摘要：针对布尔函数设计中的爬山算法,分析了算法中集合W_(2,3)^+与W_(2,3)^-的性质,优化了该算法的部分计算。通过分析布尔函数自身的局部性质,提出了改进的爬山算法。实验数据表明:新的算法可以找到非线性度更高的布尔函数。

摘要：在布尔函数的设计中,总是希望得到满足多个密码特性的密码函数,但是这些密码特性之间存在着一定的制约关系。利用爬山算法对一阶相关免疫函数进行了优化,得到了大量高非线性度的布尔函数并通过MATLAB实验对八元、九元一阶相关免疫函数进行了优化。实验结果表明,该算法可进一步优化相关免疫函数的非线性度。

摘要：设计高非线性度的布尔函数,具有重要的密码学意义,应用智能爬山算法能有效改善布尔函数的非线性度.分析了布尔函数真值表的单点及两点改变与Walsh-Hadamard变换之间的关系.为提高寻优时的局部特性,将HillClimb1算法和HillClimb2算法有机融合,提出了"HillClimb1+2算法",该算法将一点爬山与两点爬山交替进行,只要还有优化的可能就继续执行该算法,有效的减少陷入局部最优的可能性.实验数据表明,与基本爬山算法相比,该算法进一步优化了布尔函数的非线性度,有效提高了求解的结果。

摘要：地铁系统是能量消耗较大的复杂系统。为了有效降低地铁系统的能量消耗,本文针对其功率曲线的监控问题,提出了一种基于爬山算法的监控方法。根据地铁系统功率曲线随速度变化不断调整的实际情况,爬山算法能够在低速、中速和高速功率曲线上进行持续监控和搜索。在搜索过程中,本文重点设计了爬山算法的搜索方向和搜索步长,并深入分析了搜索方向与搜索步长的关系。在仿真环境下,进行了爬山算法对功率曲线的监控效果测试。测试结果表明,随着地铁系统变速调整,爬山算法可以有效地进行持续跟踪,并将实际功率调整到最佳功率点。

摘要：电子经纬仪的自动调焦是仪器实现自动化的重要部分,自动调焦的过程就是镜头按照自动调焦搜索算法来回搜索调焦评价函数求最大值的过程,传统的爬山搜索算法会受到调焦评价函数局部极值的干扰而不能准确聚焦;介绍了一种改进的自动调焦搜索算法,在选择清晰度评价函数基础上,同时考虑图像的调制传递函数(Modulation Transfer Function,MTF),综合判断搜索方向,给出了优化算法的原理和实现;实验结果表明,改进的爬山式搜索算法中Brenner函数值的标准差为0.009 3,MTF值的标准差为0.003 9,平均用时为12s,能有效地排除局部极值干扰,使系统精确、可靠的调焦。

摘要：电力悬空光缆中光子偏振态易受外界快速无规则扰动影响,导致偏振编码量子密钥分发(QKD)系统成码率降低甚至无法成码,为对抗链路中偏振态的快速变化,设计了高速偏振反馈系统(FPF),介绍了该系统的工作原理。重点研究了系统中关键的偏振反馈算法,包括对偏振收敛程度评价函数及搜索算法的选取,偏振反馈周期与成码周期的监测条件的选取,以及监测阈值的自适应选取。整个系统在实际悬空光纤上进行了实测,测试结果表明该系统和算法能够解决中远距离悬空光缆中QKD成码难的问题。

摘要：随着移动传感设备的快速发展,移动群智感知已经成为城市数据收集的一项重要模式.用户招募——招募进行数据收集的用户——是移动群智感知中的重要一环.现有的研究主要集中在静态的用户招募,对动态的用户招募研究还比较少.因此,本文提出了一个基于前向搜索和投票的动态用户招募方法,该方法能够很好地综合多个因素,从而做出更优的招募决策.除此之外,本文还设计了一个新的数据均匀程度指标来更好地评估数据的质量.基于真实世界的Foursquare用户数据的实验结果表明,相比于基准方法,本文的方法能够收集到均匀程度更高的数据.

摘要：针对软件测试数据的自动生成,提出了一种自适应遗传算法和爬山算法相结合的改进算法HCGA.通过设计自适应交叉和变异算子,加强了遗传算法的前期全局搜索能力;在进化后期嵌入了爬山算法,提高了局部搜索能力.实验结果表明,该算法在测试数据的自动生成上优于遗传算法,提高了效率.

摘要：为改善公交拥挤状况,提高车内舒适度,基于站点OD(origin destination)信息已知的基础上,提出了一种公交线网优化方法.首先,以最大路线长度和换乘次数为约束,构建以人均舒适度最大为目标的公交线网优化模型;其次,采用隶属度函数计算乘客舒适度,并绘制舒适度随乘客数变化的关系图像,以验证优化方法的合理性;最后,运用爬山算法思想,使用交换路线法与邻近线路分担法,按照"由低到高,逐段优化"的原则优化线网,通过调整路线来平衡客流,均衡不同线路公交的利用率.研究结果表明:拥挤线路各站点间舒适度标准偏差由优化前的0.24减小为0.09,站点间的客流不均衡现象得到明显改善;乘客人均舒适度由原来的0.84提高到0.91,提升了8.3%.

摘要：针对目前基于混沌系统所构造的S盒难以拥有良好密码学性能的问题,提出一种基于超混沌系统及遗传粒子群优化算法的S盒设计方案.在一维混沌映射基础上,引入正余弦函数以及指数因子,构造一个二维超混沌系统,从系统分叉图、相图、Lyapunov指数图进行性能分析,该混沌系统在参数范围内有着连续的超混沌区间,混沌行为复杂.通过改变混沌系统的初值、参数以及迭代次数可以动态生成S盒,随后结合粒子群优化算法和遗传算法提出一种针对S盒的遗传粒子群优化算法,将混沌系统生成的S盒作为初始种群,利用粒子群算法改进遗传算法中的交叉操作,同时结合爬山算法提出一种新的变异策略.为验证所生成S盒性能,对S盒的双射特性、非线性度、严格雪崩准则、差分均匀性及输出比特间独立性进行仿真测试,仿真结果表明:所提出的优化算法能够生成非线性度、差分均匀性、输出比特间独立性方面表现良好的S盒.