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一类基因表达式程序设计的若干收敛定理及其推广被引量：3: 2013年; 基因表达式编程算法(或称基因表达式程序设计)的基因型/表现型双实体为之带来许多不同于传统演化算法的优势,但建立其Markov模型时,我们须在两者之间作出权衡.为简化遗传算子概率结构的分析,本文以基因型空间为搜索空间,研究一类GEP在宽松条件下的收敛性.首先,针对由基因型-表现型映射所致的多峰适应值函数,重构带精英保留策略的GEP的Markov链模型转移矩阵.然后,通过建立依概率收敛速度的精确表达式、估计其上界,证明了算法依均值收敛、几乎必然收敛甚至完全收敛至全局最优值.与之前的严格假设下的若干结论相比,本文的模型更匹配算法的特性,收敛性结论更强且最优状态子集更小.另外,上述精确表达式也可以推广至自适应演化算法.; 陈明丁立新余建平; 关键词：基因表达式程序设计依概率收敛

无线传感器网络中基于隐私保护元的数据聚合机制被引量：1: 2012年; 提出对聚合中的传感数据提供隐私保护的分布式机制。基于同余的代数特性定义了隐私保护元,无需通信即可实现传感数据的隐私性,且聚合值在簇内得以准确还原。给出了隐私保护元生成方法,该方法无需通信,且支持动态变化的聚合节点。分析表明,与集中式机制相比,避免了基站获取隐私数据及单点失效问题,对分组丢失环境有着更强的健壮性,且通信开销更低;与分布式机制相比,在提高隐私保护有效性的同时通信开销更低。; 曾玮妮林亚平何施茗余建平; 关键词：传感器网络数据聚合隐私保护同余

改进非支配排序遗传算法求解多目标Agent联盟被引量：3: 2012年; 采用典型多目标进化算法-NSGA-II对从任务角度进行抽象建模所得到的Agent联盟模型进行生成优化,并针对Agent联盟生成存在的特点,将Pareto最优概念与多目标优化相结合对NSGA-II算法进行改进,从而实现兼顾联盟收益、开销、时间约束等多个目标。仿真对比实验结果表明,算法运行一次可以获得多个Pareto最优解,为各个目标之间权衡分析提供了有效的工具,在满足性能要求下,可为联盟生成提供满足多个设计目标的全局优化方案,对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。对联盟实际应用具有借鉴与应用价值。; 许波余建平彭志平朱兴统; 关键词：AGENT联盟 PARETO最优解多目标问题多目标优化

传感器网络中基于随机混淆的组密钥管理机制被引量：4: 2013年; 组密钥在传感器网络安全组通信及虚假数据过滤等安全服务中起着重要作用.针对节点可能被大量俘获这一安全威胁研究组密钥管理问题,提出了一种基于随机混淆技术的组密钥管理机制GKRP(group key management scheme based on random perturbation).首先,提出了一种基站与网络协同的组密钥管理框架;然后,结合秘密共享技术和随机混淆技术构造了组密钥广播函数和局部协作等功能函数,以实现组密钥更新信息的广播传输和多个被俘获节点的撤销;最后,基于上述管理框架和函数,提出了机制GKRP,使得节点间可以协作进行组密钥更新.理论分析及仿真结果表明,GKRP在特定的参数设置下不受限于被俘获节点,且该参数易于满足.因此,GKRP有效突破了门限值问题,提高了网络的抗毁性.同时,由于采取局部广播和全网络广播方式更新组密钥,GKRP在通信上同样更为有效.GKRP的存储和计算开销略高于已有同类机制,但仍然较低,适合于传感器网络.; 曾玮妮林亚平余建平王雷; 关键词：无线传感器网络组密钥管理秘密共享

基于云模型的NSGA-Ⅱ算法改进被引量：3: 2012年; 如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题.提出一种基于云模型的改进NSGA-Ⅱ算法,利用正态云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,分别对交叉、变异、拥挤距离算子进行改进.使算法既具有传统的趋势性和满足快速寻优能力,又具有随机性.在提高收敛速度与保持种群多样性之间做了个很好的权衡.通过求解多目标背包问题,对本文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGA-Ⅱ算法进行比较,结果表明本文算法在整个解空间内能快速搜索到Pareto最优解,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布.; 许波彭志平余建平王永; 关键词：云模型多目标优化函数优化

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湖南省教育厅科研基金(10B062)