全惠云 作品数:49 被引量:323 H指数:8 供职机构: 湖南师范大学数学与计算机科学学院 更多>> 发文基金: 湖南省自然科学基金 国家自然科学基金 湖南省教育厅科研基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 理学 文化科学 哲学宗教 更多>>
求解特征值问题的遗传算法 2004年 特征值问题是一个在诸多科学与技术领域中有关键应用的重要问题 ,而已有的传统的方法只能对不同类别情形有不同程度的实现 ,本文基于遗传算法设计的新算法具有通用性 ,算法的稳定性也大大提高。 方美娥 全惠云 贺志民关键词:计算机 遗传算法 随机搜索算法 特征值问题 应用LK算法求解旅行商问题的混合蚂蚁算法 被引量:8 2008年 目前求解TSP问题效果最好的混合算法是最大最小蚂蚁算法和局部搜索算法,文章通过对几种局部搜索的灵活运用,并结合改进的接受准则接受局部优化解,提出了一种高效的混合蚂蚁算法。算法前期使用3-opt这种简单高效的局部搜索的解初始化信息素矩阵,加快收敛速度,后期采用改进的Lin-Kernighan算法生成局部优化解然后依Metropolis接受准则概率接受,有效地避免陷入局部最优,理论分析和TSPLIB中部分实例仿真结果表明,此算法能比其他改进蚁群算法具有更多优越性。 陈星宇 肖伟 全惠云关键词:旅行商问题 小学信息技术教育课程的现状及思考 被引量:3 2007年 本文通过调查研究,分析了小学信息技术教育课程的现状,从教学硬件设施、教学内容、师资力量、社会支持环境等方面提出了改进措施。 刘青萍 全惠云 刘先锋关键词:教育 信息技术教育 信息素养 基于蚁群算法的多路径多约束QoS路由研究 被引量:11 2008年 多路径多约束服务质量(Quality of Service,QoS)路由问题是无线传感器网络的核心问题之一,由于网络拓扑的不断变化及链路的固有的不精确性,解决这个问题具有很大的挑战性。首先给出无线传感器网络中QoS路由问题描述及调和蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)的基本算法步骤及其特点。然后在分析了蚁群算法应用于QoS路由问题的可能性的基础上,给出了调和蚁群算法解决多路径多约束QoS问题的算法。最后通过仿真实例得到满意的结果。 肖伟 全惠云 刘枫关键词:QOS路由 蚁群算法 基于移动Agent的IP网络管理系统设计 被引量:1 2004年 采用简单网管协议SNMP和管理信息库MIB的集中式网管技术在解决基于IP互连的动态变化的Internet网络管理上面临许多困难。文章提出了移动代理系统原型和网管框架,网络管理器根据用户要求和实际网络状态选择适当功能的网管移动agent发送到网络中,完成预期网管功能;移动agent不仅收集而且能够处理数据,从而增强了网管智能性,加快响应速度。 高春鸣 全惠云关键词:网络管理 移动AGENT 体系结构 高性能虹膜识别算法 在虹膜识别系统中,虹膜特征集是很大的,且大部分图像受到眼皮睫毛遮挡的影响,使得系统的计算量相当大,识别的正确率不高.针对这些缺点,本文提出了一种高效的虹膜识别算法.这种方法通过收集部分虹膜图像进行归一化预处理,然后用多分... Song Juan 宋娟 Quan huiyun 全惠云关键词:虹膜识别 小波变换 概率神经网络 求解约束优化问题的自适应演化算法 2008年 提出一种基于高斯柯西变异算子的多父体杂交自适应演化算法,并用于求解约束函数优化问题。算法的特点:在随机搜索过程中引入三种新的多父体杂交算子加速收敛;基于高斯柯西变异算子提出一种新的产生新个体的方法;提出一种根据演化的进度能自动调整搜索范围的自适应机制。分析与实验表明,与其他算法相比,算法更具有通用性、高效性、鲁棒性,算法收敛速度和算法稳定性有明显改进。 张艳琼 全惠云关键词:演化算法 多父体杂交 自适应机制 无线mesh网中基于蚁群算法的多约束QoS路由研究 被引量:3 2008年 针对多约束QoS路由问题的求解,现今并没有有效的近似算法,一般采用启发式算法求解。先介绍了QoS、QoS的各种参数指标以及多约束QoS路由的定义,接着通过移动Ad-hoc网和无线mesh网络的异同的比较,根据Ad-hoc网络的研究现状,分析了蚁群算法在无线mesh网络中QoS研究的可行性。 刘枫 全惠云 肖伟关键词:多约束QOS 无线MESH网 蚁群算法 基于矩阵分裂法的一类异步並行排序算法 1991年 本文以 MIMD 计算机为背景,介绍基于矩阵分裂法的三个有效异步并行排序算法,并分别提供这三个算法的并行运行时间。 全惠云关键词:异步 排序 基于自适应遗传算法的点云曲线重建 被引量:9 2006年 由于用无序离散点集来重建出曲线曲面模型,在反求工程与计算机视觉中都有着广泛的应用,为此根据实际采样中离散点分布相对集中的特点,提出了一个基于自适应遗传算法的多维无序点集曲线重建算法。该算法针对无序带噪声的空间曲线重建问题,先把点云分布空间网格化,然后在每个网格中用自适应遗传算法搜索出最能代表该网格中点集的特征点,由于每个网格区域中点集分布的不均匀性,因此可根据搜索出来的特征点,利用改进的自适应的SIG(sphere-of-influence graph)图来对每个特征点进行进一步调整,以便能使得到待重建曲线的型值点,最后利用测地距离函数来确定型值点的拓扑结构,并利用B样条函数来重建曲线。实例证明,无论是2维平面点云还是3维空间点云,该点云重建方法简单可行,特别是对于存在自交情况以及点云具有明显角点的情况亦可以获得满意的结果。 成媛媛 满家巨 全惠云关键词:自适应遗传算法