粒子群算法。 相似文献
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基于粒子群算法的可靠性优化 总被引：2，自引：0，他引：2
系统可靠性优化已被证明是一个NP完全问题,不存在精确的求解方法。人们构造了大量的启发式算法,如遗传算法(GA),蚁群算法(ACO),模拟退火算法(SA)等。针对各种算法所存在的早熟收敛,易陷入局部极值点的缺点,提出了将粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于求解可靠性问题。给出了基于粒子群算法的可靠性优化求解策略,根据数学模型,详细讨论了求解步骤,最后给出了实验仿真结果。结果表明该算法具有较强的局部搜索能力,同时也有更高的搜索效率,与其它方法相比,该算法能够找到更优解,验证了该算法的可行性和有效性。 相似文献
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最小二乘支持向量机寻优的算法在实际生活中有着广泛的应用,用量子粒子群算法（Q PSO ）优化最小二乘支持向量机模型（LS -SVM ）能极大地提高最小二乘支持向量机的寻优能力。本文利用 QPSO 算法优化 LS - SVM 模型,以MATLAB7．0为平台,对企业的销售管理问题进行寻优,兼顾了公司、营销部的利益以及客户的需求,做到均衡销售,最后使公司的利益最大,证明了方法的有效性。 相似文献
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为了解决传统粒子群算法早熟收敛陷入局部最优、粒子中期震荡及收敛结果不精确的问题,提出一种基于叠加Logistic映射分布的FWA-PSO算法对其进行改进。具体方法是：叠加Logistic映射用于对粒子位置的混沌初始化,在粒子数量一定的情况下,平衡最大遍历路径与最快收敛速度;引入FWA算法,同时根据迭代次数与粒子位置标准差,基于惩罚机制非线性调整爆炸半径r、惯性权重w、个体学习因子c1和社会学习因子c2,融合高斯变异算子与循环单维度寻优策略,在维系粒子群多样性的同时,也能避免粒子越过最优解。实验结果表明：FWA-PSO算法针对单峰函数50次平均值均能达到最优解0,证明了算法的稳定性与可靠性;对于多峰函数,FWA-PSO算法也能求得最优解,证明该算法可跳出局部最优,得到全局最优解。 相似文献
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肖正安 《湖北第二师范学院学报》2012,(2):26-29
基于粒子群优化算法的无源模拟滤波器优化设计方法容易陷入局部最优,收敛速度慢迭代次数多、运算量大且稳定性不够好。提出果蝇优化算法对滤波器的整个参数空间进行高效并行搜索直到获得最优的参数值,实例仿真表明,采用该方法设计的滤波器在相同的带宽准确度及阻带衰减的情况下,具有更快的运算速度及收敛性能。 相似文献
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借鉴遗传算法中的杂交概念,将其引入标准粒子群方法(Particle Swarm Optimization, PSO),形成混合粒子群算法(MPSO).该方法改善了PSO方法的全局搜索能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,并用其计算可靠度指标及相应的验算点.以典型的边坡为例,通过工程算例并与其他方法对比,表明了MPSO方法较标准PSO方法的计算精度高,收敛速度快;分析了算法中各控制参数对可靠度指标的影响;算例结果表明:MPSO方法对求解功能函数呈高度非线性的边坡可靠性问题具有很好的适应性,是科学可行的,具有很好的应用前景. 相似文献
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粒子群优化算法是一种基于群智能的优化方法,规则简单,收敛速度快.将此算法应用于重载齿轮的多目标优化设计,建立基于粒子群优化算法的重载齿轮多目标优化设计的数学模型,实践表明可以快速、有效地求得齿轮优化解. 相似文献