混合蚁群优化在粮食紧急调运问题中的应用

粮食紧急调运问题的数学模型和手工算法过去已有研究,但是当问题较为复杂时,手工算法就要花费大量时间而且准确性也难以保证。针对这一缺陷,提出一种搜索效率较高的混合蚁群算法,阐述了混合蚁群算法的基本原理,给出了求解粮食紧急调运问题的具体步骤。计算机实验结果表明,混合蚁群算法在求解粮食紧急调运问题上是有效的。     

多需求点、单货种军械调运模型算法研究

军械调运是军械保障工作中一个十分重要的环节,关系到军械保障工作能否快捷有效的完成。考虑到战时状况下军械调运的复杂性、快速性、危险性等特点,建立了多需求点、单货种军械紧急调运的优化模型,通过严格的数学逻辑推导,对模型给出了解析算法,并通过具体的算例表明了模型的正确性及算法的有效性。     

钢坯入库堆垛问题模型及其动态求解算法

通过对钢坯入库堆垛问题进行深入研究,建立了以最小化钢坯出库倒垛数为目标的数学模型,并设计了一种可以动态调整垛位顶层钢坯的堆放位置的DIBF(Dynamic and Improved Best Fit)算法。算法主要分为2个阶段,首先通过聚类算法将辊道上暂存钢坯形成入库批次;然后对入库批次通过DIBF算法进行批次指派垛位。通过钢厂实际生产数据对DIBF算法、IBF(Improved Best Fit)算法和传统手工计算方法进行验证。结果表明,相对于IBF算法和传统手工计算方式,DIBF算法不仅能够在限制可用垛位数的前提下减少倒垛次数,而且也能提高垛位的空间利用率,模型及算法可行、有效。     

蚁群算法在乳液聚合单体配比优化中的应用

以乳液聚合单体配料成本最低为目标函数,建立乳液聚合单体优化配料数学模型。运用蚁群算法和MATLAB语言,以丙烯酸酯共聚乳液中单体配比为例,对该数学模型作仿真优化计算,结果表明:在保证玻璃化的温度满足控制要求的条件下.其吨乳液成本比原手工配比方法节约52.78元,实现了乳液聚合单体配料的优化,表明蚁群算法应用于乳液聚合生产单体配料是可行的。     

基于二阶段法的配煤调运系统的设计与实现

现有的配煤调运系统没有将车辆调度的优化问题和配煤优化问题作为一个整体考虑,存在较大的局限性,难以满足日益复杂的煤炭调运任务的需要。针对上述问题,提出了一种以经济效益最大化为目标的配煤调运数学模型,给出了基于二阶段法的该模型的求解算法,并以山西某矿业公司为例,设计了以该模型为基础的动态配煤调运系统。实际运行表明,该系统既降低了配煤调运的运输费用,又协调了用户需求与原煤质量指标之间的矛盾,具有广阔的应用前景。     

继续教育学院排课算法的研究与应用

针对教学管理中手工排课难的问题，我们设计了排课算法。在设计排课算法中，我们主要用数学集合的思想来讨论存在的问题，然后采用回溯算法设计出算法的流程，最后再采用链表的结构加于实现，并给出了核心算法的伪代码。     

用0-1背包解法优化研究生学习的开销

将求解研究生费用开销问题转变为0-1背包问题，给出了数学模型和算法设计，并分析算法实现的复杂度问题。     

WCDMA基站位置和参数配置的建模及进化算法

通过分析影响WCDMA基站位置与参数配置模型准确性的几个核心因素,充分利用已有的2G基站,在数学模型上,综合考虑了上行链路、下行链路和多业务的情况,并且针对WCDMA功率切换和呼吸效应的特点,增加其目标函数的约束条件,从而模拟了WCDMA这一技术特点,建立了WCDMA基站位置与参数配置的数学模型。通过设计适合这类模型的进化算法的编码、解码,和构造进化算子,提出求解该问题的进化算法。计算机仿真结果表明了算法的有效性。     

改进型Dijkstra算法在最优路径选择中的应用研究

为了有效提高市民出行效率。减小城市资源消耗,优化城市环境,在改进型Dijkstra算法的基础上设计并实现城市公交线路查询系统。Dijkstra算法是图论中求解最短路径问题的一种优秀算法。在Dijkstra算法的基础上．进行对存储结构进行优化、对结点进行分类、对权值进行排序这三大改进．并将改进型Dijkstra算法作为最优公交线路查询算法的核心。以时间最小、费用最小、综合最优这三种需求作为评价标准分别建立数学模型,通过数学模型将搜索两点间的最优路线问题转化成求解两点间的最短路径问题．最后以南昌市的公交路网为例对算法和数学模型进行仿真测试。仿真结果验证算法和数据模型的有效性。     

自适应Jaya算法求解多目标柔性车间绿色调度问题

针对多目标柔性作业车间绿色调度问题(MO-FJGSP),建立优化目标为最大完工时间、机器总负荷和能耗最小的多目标数学模型,并设计一种基于Pareto最优解的自适应多目标Jaya算法(SAMO-Jaya)对该问题进行优化求解.算法采用两级实数编码方式实现工序排序与机器分配的编码表示,并设计一种转换机制实现将Jaya连续解空间映射至FJSP离散解空间;然后设计一种混沌序列与均匀分布相结合的混合策略以提高初始种群的质量与全局分散性;此外,在Jaya算法中嵌入自适应调整种群规模的方法以提高算法求解速度.通过10个单目标与3个多目标基准算例测试,并与7个已有算法进行对比分析,结果表明SAMO-Jaya算法能够对MO-FJGSP进行有效求解.     

遗传算法的应用及研究分析

在介绍遗传算法的基本原理与方法的基础上,分析了遗传算法相对于其它算法的优越性和存在的问题以及遗传算法的主要应用和研究发展方向。     

克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的实现与分析

克鲁斯卡尔(Kruskal)算法是实现图的最小生成树最常用的算法。本文主要介绍克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的实现方法,并对克鲁斯卡尔(Kruskal)算法的效率进行分析。     

一种自适应的数据库缓存模型

缓存可以提高应用系统的性能.但应用系统使用数据的情形是动态变化的,特别当数据更改数量大时,固定缓存会使应用系统的性能急剧下降.为了取得更好的性能,缓存应该根据应用系统的动态变化相应动态改变其数据和大小.缓存中的各类数据的查询、更改的频率是不同的,根据这一特点,提出了一种调整缓存的算法.当应用系统繁忙或负载情况发生重大变化时,则进行缓存调整.算法相对比较简单,容易实现.对各种负载情况进行模拟实验证明,这一自适应的缓存算法比固定缓存具有更好的性能.     

基于网络遗传算法的全局优化

本文在分析当前全局优化方法研究现状的基础上,提出了一种改进的遗传算法――网络遗传算法,应用简单实例说明了网络遗传算法的具体操作,同时应用大量数值实例证明了网络遗传算法解决全局优化问题的可行性、正确性、有效性。     

遗传算法运用技巧探索

本文给出遗传算法的若干运用技巧,这些运用技巧可以有效地改善遗传算法运用效果。     

仿生硬件技术及其发展趋势分析

文章详细介绍了仿生硬件的概念、特点、研究历史及国内外的发展概况,阐述了仿生硬件两大发展方向——胚胎型仿生硬件和进化型仿生硬件,重点分析了进化型仿生硬件的关键技术——可进化硬件电路、硬件进化方法、个体电路适应度评估方法,并列举了国外仿生硬件的典型研究成果,指出了仿生硬件在发展中存在的问题及其前景。     

动态多栈技术

在实际应用中经常会遇到多栈结构,传统的多栈顺序存储结构总是事先开辟定量的存储空间,导致了多栈中存储空间不同程度的浪费,在数据结构与算法中没有解决该问题。在此研究并实现了多栈的动态存储结构,并用此种结构解决了一些实际的问题。     

浅谈数据加密算法

数据加密是计算机系统安全防护的基本措施之一。对数据加密算法的发展史及相应的对称加密算法和非对称加密算法的主流算法进行了研究。探讨了两种算法的优缺点及如何混合使用两种算法。     

一种改进的排序算法

本文通过对冒泡排序的讨论,指出其效率不高的缺陷,提出了局部冒泡排序算法,并编程予以实现,其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高。同时对冒泡排序和局部冒泡排序算法进行了分析和性能对比测试,对局部冒泡排序算法的时间性能作出了评价。     

一种改进的排序算法

本文通过对冒泡排序的讨论，指出其效率不高的缺陷，提出了局部冒泡排序算法，并编程予以实现．其效率较传统的冒泡排序算法有一定程度的提高。同时对冒泡排序和局部冒泡排序算法进行了分析和性能对比测试．对局部冒泡排序算法的时间性能作出’了评价。