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1. 基于模型的嵌入式开发环境——LambdaMDE

陆少鹏桂盛霖李允罗蕾

计算机应用 2010, 30 (3): 607-611.

摘要（1543）

PDF （844KB）（1100）

面向嵌入式软件的开发工具目前正在从基于代码的传统开发环境向基于模型的开发环境发展。为此，研究了一个基于模型的嵌入式开发环境LambdaMDE，在LambdaPro的基础上集成OSATE和Simulink模型开发工具以及其他相关工具，包含了建模、仿真验证、代码生成和测试等嵌入式软件开发的全过程。符合嵌入式软件开发工具发展趋势，具备了相应的理论、技术和产品基础。

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2. 基于UPPAAL的AADL模型可调度性验证

刘倩桂盛霖李允罗蕾

计算机应用 2009, 29 (07): 1820-1824.

摘要（1186）

PDF （809KB）（1502）

针对体系结构分析设计语言(AADL)模型的可调度性验证问题，提出了利用模型检测工具UPPAAL对其线程组件在非抢占型调度策略下的可调度性进行形式化分析和验证的方法，并实现了从AADL模型到UPPAAL中模型的模型转换工具。实验结果证明了通过UPPAAL来分析和验证AADL模型的可调度性问题的可行性。相比其他方法而言，基于形式化理论的本方法的验证结果更加精确。

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3. 一种求解TSP的混合遗传蚁群算法

徐金荣李允刘海涛刘攀

计算机应用

摘要（2457）

PDF （704KB）（3242）

结合遗传算法和蚁群算法，提出了一种求解TSP的基于启发式遗传信息的蚁群遗传算法。该算法由蚁群遗传算法和基于启发式遗传信息的蚁群算法两部分组成。蚁群遗传算法将蚁群算法和遗传算法结合起来，提高了遗传算法的种群的多样性；基于启发式遗传信息的蚁群算法是将启发式遗传信息加入到蚁群算法中，防止蚁群算法对信息素过分依赖，缩小最优解的搜索空间。HGIACGA算法是将启发式遗传信息加入到蚁群遗传算法中，可以提高蚁群算法的收敛速度和寻优能力。实验结果表明，HGIACGA算法在收敛速度和收敛精度上均优于ACGA和ACA算法。

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4. 基于模式比较的遗传算法

徐金荣李允

计算机应用

摘要（1851）

PDF （642KB）（1182）

在分析了模式阶、模式定义长度和种群多样性三者之间关系的基础上，提出一种新的基于模式比较的遗传算法。该算法的核心在于，使用配对算子来提高子代种群的多样性。配对算子不像简单遗传算法那样随机选择配对，而是根据模式阶和模式长度对染色体进行配对。实验结果表明，该算法有效地避免了简单遗传算法中因种群多样性较差而造成的早熟现象，显著地提高了收敛速度和搜索全局最优解的能力。

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