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1. 基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法

耿焕同, 李辉健, 赵亚光, 陈正鹏

计算机应用 2016, 36 (5): 1319-1324. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.05.1319

摘要（461）

PDF （1017KB）（518）

针对经典快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)中基于拥挤距离的种群多样性保持策略不能客观反映个体间真实拥挤程度的问题,提出了一种基于自适应混合非支配个体排序策略的改进型NSGA-Ⅱ算法(NSGA-Ⅱ ^h)。首先,设计一种新的循环聚类个体排序策略;然后,根据Pareto分层信息来对基于经典拥挤距离和循环聚类的两种个体排序策略进行自适应的选择;最终,实现对进化后期的种群多样性保持机制的改进。通过5个标准测试函数进行算法验证,并与经典的NSGA-Ⅱ、多目标粒子群优化算法(MOPSO)和GDE3等算法进行对比分析,NSGA-Ⅱ ^h算法获得了80%的最优反向世代距离(IGD)值,且显著性水平为5%的双尾 t检验结果表明,新算法具有明显统计意义上的性能优势。改进算法不仅能提高进化种群的分布性,而且能增强算法的收敛性,有效提高了优化效果。

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2. 基于对称W态和身份认证的安全量子通信协议

刘超耿焕同刘文杰

计算机应用 2014, 34 (2): 438-441.

摘要（557）

PDF （600KB）（558）

由于W态纠缠的强鲁棒性，它被认为是更适用于量子信息处理和量子安全通信的信息载体。针对4粒子W态或3粒子非对称W态量子直接通信效率低下或物理实现困难等缺陷，利用3粒子对称W态和量子身份认证机制，提出了一种新的确定型安全量子通信协议。该协议由认证码生成、量子态准备、量子态分发、安全检测与身份认证和消息通信五阶段组成，通信双方只需进行两粒子Bell基、单粒子Z基或X基测量，通信效率也有所提高，即1个3粒子W态传输1经典比特信息。安全分析证明该协议能有效抵抗各类窃听者Eve攻击和伪装攻击，具有较好的安全特性。

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4. 均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化方法

耿焕同高军贾婷婷吴正雪

计算机应用 2013, 33 (07): 1926-1929. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2013.07.1926

摘要（891）

PDF （724KB）（543）

粒子群优化（PSO）算法是一种基于群体演化且非常有效的求解多目标优化问题的方法，但因经典算法中粒子进化存在趋同性导致算法易陷入局部Pareto最优前沿，使得解集收敛性和分布性不理想。为此提出了一种均衡分布性和收敛性的多目标粒子群优化（DWMOPSO）算法，算法中每个粒子根据自身在进化过程中记忆的个体最好适应度值构建进化速度，由进化速度的快慢动态调整各粒子惯性权重,增加粒子的多样性，从而提高粒子跳出局部最优解的概率。通过在5个标准测试函数上进行仿真实验，结果表明，与Coello的多目标粒子群优化(MOPSO)算法相比，DWMOPSO算法获得的解集在与真实解集的逼近性和解集的分布性两个方面都有了很大的提高。

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5. 基于CBR的文本自动分类研究

张婷慧，耿焕同，蔡庆生

计算机应用 2005, 25 (09): 2028-2030. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.02028

摘要（1319）

PDF （181KB）（1015）

KNN方法是性能最好的文本分类方法之一,但它在分类时要计算待分类文档与所有训练样本的相似度,时间复杂度较大。文中提出了一种基于CBR的文本自动分类方法,先用聚类方法把训练样本库转换为范例库,然后用KNN思想分类。实验结果显示该方法分类的平均召回率和准确率达到了87.07%和89.17%;并且通过分析算法的时间复杂度得知,该方法的分类速度比KNN方法有很大的提高,因此具有很好的实用价值。