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基于能量感知路由和节点过滤的虚假数据过滤算法被引量：4: 1; 作者张利峰徐永华《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期409-415,共7页; 传统安全路由协议通常基于最短距离来确定路由,导致选择下一跳节点时,部分节点被频繁使用从而能量耗尽而影响网络的负载均衡。该文将距离和剩余能量相结合,提出了一种能量感知路由和节点过滤算法。与传统的密码交换路由过滤机制不同于:... 展开更多; 关键词能量感知路由虚假数据过滤密钥无线传感网错误报文攻击簇能效; 在线阅读下载PDF 职称材料

网络大数据平台异常风险监测系统设计被引量：5: 2; 作者张利峰邵斐《现代电子技术》北大核心 2018年第22期143-146,共4页; 采用支持向量机进行网络大数据平台异常风险监测时,建模效率低导致对异常风险的监测结果存在较高的误差,设计基于Hadoop的网络大数据平台异常风险监测系统。依据云计算Hadoop系统作业原理,通过Map/Reduce分布式模式对大数据进行分类筛... 展开更多; 关键词网络大数据异常风险监测系统控制模块 HADOOP 最小二乘支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究被引量：5: 3; 作者许斌闫文卿 +4 位作者韩卓凡何广深邓涛赵云凯亓晋《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期354-365,共12页; 车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge compu... 展开更多; 关键词移动边缘计算卸载决策资源分配烟花算法凸优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

群活性反馈的变异自适应分数阶粒子群优化: 4; 作者苏守宝陈秋鑫 +1 位作者王池社李智《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1026-1034,共9页; 针对传统分数阶粒子群优化(FOPSO)在算法综合性能上依赖于分数阶次α,易陷入早熟收敛,为此提出一种基于群活性反馈的S型自适应分数阶粒子群方法(SFOPSO),即根据种群活性以及粒子个体的活跃程度自适应动态调整每个粒子的分数阶次α,使种... 展开更多; 关键词粒子群优化自适应变异算子分数阶群活性; 在线阅读下载PDF 职称材料

求解加权MTSP问题的CUDA并行群智能方法被引量：2: 5; 作者苏守宝赵威李智《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期34-41,共8页; 针对混合迭代算法执行时间长的问题,根据粒子群优化(PSO)算法和蚁群优化(ACO)算法的并行特点,结合其在GPU上并行化实现技术和编程优化技巧,提出一种基于CUDA的粒子群聚类蚁群的并行群智能混合方法GPSO-AC。该算法利用GPU的多个流处理器(... 展开更多; 关键词多旅行商问题 CUDA并行算法代价均衡粒子群聚类蚁群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种动态压缩因子的分数阶粒子群优化被引量：4: 6; 作者翟兆睿苏守宝《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期94-101,共8页; 针对传统的分数阶粒子群优化(FPSO)算法依赖于分数阶次a且易于陷入局部最优的局限,提出一种利用动态压缩因子的分数阶粒子群优化(DFFV-PSO)方法。该方法结合压缩因子的特性来调节算法的收敛速度,以获得更优的收敛性能。采用多个基准函... 展开更多; 关键词压缩因子分数阶粒子群优化局部最优鲁棒性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分数阶达尔文粒子群的不等间距节点部署优化算法被引量：4: 7; 作者张利峰《计算机应用与软件》北大核心 2019年第5期298-303,333,共7页; 针对节点随机部署存在节点能耗不均衡、无线网络寿命不长等问题,借助分数阶达尔文粒子群算法的寻优优势,提出一种粒子群优化不等间距节点部署算法。结合星型和链式拓扑结构的优点,建立不等间距拓扑结构;根据粒子自身进化信息自定义进化... 展开更多; 关键词不等间距节点部署分数阶达尔文粒子群算法 Levy飞行进化因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

邻域自适应的微分变异约束分数阶粒子群优化: 8; 作者苏守宝李智何超《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期84-98,共15页; 分数阶粒子群算法(FOPSO)是一种具有路径记忆的改进型粒子群优化算法。在多峰约束优化问题中,针对FOPSO易于早熟和依赖于初始参数的问题,文中提出了一种邻域自适应的约束分数阶粒子群优化方法(NAFPSO)。在算法中,依据进化状态来动态调... 展开更多; 关键词邻域拓扑分数阶粒子群优化自适应约束优化微分变异; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于能量感知路由和节点过滤的虚假数据过滤算法被引量：4: 1; 作者张利峰徐永华; 机构金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室金陵科技学院计算机工程学院; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期409-415,共7页; 基金江苏省高校自然科学研究重大项目(17KJA520001) 江苏省高校自然科学研究基金(17KJB520008); 文摘传统安全路由协议通常基于最短距离来确定路由,导致选择下一跳节点时,部分节点被频繁使用从而能量耗尽而影响网络的负载均衡。该文将距离和剩余能量相结合,提出了一种能量感知路由和节点过滤算法。与传统的密码交换路由过滤机制不同于:(1)该算法会在会话建立之前有选择性地随机传播关键密钥kw到部分节点中,而不是网络中所有节点。(2)在转发节点之间选择过滤节点时,不仅要参考距离,而且要考虑节点的剩余能量和密钥传播信息。结果表明:与已有算法相比,该文的方法能更好地均衡网络能耗,网络寿命大约提高了6倍,而且在不同初始能量和攻击频率下性能都是稳定的。; 关键词能量感知路由虚假数据过滤密钥无线传感网错误报文攻击簇能效; Keywords energy-aware routing data filtering key wireless sensor networks false report filtering clusters energy efficiency; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名网络大数据平台异常风险监测系统设计被引量：5: 2; 作者张利峰邵斐; 机构金陵科技学院计算机工程学院金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室; 出处《现代电子技术》北大核心 2018年第22期143-146,共4页; 基金江苏省教育厅批准项目(17KJB520008) 江苏省高校自然科学研究重大项目(17KJA520001)~~; 文摘采用支持向量机进行网络大数据平台异常风险监测时,建模效率低导致对异常风险的监测结果存在较高的误差,设计基于Hadoop的网络大数据平台异常风险监测系统。依据云计算Hadoop系统作业原理,通过Map/Reduce分布式模式对大数据进行分类筛选等操作,通过控制模块中的SDN控制器对大数据流量进行分流处理,将网络大数据分类反馈到监测模块中,采用监测模块通过预处理端和存储端对异常数据风险进行监测,通过预处理端实现大数据的有效分流监测;系统软件通过最小二乘支持向量机对网络大数据进行高效率建模,实现网络大数据异常监测。实验结果表明,所设计系统具有监测效率和稳定性高、性能佳的优势。; 关键词网络大数据异常风险监测系统控制模块 HADOOP 最小二乘支持向量机; Keywords network big data abnormal risk monitoring system control module Hadoop least squares support vector machine; 分类号 TN931.3-34 [电子电信—信号与信息处理] TP314 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究被引量：5: 3; 作者许斌闫文卿韩卓凡何广深邓涛赵云凯亓晋; 机构南京邮电大学南京医药股份有限公司金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点建设实验室; 出处《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期354-365,共12页; 基金国家自然科学基金(61802208,61772286) 中国博士后基金(2019M651923,2020M671552) +2 种基金 NUPTSF(NY220060) 数据科学与智慧软件江苏省重点建设实验室开放基金资助(2020DS301)。; 文摘车联网、AR、AI等计算密集、时延敏感型应用迅速发展,而移动设备因自身计算能力相对不足,执行此类应用任务时会因高时延而严重影响用户体验甚至无法满足用户需求。针对此问题,提出综合考虑时延与成本的多用户、多MEC (mobile edge computing)服务器的基站群协作计算卸载模型。并提出基于凸优化的改进烟花算法(improved fireworks algorithm based on convex optimization, CVX-FWA)来对模型进行求解,对用户任务进行合理的卸载与资源分配。仿真结果表明,提出的计算卸载方案有效降低了任务总时延成本值,实现计算卸载资源的整体优化配置。; 关键词移动边缘计算卸载决策资源分配烟花算法凸优化; Keywords mobile edge computing offloading decision resource allocation fireworks algorithm convex optimization; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名群活性反馈的变异自适应分数阶粒子群优化: 4; 作者苏守宝陈秋鑫王池社李智; 机构金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室江苏科技大学计算机学院; 出处《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期1026-1034,共9页; 基金国家自然科学基金(61375121,41801303) 金科院高层次引进人才科研项目(jit-rcyj-201505) +1 种基金江苏省高校优秀科技创新团队项目(苏教科[2017]6号)资助; 文摘针对传统分数阶粒子群优化(FOPSO)在算法综合性能上依赖于分数阶次α,易陷入早熟收敛,为此提出一种基于群活性反馈的S型自适应分数阶粒子群方法(SFOPSO),即根据种群活性以及粒子个体的活跃程度自适应动态调整每个粒子的分数阶次α,使种群在搜索过程中保持较好的稳定性与多样性;同时设计了一种混合变异机制以提升种群在探索期和开发期跳出局部最优的能力.理论分析证明了提出的算法SFOPSO的收敛性,实验选取6个不同特征的基准优化函数进行测试,结果证明了所提出SFOPSO算法的可行性和有效性,5种方法性能比较分析表明,SFOPSO具有更好的收敛精度和收敛速度.; 关键词粒子群优化自适应变异算子分数阶群活性; Keywords particle swarm optimization adaptive mutation operator fractional-order swarm activity; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名求解加权MTSP问题的CUDA并行群智能方法被引量：2: 5; 作者苏守宝赵威李智; 机构江苏科技大学计算机学院金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室; 出处《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2021年第6期34-41,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61375121,41801303) 金陵科技学院高层次引进人才科研项目(jit-rcyj-201505)。; 文摘针对混合迭代算法执行时间长的问题,根据粒子群优化(PSO)算法和蚁群优化(ACO)算法的并行特点,结合其在GPU上并行化实现技术和编程优化技巧,提出一种基于CUDA的粒子群聚类蚁群的并行群智能混合方法GPSO-AC。该算法利用GPU的多个流处理器(SM)和单指令多线程(SIMT)的指令架构,将GPSO-AC算法在运行中的独立个体的搜索过程同时并行执行,在保证算法精度的基础上,加快混合迭代法的执行速度。考虑到实际场景中旅行商在每个路段上各项开销不同,可以抽象为每段路程区间上都有一个与之对应的代价,将路程代价考虑到MTSP问题中。采用TSPLIB库中6个测试数据集,将GPSO-AC与PSO-AC、TPHA、K-means-AC等算法进行比较,并进一步探讨了加入代价均衡约束后对加权MTSP问题最优解收敛性能的影响。使用chn31数据集上不同旅行商数时,GPSO-AC在不考虑代价均衡、代价均衡约束、加权代价均衡的情况下的代价标准差分别为1165.26、54.97、6.74。结果表明:在求解一般MTSP问题及其衍生加权、代价均衡MSTP问题上,GPSO-AC在执行速度和收敛精度上均优于CPU串行算法,且随着模型规模增加,其速度优势更加明显。; 关键词多旅行商问题 CUDA并行算法代价均衡粒子群聚类蚁群算法; Keywords multiple traveling salesman problem(MTSP) CUDA parallel algorithm cost-balanced particle swarm clustering ant colony algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP303.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种动态压缩因子的分数阶粒子群优化被引量：4: 6; 作者翟兆睿苏守宝; 机构江苏科技大学计算机学院金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期94-101,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(61375121,41801303) 金科院引进人才科研项目(jit-rcyj-201505) +1 种基金江苏省高校优秀科技创新团队项目(苏教科[2017]6号); 文摘针对传统的分数阶粒子群优化(FPSO)算法依赖于分数阶次a且易于陷入局部最优的局限,提出一种利用动态压缩因子的分数阶粒子群优化(DFFV-PSO)方法。该方法结合压缩因子的特性来调节算法的收敛速度,以获得更优的收敛性能。采用多个基准函数实验测试算法有效性,并与传统FPSO等其他算法进行的寻优性能比较表明:所提出的DFFV-PSO算法具有更好的收敛速度、收敛精度和较好的鲁棒性。; 关键词压缩因子分数阶粒子群优化局部最优鲁棒性; Keywords constriction factor fractional-order particle swarm optimization local optimum robustness; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分数阶达尔文粒子群的不等间距节点部署优化算法被引量：4: 7; 作者张利峰; 机构金陵科技学院计算机工程学院金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2019年第5期298-303,333,共7页; 基金江苏省高校自然科学研究重大项目(17KJA520001) 江苏省高校自然科学研究面上项目(17KJB520008); 文摘针对节点随机部署存在节点能耗不均衡、无线网络寿命不长等问题,借助分数阶达尔文粒子群算法的寻优优势,提出一种粒子群优化不等间距节点部署算法。结合星型和链式拓扑结构的优点,建立不等间距拓扑结构;根据粒子自身进化信息自定义进化因子,调整分数阶次系数实现寻优算法的快速收敛;利用Levy飞行对局部最优位置进行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;利用改进的粒子群算法求解节点部署的不等间距和最优节点数。仿真结果表明,与节点等距部署、节点随机部署等算法相比,改进的不等间距节点部署优化算法不仅有较高的节点覆盖率,还均衡了节点能耗,延长了无线网络的寿命。; 关键词不等间距节点部署分数阶达尔文粒子群算法 Levy飞行进化因子; Keywords Unequal spacing Node deployment FODPSO Levy flight Evolutionary factor; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名邻域自适应的微分变异约束分数阶粒子群优化: 8; 作者苏守宝李智何超; 机构江苏科技大学计算机学院金陵科技学院数据科学与智慧软件江苏省重点实验室; 出处《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期84-98,共15页; 基金国家自然科学基金资助项目(61375121,41801303) 金科院高层次引进人才科研项目(jit-rcyj-201505,D2020005) +1 种基金江苏高校优秀科技创新团队项目(苏教科[2017]6号).; 文摘分数阶粒子群算法(FOPSO)是一种具有路径记忆的改进型粒子群优化算法。在多峰约束优化问题中,针对FOPSO易于早熟和依赖于初始参数的问题,文中提出了一种邻域自适应的约束分数阶粒子群优化方法(NAFPSO)。在算法中,依据进化状态来动态调整邻域拓扑从而更新粒子位置和速度,以提高可行解的全局寻优能力和收敛速度;采用带惩罚因子的罚函数约束处理技术,迫使粒子趋向可行区域;设计了微分变异策略以增加种群多样性,增强粒子逃脱局部最优的能力。用9个约束优化基准函数实验验证了NAFPSO的有效性和收敛性能,并应用于2个约束工程设计问题,结果表明,提出的算法寻优能力强、收敛快、精度高、稳定性好,可用于有效地解决复杂的约束工程设计优化问题。; 关键词邻域拓扑分数阶粒子群优化自适应约束优化微分变异; Keywords neighborhood topology fractional order particle swarm optimization(FOPSO) self-adaptive constrained optimization differential mutation; 分类号 TP16 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于能量感知路由和节点过滤的虚假数据过滤算法	张利峰徐永华	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	网络大数据平台异常风险监测系统设计	张利峰邵斐	《现代电子技术》北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于烟花算法的基站群协作计算卸载模型研究	许斌闫文卿韩卓凡何广深邓涛赵云凯亓晋	《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	群活性反馈的变异自适应分数阶粒子群优化	苏守宝陈秋鑫王池社李智	《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	求解加权MTSP问题的CUDA并行群智能方法	苏守宝赵威李智	《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种动态压缩因子的分数阶粒子群优化	翟兆睿苏守宝	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于分数阶达尔文粒子群的不等间距节点部署优化算法	张利峰	《计算机应用与软件》北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
8	邻域自适应的微分变异约束分数阶粒子群优化	苏守宝李智何超	《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料