石永生
- 作品数：6 被引量：12H指数：2
- 供职机构：江苏信息职业技术学院计算机工程系更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于高斯变异的量子粒子群算法被引量：5
- 2010年
- 粒子群算法相对于其他优化算法来说有着较强的寻优能力以及收敛速度快等特点,但是在多峰值函数优化中,基本粒子群算法存在着早熟收敛现象。针对粒子群算法易于陷入局部最小的弱点,提出了一种基于高斯变异的量子粒子群算法。该算法使粒子同时具有良好的全局搜索能力以及快速收敛能力。典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题。
- 石永生陈家琪
- 关键词：粒子群高斯全局搜索收敛速度
- Ad-Hoc网络中一种改进多径路由协议
- 2012年
- Ad-hoc网络路由主要研究从源和目的点之间找到一条连接的路由,经常忽略网络的QoS需求,如果数据流量超过了该网络所能承受的最大限度,Ad-hoc网络将不能保证数据流的传输质量。因此提出了一种改进的QoS-AOMDV路由协议,在AOMDV路由基础上增加了带宽、时延、跳数和优先级等约束条件,使得在路由发现和路由维护阶段满足一定的QoS需求。仿真结果显示,在多径路由协议可以保证通信服务质量。
- 石永生高照恒华驰
- 关键词：移动自组网服务质量多径路由AODV协议
- 基于Embed系统的缓存利用策略被引量：1
- 2011年
- 基于嵌入式在智能工控中缓存预分配的思想,提出一种预分配缓冲区管理机制Index,该机制实现了缓存的静态分配和回收,并在试验中对该机制进行了改进,使其更好的适应高速小型数据报的分配和管理。同时对缓存动态分配回收策略做了研究提出一种连带释放缓存的思想。最大限度实现一次分配一次释放,很好的克服了缓冲区因多次分配回收造成的内存泄露问题。通过性能分析比较,Index机制报文处理能力高效可靠。
- 石永生高照恒
- 基于小波变异的粒子群算法被引量：4
- 2011年
- PSO算法对复杂函数有较强的寻优能力和收敛速度快等特点,但是它依然无法保证在搜索空间中找到全局最优点。针对粒子群算法易于陷入局部最小的弱点,提出了一种基于小波变换的粒子群算法。该算法使用全局变异因子使粒子具有了良好的全局搜索能力,同时使用了局部变异因子,使算法在搜索过程中具有较高的收敛速度。典型函数优化的仿真结果表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高、稳定性好等优点,适合于工程应用中的函数优化问题。
- 石永生高浩陈家琪
- 关键词：粒子群小波全局搜索收敛速度
- 基于SOA体系E-Learning教学系统的研究
- 2012年
- 本文针对各异构系统在教学管理上的应用,提出了基于SOA体系架构的教学管理系统的建设方案,详细介绍了面向服务体系架构,并对该系统的体系架构、功能设计等方面进行重要阐述,解决了现有教学资源体系中教学管理系统中的异构问题,实现了不同平台、不同开发工具下的E-Learning教学系统能够共享,减少系统的开发周期,完成了面向服务体系结构的E-Learning教学系统的设计。
- 石永生华驰
- 关键词：面向服务架构松耦合WEBSERVICEE-LEARNING
- 一种改进的粒子群算法被引量：2
- 2010年
- 由Eberhart和Kennedy等于1995年提出的粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）是一种基于种群搜索的自适应进化计算技术,它源于对鸟群和鱼群群体觅食运动行为的模拟。与其他生物进化算法类似,PSO算法是一种基于迭代过程的优化方法。
- 石永生陈家琪
- 关键词：粒子群算法粒子群优化算法SWARMPSO算法计算技术进化算法
