基于差异演化算法和郭涛算法的文化算法

针对数值优化问题,对差异演化算法进行改进,获得多子差异演化算法。将多子差异演化算法和基于自适应搜索子空间的郭涛算法融合到文化算法的框架中,提出一种新的文化算法。实验结果表明,与多子差异演化算法、差异演化算法和基于自适应搜索子空间的郭涛算法相比,该算法收敛速度快,不易陷入局部最优,所得解的质量更好。     

基于Hopcroft-Tarjan判定算法的平面图嵌入算法

给出了一个基于Hopcroft-Tarjan平面图判定算法的平面图嵌入算法，并具体实现了该算法。与其它基于Hopcroft-Tarjian平面图判定算法的嵌入算法的实现方法相比，该方法更容易实现，并且判定和嵌入同时完成。     

集成算法概述

随着人工智能的发展,机器学习也成为了当下研究的热点内容,集成算法作为常见的机器学习算法得到了重视。因此,分别介绍了集成学习算法中较为经典的装袋算法和增强算法,给出了相应的具体算法设计原理,并在性能方面简单比较了这两种算法。同时,介绍了这些算法的几种衍生算法的设计原理。     

基于欺负算法的优化算法

分布式算法中的欺负算法在选举协调者的过程中由于传输了大量信包而导致性能降低。该文在分析原有算法及其数学模型的基础上,提出一种优化算法并建立了相应的数学模型,对2种算法进行比较可以得出,优化算法在避免了选举失败或选举错误的基础上有效降低了选举过程中信包的传输数量,提高了通信性能,避免了网络延迟和网络拥塞。     

基本蚂蚁算法中算法参数的优化

蚂蚁算法是一种解决组合优化问题的有效算法,该算法已得到日益深入的研究,并逐渐得到应用.但蚂蚁算法的一个不足是,算法参数的设置凭借经验,没有充足的依据.本文对蚂蚁算法中各参数与算法收敛之间的关系进行了深入研究和分析,给出了参数与迭代次数之间的函数关系.应用此函数来确定蚂蚁算法参数,求解经典TSP Benchmark问题,运算结果比参数分段法更优.     

基于WM算法的多模式匹配改进算法WMN

入侵检测系统中有部分时间用来进行模式匹配,因此提高模式匹配算法的处理速度具有重要的意义。从两个方面改进了目前公认效率较高的多模式匹配算法WM,设计出WMN算法,并对该算法进行了性能测试和分析。实验证明该文提出的WMN算法能够有效提高模式匹配的处理速度。     

Floyd算法与RAD算法性能分析

路由算法是影响网络性能的重要因素之一,对路由算法的选择至关重要。介绍路由算法中的Floyd算法和RAD(Routing along DAGs)算法,并通过实验对两种算法性能作出分析和比较。实验分析结果显示:在链路利用率、链路流量负载均衡和链路失效对网络的影响范围方面,RAD算法要优于Floyd算法。在平均传输代价方面,Floyd算法要优于RAD算法。     

基于KMP算法的改进算法KMPP

KMP算法和BM算法是经典的单模式匹配算法,但KMP算法中文本指针[i]每次只能移动一个字符,整体的匹配效率并不高,结合KMP算法和BM算法的优点提出一种改进算法（KMPP）。算法的思想是模式串与文本在[j]处不匹配时,预算出模式串移动[next[j]]后末字符在文本中的位置,当该位置的文本字符与末字符不匹配时,则用该字符进行坏字符匹配,这两步的跳跃距离就是文本指针[i]移动的距离,从而使指针[i]每次移动的距离达到最大。实验结果表明,该算法匹配次数远低于KMP算法的匹配次数,提高了模式匹配的效率。