时延受限的单播QoS路由算法

介绍了几种典型的单播QoS路由算法，对DCUR算法和Preferred link-based算法进行了描述．在RDM算法的基础上，提出了RDM_N算法．将Preferred link-based算法、DCUR算法和RDM_N算法进行了比较和讨论，结果表明，RDM_N算法是一种性能很好的算法．     

非线性LMS算法实现盲源分离

在经典的最小均方(LMS)算法中引入非线性函数,得到一种非线性LMS算法.该算法根据LMS算法建立了相应的对照函数,用自然梯度推导出了自适应盲源分离算法,并且分别给出了实数算法和复数算法的详细推导过程.结果发现得到的算法即为最大化熵和最小化互信息(ACY)算法,从而揭示了ACY算法与LMS算法的关系,同时也得到ACY算法的复数形式.计算机仿真试验验证了算法的有效性.     

微粒群算法的研究现状与展望

微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术.介绍了微粒群算法的产生背景,基本算法,算法流程,算法参数及其对算法性能的影响.围绕微粒群算法的改进形式,算法的应用等方面对微粒群算法的研究现状进行全面综述,其中特别提到了算法在生产调度领域的研究现状.最后就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.     

一种求解连续优化的蚁群混合算法

针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性，将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中．提出一种求解连续空间优化问题的混合算法（ACOAL），ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略；同时，结合Alopex算法以加强搜索能力，该算法充分发挥了Alopex算法的快速搜索能力和蚁群算法寻优性质优良的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优。     

一种新的基于蚁群和凝聚的混合聚类算法

在经典蚁群算法和经典聚合算法的基础上,该文在改进蚁群算法的同时提出了一种新的基于蚁群和凝聚的混合聚类算法。该算法首先在蚂蚁放置物体时采用紧凑算法,其次对于可被蚂蚁负载的物体采用基于评估函数的调度算法,最后将凝聚算法融入蚁群算法的迭代过程。实验通过与其它聚类算法比较表明,该算法在继承了蚁群算法固有优点的同时,提高了时间效率,获得了较好的结果。     

基于边缘检测的影像多线自动测量算法

介绍了基于小波变换的边缘检测算法。利用此算法提出了一种影像多线自动测量算法,给出了此算法的步骤。结果表明,该算法达到了较好的测量效果。最后讨论了该算法的不足之处。     

一种基于DCT理论的空域数字水印算法-DAS算法

提出了一种基于DCT理论的空域数字水印算法-DAS算法,该算法继承了频域算法与空域算法的优点,同时又避免了频域算法与空域算法中的一些缺陷,经实验验证,取得了较好的效果.     

快速排序与递归

介绍了快速排序算法,提出了改进的快速排序算法,给出了非递归的快速排序算法,进行了相应的算法复杂度分析.并且编出程序上机实验,对改进的算法与原算法所运行的时间进行了比较.     

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.     

WSN中一种DV-Hop定位精度改进算法

提出了一种DV-Hop的改进算法(RHDV-Hop算法)。该算法引入接收信号强度指示器(RSSI)测距技术代替DV-Hop算法中到锚节点一跳距离测量并采用2-D Hyperbolic算法代替DV-Hop算法中三边测量法。通过NS2对RHDV-Hop算法和DV-Hop算法以及一些已经提出的对DV-Hop算法的改进算法进行了模拟实验对比,结果表明:RHDV-Hop算法定位精度要明显好于DV-Hop算法和其他改进的DV-Hop算法。     

基于进化计算的贝叶斯网络结构复合学习算法

提出一种贝叶斯网络结构复合学习算法.该算法将EM算法、蒙特卡罗抽样算法、进化算法结合起来,用EM算法、蒙特卡罗抽样算法将不完整的数据集转换成完备的数据集,再利用进化算法进化网络结构.这种算法能够克服EM算法容易陷入局部最大值的缺陷,对于缺省数据处理是基于后验网络的,网络结构随进化计算不断优化,得到的补充数据可信度比较高,网络学习效率高、运算性能好.     

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。     

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．     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

关于DNA序列比对算法的简述

按照序列的数量，先对双序列比对中Smith-Waterman算法、FASTA算法、BLAST算法、MUMmer算法和遗传算法等进行了详细分析和比较，然后对多序列比对中的CLUSTAL算法和星比对算法也进行了比较全面的总结，并指出了当前的研究热点。     

多种遗传算法在函数优化方面的性能比较分析

进行了4种常用的遗传算法（适值函数标定遗传算法、顺序选择遗传算法、两点交叉遗传算法和自适应遗传算法）在求函数最优解问题上的性能比较分析,并采用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,除两点交叉遗传算法外,在求函数最优解问题上适值函数标定遗传算法、顺序选择遗传算法和自适应遗传算法均表现出了较好的稳定性,同时所求得的函数最优解均较准确。其中,顺序选择遗传算法在求函数最优解方面性能最好。     

蚂蚁算法与拟牛顿法嫁接求解管网数学模型

管网水力计算的问题可归结为联立求解连续性方程、能量方程和压降方程.牛顿法是求解非线性方程组的一个经典方法,但当初值选择不好时,有可能不收敛.将新型的仿生算法———蚂蚁算法引入到求解管网数学模型中.利用拟牛顿法与蚂蚁算法相互之间较强的互补性,提出了求解供水管网微观数学模型的新算法———嫁接法.计算表明,嫁接法结合了蚂蚁算法与拟牛顿法各自的优点,计算速度快,效果良好.     

模糊系统结合蚁群算法的金具温升建模

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。     

蚂蚁算法在天线结构优化设计中的应用

蚂蚁算法是优化领域内，近年来提出来的并得到较大发展的一种新的仿生优化算法，它已被迅速应用到如组合优化、人工智能等多个领域。通过两个典型的天线结构优化问题，采用蚂蚁算法、遗传算法以及模拟退火算法进行了优化并加以比较。结果表明，蚂蚁算法能够成功应用于大型天线结构优化问题，同时蚂蚁算法的优化结果优于遗传算法和模拟退火算法。