波阻抗混合优化反演方法研究

遗传算法是一种具有全局优化的随机搜索算法,针对遗传算法存在局部搜索能力差,求解精度不高等缺点,引入了模式搜索算法,利用模式搜索算法较强的局部搜索能力和较高的求解精度弥补遗传算法的不足.即利用遗传算法来控制寻优过程,用模式搜索算法使解快速逼近极小点,然后再用遗传算法使解逃脱局部极值,从而达到全局寻优目的.理论模型和实例计算分析验证了该方法的有效性.     

集装箱码头装卸混合调度模型

为提高集装箱码头作业效率,建立装卸混合调度模型,并设计两阶段禁忌搜索算法的求解方法:通过禁忌搜索算法决定进口集装箱的堆存位置;基于堆存方案执行另一禁忌搜索算法,获得集卡的优化调度方案,然后再决定装卸桥作业顺序、计算装卸总作业时间,且将结果反馈到第一阶段的搜索过程,通过两阶段搜索过程的反馈优化装卸调度.算例表明,两阶段禁忌搜索算法可以获得满意求解结果;与装卸分别调度相比,装卸混合调度模型可以提高集卡利用效率.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法．该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进．通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法．     

一种求解Job Shop调度问题的混合粒子群优化算法

目的 解决单一粒子群算法求解Job Shop调度问题存在的不足,提高这类问题的求解质量.方法 采用粒子群算法进行全局搜索,将禁忌搜索算法用于并行局部搜索,禁忌搜索在找到改进解的邻域时采用动态记忆的方式.结果 在较短时间内,找到了LA21,LA24等典型benchmarks问题的最优解.十次求解的平均值的平均相对误差百分比比并行遗传算法和禁忌搜索算法分别小了2.94%和0.56%.结论 提出一种混合粒子群算法,增强了粒子群算法的局部搜索能力,说明该混合粒子群优化算法是有效的.     

基于GA-TS混合算法的多装配线调度建模

针对多装配线流水车间调度问题,考虑遗传算法的早熟收敛特性和禁忌搜索算法具有记忆能力的局部寻优特性,将遗传算法和禁忌搜索算法进行结合,提出基于遗传算法和禁忌搜索算法的多装配线混合调度优化算法.先用遗传算法进行全局搜索,改善种群质量,再以改善后的种群作为禁忌搜索算法的初始解,进行局部搜索.依据最小化总延迟和总完工时间的调度目标,建立了一个混合整数线性规划模型,并通过实例演算验证了该混合算法求解多装配线调度问题的可行性和有效性.     

混合遗传算法在旅行商问题中的应用

为了更优地解决旅行商问题，改进单纯用遗传算法求解旅行商问题的结果，本文通过遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点，分别对二者的优势和不足进行分析，提出一种将二者混合使用的求解旅行商问题的算法．该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索．同时，通过计算实例分析，将这种混合遗传算法用于旅行商问题的求解中．试验表明，混合遗传算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进．     

基于万有引力思想的遗传算子

借鉴万有引力搜索算法和局部搜索思想,对遗传算法中的算术交叉和非均匀变异算子进行了改进,将万有引力搜索和混沌搜索引入新算子.新算子能够充分利用最优个体信息,兼具有全局搜索与局部搜索性能.仿真实验表明,新算子不但加快了算法的收敛速度,而且提高了求解精度.     

改进禁忌搜索算法求解CVRP问题

改进了禁忌搜索算法,用于解决带有容量限制的车辆路径问题(C V R P).该算法在标准禁忌搜索算法的基础上,采用了I&D搜索策略,给出了两种作用于局部最优解的变异算子来扩大搜索区域,并设计了一种CVRP问题的初始解的产生方式.改进后的算法克服了标准禁忌搜索算法对初始解的依赖较强的缺陷,减小了算法在搜索过程中陷入局部最优的可能,提高了算法的搜索质量与效率.     

基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略及其应用

为了提高遗传算法的局部搜索能力,根据遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点,通过分析2者的优势和不足,提出了一种将2者混合使用的求解优化问题的方法．本算法用遗传算法作全局搜索,用禁忌搜索算法作局部搜索,可以加快收敛速度,得到满意的计算结果．同时,为抑制早熟现象,避免收敛到局部最优点,提出了一种应对策略．实验结果表明,该算法在计算速度和计算结果方面都有改进．     

改进的大数据检索自适应性切换搜索算法

针对搜索引擎搜索索引大小不同时的效率不一致问题,文中在Hadoop分布式计算平台上利用Map-Reduce框架搭建分布式的搜索引擎及查询子系统,生成一种改进的自适应性切换搜索算法,以索引文件实现了高效的检索,索引文件较小时将其直接存入内存,索引文件较大时建立二级索引并读取内存中的索引列表,进行分布式的查询,通过设置足够多的集群的节点数进行测试。测试结果表明:当索引大小达到1 000 MB,搜索时间由原始搜索算法的16.631 s缩短至7.259 s,文中方法对索引文件的搜索效率有显著提高。在索引文件更大的情况下,文中算法的优势也更明显,从而可以为网络论坛、网站以及其他用户提供高效的分布式搜索服务。     

基于A*算法的2种任务-处理器分配改进算法

针对分布式计算中的任务-处理器分配问题,提出了2种基于A*算法的改进算法。通过对A*算法原理的分析,得到将A*算法应用于任务分配问题的搜索树模型,和通过将搜索树在处理单元之间尽可能均匀地进行划分和通过避免不必要的节点扩展来得到最优解;实验结果表明,提出的2种改进算法,相比于传统的A*算法,不仅能够通过减少搜索空间节省内存和减少任务执行时间,而且能够通过并行分配来提高算法执行时的加速性。     

一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法

针对传统算法所构造的平衡二叉搜索树并非真正平衡的二叉搜索树,设计了一种构建严格平衡二叉搜索树的非递归算法。改进后的算法具有计算速度快、占用内存小、计算机易于实现等优点。改进算法的核心是生成严格二叉搜索树的先序序列,提出了对升序序列的进行二分得到严格二叉搜索树的先序序列,讨论并给出了构建严格二叉搜索树的快速算法,该算法充分利用了栈在计算过程中提供的二分信息得到严格二叉搜索树的先序序列,该算法与传统算法相比可更快地构建严格二叉搜索树。     

装备采办知识搜索引擎关键技术研究

研究并设计了装备采办知识搜索引擎系统结构,包括搜索模块、索引模块、检索模块、查询扩展模块和结果聚类模块。就装备采办知识管理搜索关键技术查询扩展模块和结果聚类模块,提出了相似性度量的渐进直推式支持向量机（similarity measurement progressive tranductive support vector machine,SMPTSVM）查询扩展模型,以及基于人工免疫算法的搜索引擎结果聚类算法。实验结果表明,该模型和算法提高了搜索结果的查全率、查准率及搜索结果的平均聚类精度。     

一种改进的分布式搜索引擎模型

为了解决传统分布式搜索引擎存在的搜索性能问题,从索引结构、查询算法方面改进了传统模型．提出了一种非集中的高并行化搜索模型,该模型按照文档主题对索引分类,对较长的倒排记录表采用位图结构,利用多线程技术对索引节点实现并行搜索算法(multi max score heap,MMSH)．实验结果表明:改进模型中的索引分类方法与倒排表结构的位图策略,能够增强Merge层查询的针对性,降低Merge层节点的CPU和内存开销;在倒排表不能完全存入内存情况下,MMSH算法能够实现高度并行化查询,其查询效率高于经典的term-at-a-time算法,缩短了平均查找时间,提高了系统吞吐量．索引分类、位图结构以及并行查询算法能够避免查询的盲目性,改善了分布式搜索引擎的性能．     

RPDDP:一种能源有效的无线传感器网络路由协议

描述了不同的查询机制；分析了分布式数据处理算法及其能耗特性；提出了一种能源有效的路由协议RPDDP并给出了RPDDP的协议描述。RPDDP采用双向查询机制以节省路径建立过程的能源消耗；通过提供分布式网络数据处理有效地减少了通信开销；并且为用户提供能源节约和可靠性之间的折中机制。仿真实验结果表明与已有的传统查询机制相比，RPDDP的查询成功概率较高，平均每个分组的通信开销较低；当sink同时发送2个查询包时，网络性能最优。     

利用改进的回溯算法求解3着色问题

介绍了3着色问题,阐述了回溯算法与静态搜索树,提出了动态搜索树的概念,给出了一个基于动态搜索树的回溯算法,以3着色问题为例,说明该算法所用时间少于静态搜索树方法.     

利用改进的回溯算法求解3着色问题

介绍了3着色问题，阐述了回溯算法与静态搜索树，提出了动态搜索树的概念，给出了一个基于动态搜索树的回溯算法，以3着色问题为例，说明该算法所用时间少于静态搜索树方法．     

Partition model into 3D-printable and no supporting parts

The printing object must fit into the printing working volume and overhangs require a disposable support structure to be added, which are two main problems in the 3D printing process. Existing algorithms cannot solve these two problems at the same time. To solve these problems, we present a model partition algorithm, dividing the model into the pyramidal fitting printing working volume, with the pyramidal having the shape which can be printed without a supporting structure. Firstly, we partition the model surface using the region growing method and analyze the region's normal vector to determine the candidate dividing directions. Secondly, we use the candidate dividing directions to generate candidate dividing planes in order to segment the model. If the divided sub-model is not a pyramidal,continue segmenting the sub-model by using the same method until all of the sub-models are pyramidal. The candidate dividing planes may generate multi-group division modes. Each division mode constructs a tree, the evaluation function is employed to appraise the dividing values and the beam search method is utilized to search the largest value tree in the solution space which is the optimal partition. Experimental results show that the proposed algorithm can divide the model into sub-models which needn't support structures and fit into the printing working volume.     

基于蒙特卡洛树搜索的众包概率规划

概率规划问题描述的是一个马尔科夫决策过程,其中的动作具有并行性和不确定性,从而导致概率规划问题的状态空间产生组合爆炸。过大的状态空间会降低规划器的效率,同时也会提高求解的难度。基于蒙特卡洛树搜索的众包概率规划可以将规划任务动态分配给多个规划器,由多个规划器共同对规划问题进行求解;同时使用蒙特卡洛树搜索算法构建前瞻树,通过前瞻树评估不同规划器返回的动作的质量。实验结果表明,随着时间限制放宽,该方法所求得的解的质量呈上升趋势;即使在相同条件下,该方法在求解效率和标准差上都有优势。     

空间调制信号的低复杂度球形译码算法

为进一步降低球型译码算法(SM-SD)的复杂度,同时不影响算法的误比特性能,提出一种SM-SD算法,采用了不同于目前存在的SM-SD算法的复变量实数化方式,具有独特的搜索树结构,搜索树的相邻两层相互独立.分析了新算法的原理及搜索过程,通过矩阵运算理论分析了几种SM-SD算法的运算复杂度,然后在不同的空间调制系统中对SM-SD算法的误比特性能和运算复杂度进行仿真.理论分析和仿真结果表明:新算法的性能接近于最大似然算法,运算复杂度低于已有的各种类型的球型译码算法,因此更加适合于检测空间调制信号.