计算机算法的信息执行回收与程序的效率

本文旨在为现行的算法设计介绍一种新的思想，即信息的执行回收．在设计算法时，注意应用这种思想，将会大大将提高程序的效率．     

输入排队iSLIP算法的改进与比较

高速路由器交换网络中,输入排队调度算法有良好的性能。为了进一步提高经典算法iSLIP的性能,根据虚拟输出队列(VOQ)中包的个数和队首包的等待时间不同,对iSLIP算法进行改进,提出了lp-iSLIP(Long Queues Prioriy iSLIP)算法和op-iSLIP(Old Queues Priority iSLIP)算法。通过仿真可以看到改进后两种算法包的延时较iSLIP算法有一定降低,即算法性能有了提高。最后对iSLIP算法和对信元加入优先级的pri-iSLIP算法进行比较,仿真结果显示pri-iSLIP算法的性能较好。     

综合算法及其特点

给出了综合算法的定义并讨论了它与球形算法及不动点算法相比的优点。     

基于人工免疫-蚁群算法的平面QoS路由模型

人工免疫算法具有快速随机的全局搜索能力,但系统中的反馈信息利用不足且有大量无为的冗余迭代。蚁群算法具有分布式并行全局搜索能力,但初期信息素匮乏。本文提出一种基于人工免疫-蚁群算法的混合算法,采用人工免疫算法生成信息素分布,利用蚁群算法求优化解。将该算法用于求解包含带宽、时延和最小代价约束条件在内的平面QoS路由模型问题,进行计算机仿真。结果表明,该算法是一种收敛速度和寻优能力都比较好的优化方法。     

新型群体智能优化算法综述

智能优化算法主要分为4类:仿自然优化算法、进化算法、仿植物生长算法和群体智能优化算法,其中群体智能优化算法是最为重要的一类算法.智能优化算法与图像处理、故障检测、路径规划、粒子滤波、特征选择、生产调度、入侵检测、支持向量机、无线传感器、神经网络等技术领域交叉融合,应用更加广泛.以蝙蝠算法、果蝇优化算法、鲸鱼优化算法、樽...     

常用细化算法在纸浆纤维图像处理中的应用与比较

本文介绍了三种常见的细化算法,其中详细介绍了hilditch算法,并且通过编程将其应用于纸浆纤维图像的处理中.通过对处理后的纤维图像质量的比较,结果显示hilditch算法更适用于对纸浆纤维图像的细化,但仍然需要在对纤维图像中的非纤维图像信息进行有效地删除方面进行改进.     

基于改进SURF算法的图像拼接技术研究

针对传统的加速稳健特征（SURF）算法在图像拼接过程中计算复杂度高以及匹配精度不佳等问题,提出一种基于SURF的改进算法,首先基于加速分割检测特征（FAST）算法快速提取图像特征点,利用SURF算法对提取到的特征点进行特征描述,然后通过改进的k-d树最近邻查找算法（BBF）寻找图像间的匹配点,与双向匹配的自适应阈值配准法相结合进行图像的匹配,利用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法对提取的特征点进行误匹配剔除,最后使用渐入渐出的加权融合算法对图像进行拼接。实验表明与传统的SURF+RANSAC算法相比,本文算法的图像拼接速度快,匹配精度更高。     

精确一维搜索下几种共轭梯度法的分析比较

共轭梯度法是求解无约束非线性规划问题的一种重要方法．针对的几种计算公式。通过几个典型计算实例,对精确一维搜索下所述几种熊的几种计算公式所决定的算法的收敛效果进行比较,分析了它们的数值计算过程、收敛速度及全局收敛性的优劣．     

混合优化算法

对连续函数的优化问题,本提出了一个模拟退火算法（ＳＡ）与ＰＯＷＥＬＬ直接算法相结合的混合优化算法（ＳＡ－Ｐ）,数值实验表明该算法是有效的。     

RA码译码简化算法的研究

RA码BP译码算法，可以实现线性时间译码，然而具有较高的复杂度。为了便于硬件实现，首先提出将最小和算法应用于RA码，然后对最小和算法进行了改进，提出了归一化算法和偏移算法，使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明：归一化算法和偏移算法复杂度低，性能接近BP算法。