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1. 基于Memetic框架和改进DFP局部搜索的改进差分进化算法

马震远, 叶树锦, 林智勇, 梁钰彬, 黄翰

计算机应用 2015, 35 (10): 2766-2770. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2766

摘要（398）

PDF （881KB）（379）

为提高差分进化(DE)算法对性连续优化问题的求解能力、增强算法的适应性,提出了一种基于局部快速收敛算法的Memetic进化算法。改进了Davidon-Fletcher-Powell方法,得到了具有强搜索能力的局部搜索算法——NDFP。当进化过程中出现具有优秀特质的个体时,NDFP可以使该个体沿着局部最优解的方向快速进化。为综合NDFP和DE的优势,提出局部搜索的执行策略来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使得NDFP对DE的优化具有更为广泛的适应性。在CEC2005和CEC2013 Benchmark的53个测试函数上的实验结果表明,同DE/current-to-best/1、SaDE和EPSDE算法相比,NDFP-DE进化算法具有更高的求解精度和稳定性。

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2. 求解多场景护士分配问题的扰动变异遗传算法

胡廉民洪旭东黄翰

计算机应用 2012, 32 (12): 3548-3552. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03548

摘要（828）

PDF （782KB）（465）

针对当前经典的护士排班问题中的一个重要分支——护士分配问题，分析了病人护理等级的特点、护士和病人的配合关系、护士技术职称等方面对护士的工作负荷的影响，建立了一个改进的随机规划模型，使模型更符合中国医院的情况。然后根据问题解的结构，设计了一个扰动变异遗传算法，在解内部的每一个向量以一定概率添加扰动实现变异。实验结果显示，与最新的随机贪心算法、基于Benders分解的启发式算法对比，扰动变异遗传算法能在30min内得到更高质量的解，为护士每班次减少超过8.9%的工作负荷。特别地，在求解多场景、多约束，而且解的优势并非块状连续的护士分配问题中，扰动变异遗传算法优势更加明显。

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3. 基于改进语义SVO逻辑的二维认证协议分析

黄翰陞贺前华江瑾

计算机应用

摘要（1426）

一种基于二维几何距离的实体认证协议无需在非安全信道当中传送密钥，使得认证的过程更加安全与便捷，然而该协议的正确性与安全性并未得到严格论证。考虑该实体认证协议的特点，采用改进语义的SVO逻辑对其进行合理性描述，并对其运行过程进行形式化的具体分析，发现该协议在认证过程中存在着双方认证不确定的缺陷。针对此缺陷提出了一种修正方案，以确保认证协议的正确性，并且通过改进语义SVO逻辑的形式化分析证明了该改进认证协议的安全性。