一类GASA混合策略及其收敛性研究

结合模拟退火算法（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）提出一类ＧＡＳＡ混合优化策略，借助于非平稳马氏链理论证明混合算法的全局渐近收敛性，同时实性地分析了算法的优化效率。     

模拟退火算法与遗传算法的结合

模拟退火算法与遗传算法的结合王雪梅，王义和（哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨１５０００１）ＴＨＥＣＯＭＢＩＮＡＴＩＯＮＯＦＳＩＭＵＬＡＴＥＤＡＮＮＥＡＬＩＮＧＡＮＤＧＥＮＥＴＩＣＡＬＧＯＲＩＴＨＭＳ￥ＷＡＮＧＸｕｅｍｅｉ；ＷＡＮＧＹｉｈｅ（Ｄｅ...     

改进遗传算法在发电机组优化组合中的应用

在研究遗传算法（ＧＡＳ）的基础上，提出了一种改进遗传算法（ＩＧＡ），并将其应用于发电机组的优化组合中。本文所提出的发电机组改进遗传算法具有快速搜索、易收敛和强鲁棒性的特点。最后，用ＩＧＡ法确定一实际电力系统机组优化组合，结果证明该方法的有效性和应用前景     

基于选择竞争的自适应并行模拟退火方法

基于选择竞争的自适应并行模拟退火方法彭玉青，沈雪勤（河北工业大学计算机系）ＡＰＡＲＡＬＬＥＬＡＤＡＰＴＩＶＥＳＩＭＵＬＡＴＥＤＡＮＮＥＡＬＩＮＧＡＬＧＯＲＩＴＨＭＢＡＳＥＤＯＮＳＥＬＥＣＴＩＶＥＣＯＭＰＥＴＩＴＩＯＮ￥ＰｅｎｇＹｕｑｉｎｇ；ＳｈｅｎＸ...     

集成化工程机械CAD／CAM系统研究与开发

集成化工程机械ＣＡＤ／ＣＡＭ系统研究与开发南京航空航天大学孙正兴，周良，丁秋林徐州工程机械研究所余晶，洪涛１．引言计算机集成制造系统ＣＩＭＳ作为新一代工厂自动化模式正在受到越来越广泛的重视，构成ＣＩＭＳ的各主要子系统，如ＣＡＤ、ＣＡＰＰ、ＣＡＥ、ＣＡ...     

遗传算法机理研究及其在VLSI-CAD中的应用

遗传算法机理研究及其在ＶＬＳＩ－ＣＡＤ中的应用上海交通大学李逍波华能上海分公司陈双明１前言遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ，ＧＡ）是受达尔文生物进化论启迪而发展起来的一种随机性优化计算技术。它把进化论中的遗传、交配、变异、有性繁殖、环境、...     

面向并行工程的集成化智能化CAPP方法及关键技术的研究

本文分析了并行工程环境下并行设计的实质,认为实现计算机辅助并行设计的关键是研究和开发面向并行工程的ＣＡＰＰ（ＣＥＣＡＰＰ）。本文详细讨论了ＣＥＣＡＰＰ实现集成化、工程化、智能化时的几个关键技术,提出基于特征的全局产品数据模型以及ＣＥＣＡＰＰ系统与生产计划调度系统（ＰＰＳ）的功能集成模型。采用面向对象基于框架的知识表示模型和知识推理策略,并建立了基于遗传算法（ＧＡ）和模拟退火算法（ＳＡ）的混合工步优化算法模型。     

提高变型标准遗传算法收敛速度的混合法及其推广

针对即使是全局收敛的变型标准遗传算法ＶＣＧＡ［１］有时也会发生收敛速度变慢的问题，提出了ＶＣＧＡ和最陡下降法相结合的混合法ＨＶＣＳＤＡ．该方法增强了ＶＣＧＡ在接近全局最优解时的微调能力．还将ＨＶＣＳＤＡ推广到一类修正的ＶＣＧＡ上．仿真实例表明了ＨＶＣＳＤＡ及其推广能有效地提高收敛速度．对３０城市ＴＳＰ的仿真结果为６．８２２，要好于用ＴＡＢＵ得到的６．９９的结果［６］．     

提高变型标准遗传算法收敛速率的混合法及其推广

针对即使是全局收敛的变型标准遗传算法ＶＣＧＡ＾［１］有时也会发生收敛速度变慢的问题，提出了ＶＣＧＡ和最陡下降法相结合的混合法ＨＶＣＳＤＡ。该方法增强了ＶＣＧＡ在接近全局最优解时的微调能力。还将ＨＶＣＳＤＡ推广到一类修正的ＶＣＧＡ上。仿真实例表明了ＨＶＣＳＤＡ及其推广能的效地提高收敛速度。对３０城市ＴＳＰ的仿真结果为６．８２２，要好于用ＴＡＢＵ得到的６．９９的结果［６］     

容错多总线多处理机网络的设计

容错多总线多处理机网络的设计李春明（内蒙古工业大学电气工程系呼和浩特０１００６２）孙雨耕（天津大学电力与自动化工程系天津３０００７２）ＴＨＥＤＥＳＩＧＮＯＦＦＡＵＬＴ－ＴＯＬＥＲＡＮＴＭＵＬＴＩＢＵＳＭＵＬＴＩＰＲＯＣＥＳＳＯＲＩＮＴＥＲＣＯＮＮＥＣ...     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

一种防火墙规则冲突快速检测算法

目前,在防火墙规则冲突检测算法中,效率问题一直没有很好的解决,当防火墙规则数目较大时,检测规则冲突的速度很难满足客户的需要。为了能够快速地检测出防火墙中的规则冲突,在目前使用较多的ASBV算法上提出一种规则冲突检测算法(DBBV算法)。该算法采用的方法是使用位向量和分治技术,该设计在检测规则冲突的时候,设计的算法只是进行了一次位运算。同时该算法采用的是范围形式的规则集。经过对算法详细的分析,以及通过实验方法的验证,改进的DBBV算法的规则冲突检测效率明显高于ASBV算法。     

基于遗传神经网络的MADA

宏观质量决策方案的评价与选择,需要能准确给出各影响因素的权重系数,文中在分析了多属性决策问题及现有方法之后,提出子用遗传神经网络建立权重分配模型,从而改进多属性决策的方法,使权重的确定较为客观准确,并具有自学习功能,实践表明,效果良好。     

改进的蝴蝶优化聚类算法

针对当前算法在求解聚类问题时存在精度低、速度慢及鲁棒性差等问题,提出一种改进的蝴蝶优化聚类算法,借鉴精英策略思想重新定义蝴蝶优化算法的局部搜索迭代公式,然后融合遗传算法的选择、交叉和变异操作.在1个人工数据集和5个UCI数据集上的测试结果表明所提出算法的性能,且与其他算法相比具有一定优势.     

一种关于蛋白质模体的自动识别算法

随着生物信息学的发展，模体识别已经成为一种能够从生物序列中提取有用生物信息的方法。文中介绍了有关模体的一些概念，讨论了模体识别算法(MEME)的基础，即EM(expectation maximization)算法，由于MEME算法是建立在EM算法的基础上的，所以又由此引出了MEME算法，并对MEME算法的一些基本问题比如时间复杂度、算法性能等进行了详细讨论，对算法的局限性和有待改进的地方作了说明。实践证明，MEME是一个较好的模体识别算法，它能够识别出蛋白质或者DNA序列中单个或多个模体，具有很大的灵活性。     

加密算法在共享软件加密中的简单应用

在共享软件设计开发过程中,利用不同的加密算法实现对软件注册、软件系统文件、用户权限等进行加密保护,实现了简单的软件加密,有效保护了共享软件的传播和软件系统自身安全。     

一种适合于大数据集处理的混合EM算法

EM算法的计算强度较大，且当数据集较大时，计算效率较低。为此，提出了基于部分E步的混合EM算法，降低了算法的计算强度，提高了算法对数据集大小的适应能力，并且保持了EM算法的收敛特性。最后通过将算法应用于大的数据集，验证了该算法能减少计算强度。     

智能优化算法的应用研究

优化问题广泛存在于各个领域,对该问题的求解问题从没停止过.自从优化问题提出以来,人们提出了各种各样的智能优化算法.文中简要介绍了遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法3种智能优化算法,并简述其优缺点及应用研究的使用情况.     

一种基于小波理论的LMS算法研究

基于LMS算法原理和MALLAT算法,提出了小波自适应算法,并对算法进行了理论分析和仿真研究,仿真结果表明,小波自适应算法在非线性系统辩识中表现出了良好的性能。     

基于仿生理论的几种优化算法综述

简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法,即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述,提出了今后的研究方向。