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基于改进引力搜索算法的交换机迁移策略: 2017年; 针对多控制器软件定义网络(SDN)中交换机迁移策略迁移代价衡量单一,不能适应交换机流量的变化的情况,提出基于改进引力搜索算法的交换机迁移策略(IGS-SMS)。在决策阶段,应用基于模糊满意度的多目标决策方法,优化目标根据隶属度大小竞争优先权;在计算阶段,通过改进引力搜索算法优化优先权高的目标函数。实验结果表明,IGS-SMS在实现负载均衡的同时,能保证传输时延与交换机重分配的指标;在实验中,当局部负载较重时,动态迁移算法(DSMA)和基于改进型拍卖交换机迁移机制(PASMM)不能缓解控制器过载,而IGS-SMS执行后无控制器过载,且负载均衡度小于DSMA和PASMM。; 于明秋周创明王慧杰杜瑞超; 关键词：多控制器引力搜索算法

关于软件可靠性预测仿真的研究方法被引量：1: 2017年; 软件可靠性预测已成为当前软件工程的一个研究热点。现有的多模型变权重组合的软件可靠性预测模型由于易忽视故障排除率函数和故障引入率函数的影响,且各模型权值不能精确反映在组合模型中的作用,无法对权值进行动态调整,使得软件可靠性预测精度不高。针对上述问题,提出了采用多模型变权重组合的软件可靠性预测新方法。建模过程中,考虑到故障排除率函数和故障引入率函数对软件可靠性预测精度的影响。且采用熵值法确定组合模型中能精确反映各模型作用的权值,依据各模型作用效果对权值大小进行动态调整,进一步提升了预测精度。最后,引入了一组公开发表的软件失效数据,验证新组合模型的预测效果。通过与已有组合模型对比,说明新组合模型具有更好的预测精度和拟合能力。; 杜瑞超华继学梅海涛; 关键词：熵值法

自适应磷虾群优化Elman神经网络的目标威胁评估被引量：6: 2018年; 提出一种自适应磷虾群算法,在基本磷虾群算法中引入遗传繁殖机制,并加入进化算子和优化算子构成自适应环节,提高了算法的全局搜索能力和预测精度;通过自适应磷虾群算法对Elman神经网络的初始权值和阈值进行寻优,并在此基础上建立目标威胁评估模型。仿真实验表明,自适应磷虾群优化Elman神经网络既保证了一定的收敛速度,又能够使寻优精度得到明显提升,其对测试集的预测结果优于传统Elman神经网络和基本磷虾群优化Elman神经网络,从而验证了算法模型在目标威胁评估中的可行性、有效性。; 李志鹏李卫忠杜瑞超; 关键词：ELMAN神经网络

基于改进Real AdaBoost算法的软件可靠性预测被引量：6: 2018年; 针对基于单一神经网络的软件可靠性模型预测精度低和可信性差的问题,提出一种基于加权信息熵(WIE)的Real BP-AdaBoost算法。首先,用BP神经网络个体代替Real AdaBoost算法的基分类器,构建Real BP-AdaBoost算法。然后,对Real BP-AdaBoost算法的加权方式进行改进,以基分类器对训练样本的整体分类权值与基分类器对测试样本的个体分类权值的乘积作为最终的加权系数,得到WIE Real BP-AdaBoost算法。最后,通过2组软件实际失效数据对WIE Real BP-AdaBoost算法的有效性进行验证,并与SVM、BP网络、Elman网络和Real BP-AdaBoost算法进行比较研究。实验结果显示,WIE Real BP-AdaBoost算法对2组数据预测的均方误差分别为0.442 87和0.284 71,均低于4个对比模型的均方误差,说明了WIE Real BP-AdaBoost算法模型具有更高的预测精度和可信性。; 杜瑞超华继学翟夕阳李志鹏; 关键词：软件可靠性预测 REAL ADABOOST算法信息熵

应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法被引量：6: 2018年; 针对粒子群算法收敛速度慢、容易陷入局部最优等缺陷,提出一种应用小生境和反向学习策略的量子粒子群算法。以可拓理论为基础构造算法模型,在群体中划分出小生境,并设置共享区,对共享区粒子实施适应度动态共享,可有效防止算法过早收敛,增强全局搜索能力;为深度挖掘全局最优粒子,引入精英反向学习策略,增强解空间的开发,提高算法精度。通过测试函数评估算法性能,实验结果表明算法的优化性能得到了改善。; 李志鹏李卫忠江洋杜瑞超刘唐; 关键词：量子粒子群可拓理论小生境

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杜瑞超