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计算机学报 2008年第07期杂志 文档列表

计算机学报杂志研究论文

基于ε-支配的多目标进化算法及自适应ε调整策略1063-1072

摘要：提出了一类新的基于ε-支配关系的多目标进化算法.该算法采用配对比较选择和稳态替换策略,提高了算法的收敛速度,降低了计算时间.首先,在保持种群分布性上,采用了一种新的基于ε-支配关系的精英保留策略,避免了传统修剪策略所引起的Pareto前沿面的退化.其次,根据不同ε取值分析了算法收敛性,提出了一种自适应ε调整策略.最后,通过5个常用的双目标测试函数的计算,验证了包括该自适应调整策略的多目标进化算法在求解质量上显著强于NSGAII,SPEA2和ε-MOEA等主流多目标进化算法.

序列泛函网络模型及其学习算法与应用1073-1081

摘要：通过对泛函网络的分析,提出了一种序列泛函网络模型及学习算法,而网络的泛函参数利用梯度下降法来进行学习.在此基础上,给出了9种典型泛函方程对应的序列泛函网络求解模型以及一种基于序列泛函网络学习算法的求解泛函方程方法.通过算例进行仿真实验,结果表明,该方法十分有效,具有收敛速度快、计算精度高、泛化性能好等特点,解决了传统的数值方法难以求解泛函方程这个问题.该方法可用于一般泛函方程求解问题.

基于云模型的进化算法1082-1091

摘要：基于云模型在非规范知识的定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征,结合进化计算的基本思想,提出一种基于云模型的进化算法.该算法利用云模型对物种的遗传变异进化统一建模,能够自适应控制遗传变异的程度和搜索空间的范围,从而可以快速收敛到最优解,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.仿真结果表明：该算法具有精度高、收敛速度快等优点.云模型和进化计算思想的有效结合一方面拓宽了云模型的应用领域,也为进化计算的研究进行了新的探索和尝试.

Imagine流处理器上流的优化组织方法1092-1100

摘要：流应用的特点以及传统处理器在处理流应用上的不足,使得支持数据并行的流处理器的设计成为当前体系结构研究领域的一个热点.文中针对Imagine流处理器体系结构的特点,提出了流分割和流压缩两种流的优化组织方法.模拟结果表明,流分割和流压缩使得流应用程序能充分利用Imagine的并行结构、流水结构和多级带宽存储结构,从而减少流程序的执行时间.

基于逃逸分析的循环中栈式分配优化研究1101-1108

摘要：栈式内存分配可以有效地提高Java程序的执行效率,但是在循环中,对象的栈式分配比率和栈空间的大小变成了一对很难协调的矛盾.文中实现了一种控制流非敏感（flow-insensitive）的、过程间（inter-procedural）的、上下文相关（context-sensitive）的逃逸分析（escapeanalysis）方法.在此基础上,提出以循环为基本单位的分配策略,引入了对象栈和区域栈帧等概念;通过对循环的分析,实现了基于逃逸分析的栈式分配.SPECjvm98测试基准表明,在可控栈空间大小的条件下,该算法的栈式分配比率达到8.3%~25%（平均15.18%）.

面向ROLAP的时态垂直粗分区方法1109-1121

摘要：数据仓库为海量数据上的决策支持提供了一个高效的信息管理平台,ROLAP利用关系型数据仓库操纵灵活和技术成熟等优势,为面向数据仓库的分析和决策提供了有效的存取、建模和操作方法.然而,传统关系存取方法造成ROLAP的I/O有效性面临严峻的挑战.首先通过分析DSS应用的特点,提出了关系算子访问基表属性的时态行为,定义了算子对属性的时态局部访问.通过对查询样本集的解析建立算子与属性的时态访问映射矩阵,将有效增益作为属性的聚类准则得到时态访问模型PD.最后,给出了求解该模型的粗集算法以及依据聚类结果设计的基表属性的垂直分区方案.实验证明：在决策支持应用中,该方法的效率优于同类的其它优化分区方法.

一种多信任域内的直接匿名证明方案1122-1130

摘要：针对可信计算平台的原始直接匿名证明方案在多信任域的环境下存在的不足,提出了一种多信任域内的直接匿名证明方案.该方案扩展了原始的直接匿名证明方案,解决了可信计算平台在多信任域内的隐私性保护问题.利用理想系统/现实系统模型对该方案进行了安全性的分析和证明.分析表明,该方案满足匿名性和不可伪造性.最后分析方案的计算性能,实验验证了方案的有效性和可行性.

计算椭圆曲线上多标量乘的快速算法1131-1137

摘要：椭圆曲线密码体制最主要的运算就是椭圆曲线上的标量乘和多标量乘,在各种密码协议中起到了核心作用.文中设计了多个整数的一种新的联合带符号二进制表示的编码算法,它每次最多处理相邻的两列,因此在实现上是简单而快速的;在此基础上提出了计算椭圆曲线上多标量乘的一个新算法,并对这个算法进行了分析,最后将新算法和已有多标量乘算法进行了比较,指出新算法在一般情况下（m3时）效率可提高7%～15%.

基于相关任务分配的网络计划的算法1138-1146

摘要：研究如何把具有紧前紧后关系的工作集分配给现有的人员（或设备）,使完成工作集的总工期最短,并在此条件下,使得用于所有工作上的时间之和最少.文中揭示了任意改变一项工作的用时或最早开工时间引起其它工作的最早开工时间的变化规律,并在此基础上借鉴Floyd算法规则,建立了一种获取该问题最优解的迭代算法.这种算法能保证总工期随迭代过程递减,在总工期达到最短时,能保证总工期不变,而总用时随迭代过程递减.使用这种算法,不用绘制PERT图,只需输入每个人承担不同工作的用时以及各工作间的紧前紧后关系,即可算出最优分配方案、总工期及各项工作的最早开工时间和松弛时间.

无等待流水车间调度问题的优化1147-1154

摘要：文中研究了以生产周期为目标的无等待流水车间调度问题.首先,结合问题特征,提出了一种复杂度为O（n）的快速生产周期算法.其次,研究了两种插入邻域结构：基本插入邻域和多重插入邻域,并提出了快速基本插入邻域算法和最大多重插入移动算法.在此基础上,将离散粒子群算法与上述两种邻域搜索算法相结合,得到了离散粒子群优化调度算法.第三,根据问题生产周期的不规则性,给出了一种通过延长工序加工时间进一步改进调度方案的方法.最后,仿真实验表明了所得算法的可行性和有效性.

一种鲁棒灵活的非平衡多描述视频编码和传输方案1155-1164

摘要：在网络上传输的视频经常因为丢包而影响终端接收到的视频的质量.由于现有的视频编码器通常使用预测编码技术来减少时域冗余提高压缩率,所以一个包的丢失都会引起错误的传播,直到解码器收到帧内编码的帧为止.针对这个问题,文中提出一种灵活鲁棒的非平衡多描述编码和传输方案.其编码器借助不同描述间的“同步帧”,能够迅速从包丢失中恢复解码,并保证终端视频的连续播放;同时,该方案能够灵活适应多路径传输和单路径传输两种情况.文中还研究了单路径传输时不同描述间的码率分配问题,并提出一种近似最优的快速码率分配方案.实验结果充分验证了文中提出的非平衡多描述编码和传输方案的有效性、鲁棒性和灵活性.

目标跟踪中巴氏系数误差的分析及其消除方法1165-1174

摘要：在meanshift的目标跟踪方法中,Taylor公式的近似展开会造成优化过程中Bhattacharyya系数值的误差,这种误差会给目标跟踪带来偏差,同时不适合快速运动目标的跟踪.针对Bhattacharyya系数的Taylor公式近似表示情形,研究了这种近似表示引起的系数误差和对目标跟踪的影响,在此基础上,将Bhattacharyya系数的优化问题转化为求解约束优化问题,从而提出一种改进的目标跟踪方法,以达到提高目标跟踪的精度,而且证明了该改进方法的收敛性.实验表明文中方法对于快速运动目标的跟踪具有更好的跟踪精度.

一种面向SVC的码率控制算法1175-1184

摘要：H.264/AVC可伸缩性扩展视频编码系统（JSVM）提供了一种可伸缩视频编码（SVC）的解决方案,然而它本身并没有提供一种有效的码率控制算法.文中基于JSVM的分层预测结构,提出了一种全新的码率控制算法.首先在码率分配方面,考虑到分层B帧预测（或运动补偿时间域滤波（MCTF））结构,给出一种分层的码率分配方案;然后,针对不同类型和不同时间分解层各自的统计特性,分别为它们设计了不同的率失真（R-D）模型.实验结果表明,文中算法能够有效地控制码率,使得目标码率跟实际产生码率之间的偏差最大不超过2%;同时文中算法较大地提高了解码图像的质量,使得峰值信噪比（PSNR）在低码率端可提高1dB;另外,JSVM是通过不断调整量化参数（QP）使得实际产生的码率逐次逼近目标码率,较之这种尝试型的码率控制算法,文中基于模型的码率控制是在一次编码中产生最终的目标码率,从而大大降低了计算复杂度.

数字媒体适配过程的一般框架、模型及应用研究1185-1199

摘要：丰富的媒体内容和格式、异构的网络以及多样的终端设备,成为通用媒体访问的巨大障碍,媒体适配成为必要.文中分析了MPEG-21数字媒体适配DIA各实体之间的抽象关系,讨论了数字媒体适配的一般框架,建立了基于混合变量的约束优化模型.该模型统一了现有的媒体适配应用研究,能够用一致的算法进行求解.同时,文中从图像理解和视频分析角度,建立了媒体适配的层次结构,对媒体适配应用进行分类,并以当前的主要应用研究如图像适配、视频转码、位率适配、视频对象适配等举例说明.文中也探讨了混合媒体的多模态适配,指出了今后的研究热点和难点,如媒体语义抽取和适配、用户主观测度和媒体访问体验最大化等.

约束优化模式搜索法研究进展1200-1215

摘要：实际工程应用中的优化问题通常包含复杂的约束条件,其目标函数可能是非线性、非连续、不可微甚至随机函数;而约束函数可能是线性、非线性、离散变量集,甚至黑盒函数（例如,由程序代码生成的值集合）;约束变量也可能是包含连续、离散或分类值的混合变量.这些复杂的情况,使得没有任何导数/梯度信息可供利用,因此无法利用现有的凸优化技术求解.文中研究如何利用模式搜索法对常见的混合变量约束优化模型进行求解.首先对直接搜索法的发展历史进行概述;特别地,给出模式搜索法统一的数学描述和收敛性分析.对约束条件从无约束（一般模式搜索）到线性约束（广义模式搜索GPS）、非线性约束（GPS过滤法）和混合约束（广义混合变量规划GMVP）的推广以及在边界约束条件下,算法搜索方向从有限集向紧致集的扩展（网格自适应直接搜索MADS）,进行了全面分析;在此基础上对该领域尚存在的问题及进一步的研究方向进行了总结.

基于缓存的移动流媒体动态调度算法1216-1223

摘要：提出了一种基于缓存的移动流媒体动态调度算法DS2AM2PC（Dynamic Scheduling Algorithm for Mobile Streaming Mediabased on Proxy Caching）,采用缓存窗口自适应伸缩和分段缓存补丁块方案,在缓存中根据具体情况每次缓存相同或者不同大小的段补丁块,同时隔一段时间,根据移动媒体流行度更新一次缓存窗口大小,动态决定其最大缓存大小,实现了移动流媒体对象在服务器中缓存的数据量和其流行度成正比的原则.仿真结果表明,对于客户请求到达速率的变化,DS2AM2PC算法比P3S2A（Proxy-assisted Patch Pre-fetching and Service Scheduling Algorithm）算法和OBP（Optimized Batch Patching）＋prefix ＆ patchcaching算法具有更好的适应性,在最大缓存空间相同的情况下,能显著减少通过补丁通道传输的补丁数据,从而降低了服务器和骨干网络带宽的使用,能快速缓存媒体对象到缓存窗口,同时减少了服务器的缓存平均占有量.

基于改进的弹簧质子模型的医学图像配准1224-1233

摘要：提出基于改进的弹簧质子模型的图像配准算法.通过将基于模板图像、源图像的SDD测度关于质子偏离场的Gateaux导定义为模型外力,将图像配准问题转换成力学平衡问题.针对模型演化过程中出现的网格重叠问题（即不拓扑保形）,提出通过实时修改质子运动速度,而不是添加力的方法,保证模型演变具备拓扑保形性;为提高模型收敛速度,进一步将分层策略应用于模型演化过程中.若干的实验结果说明作者的工作是有意义的.

基于提升Directionlet域高斯混合尺度模型的SAR图像噪声抑制1234-1241

摘要：提出了一种新的SAR图像相干斑噪声抑制方法.该方法将高斯混合尺度（GSM）模型引入Directionlet变换域,构造了基于提升Directionlet分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪.作为一种新的多尺度几何分析工具,Directionlets通过多方向选择来捕捉图像中各向异性特征,滤波器结构为可分离设计;采用提升方案进一步减小变换的运算量.文中对相邻位置和尺度的系数建立GSM模型,能较好地描述系数的边缘分布,充分体现邻域间系数的相关性.对大量真实SAR图像的去噪实验表明,文中方法取得了比空域滤波及小波方法更优的去噪性能,同时在图像边缘等细节特征保持方面具有明显优势.