基于示例的组合预测方法

本文提出了一种基于示例的组合预测方法，强调知识方法和数学方法的结合，提出了一种算法和组合预测框架，并结合实验数据讨论了预测结果，分析了不同预测方法的不足。     

基于示例的组合预测方法*

本文提出了一种基于示倒的组合预测方法，强调知识方法和数学方法的结合，提出了种算法和组合预测框架，并结合实验数据讨论了预测结果．分析了不同预测方法的不足．     

用于高速逻辑电路优化的改进Retiming算法

时序重排是一种同步时序电路性能优化的重要方法,文中提出了一种改进时序重排算法,使时序重排可以更有效地与其经组合优化算法结合起来,共同提高同步时序电路的速度,在各种不同的测试电路上得到的实验结果显示,这种算法在与其它组合优化方法的结合上,较以往的时序重排算法有很大的改进。     

基于交叉与变异组合的TSP问题研究

遗传算法是一种在自然选择与遗传机制基础上的随机化的搜索类算法,是求解TSP(Travelling Salesman Problem)问题的一种常用算法。但是该算法在解决TSP问题时,存在着收敛速度过慢,容易出现早熟的问题。本文针对该问题,创新性地提出使用5种交叉算法和3种变异算法进行组合的算法设计,得出15种不同的组合方法,然后使用Java语言进行编程实验,最后通过对中国144个城市相对坐标（CHN144）的实例进行测试,证明了在使用交叉算法与变异算法进行组合得出的15种组合方法中,使用三交换交叉算法与逆序变异算法进行结合,这种组合方式的遗传算法在解决TSP这一问题时能够取得最优的效果。     

基于免疫遗传算法和梯度下降的RBF网组合训练方法

免疫遗传算法除了具有简单遗传算法的全局寻优能力外,还具有免疫记忆、免疫调节及多样性保持功能。梯度下降算法训练神经网络收敛速度慢,容易陷入局部最优,且受初始值的影响较大。本文综合两种方法的优点,提出一种用免疫遗传算法结合梯度下降算法的组合训练方法,用于RBF网的训练,并通过实验证明所提出的组合算法比简单遗传算法结合梯度下降组合算法的速度更快并且最终误差更小。     

组合公钥标识认证系统的设计及密钥生成的实现

介绍了一种基于组合公钥（CPK）算法的标识认证系统的设计，给出了一种组合映射算法和多作用域密钥管理的具体实现方法。基于CPK原理，通过组合映射算法实现了规模化的密钥管理和独立于第三方的身份认证。该方法对其他基于CPK算法的认证系统的实现具有参考价值。     

反例引导的模型检验工具的设计

针对模型组合中常见的"状态空间爆炸"问题,分析了抽象和组合两种方法各自的优缺点,采用"反例引导的抽象精化"框架和模型检验思想,将抽象和组合结合起来,为模型组合的检验提出了一种新的方法.设计了模型的抽象、组合、检验和精化算法,开发了一款基于反例引导的、图形化的模型检验工具,使用Kripke结构建立模型,用LTL描述性质,从而表明了反例引导的模型检验方法的过程.     

Data association method of SLAM based on ant colony algorithm

针对SLAM的数据关联问题,提出了基于蚁群算法的数据关联方法。将SLAM的数据关联问题演化为组合优化问题,通过利用蚁群算法解决组合优化问题的优势,结合JML关联理论,将蚁群算法应用于选择量测和特征的关联集合。详细介绍了该方法的实现步骤,建立了基于蚁群算法的数据关联模型,最后在仿真环境下对其进行了试验。分析结果表明,所提方法在保证关联效率的前提下有效地降低了运算时间,是一种解决SLAM数据关联的可行算法。     

一种时序组合模式挖掘算法

序列模式挖掘是发现特征的重要方法之一。目前运用于时间序列模式的方法有两类,一种是基于相对时间的离散化模式查询,另一种是基于连续时间的原始时间模式查找。结合目前两种主流算法,提出了频繁同类异构模式算法和频繁异类组合模式算法,并使用图挖掘算法和聚类算法执行快速收敛。实验结果表明,提出的算法运行效率高,同时能够找到扩展性更强,适用性更广的频繁时间序列模式。     

改进的组合差分进化优化算法

组合差分进化算法CoDE是一新的具有竞争力的算法,但收敛速度和寻优性能仍有待改进。为解决上述问题,提出对组合差分进化算法CoDE从生成策略和控制参数两个方面进行改进,提出了两种改进的CoDE版本MCoDE和MCoDE-P,并利用6个典型的测试函数对改进性能进行检验。结果表明结合了最好个体信息的MCoDE方法能够改善CoDE的寻优性能,而采用控制参数扩展的MCoDE-P方法却难以达到期望的效果。     

模糊C均值聚类图像分割的改进遗传算法研究

基于模糊C均值（FCM）聚类算法,并利用遗传算法全局随机搜索的特点,提出了一种图像分割的改进遗传算法。该算法首先采用一种初值化算法确定合适的遗传算法的初始搜索范围,然后对遗传算法中的编码方式、交叉算子、变异算子等参数进行了一些适当改进,进而给出了该算法的理论推导和算法的具体实现步骤。该算法除了解决模糊C均值聚类算法在医学图像分割中容易陷入局部最优解的问题,而且采用的初值化算法比标准的遗传模糊C均值聚类算法能确定更合适的遗传算法的初始搜索范围,从而加速了遗传算法的收敛过程。实验表明,该方法相对于标准的遗传模糊C均值聚类算法,效果要好得多。     

基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法

根据蚁群算法和遗传算法收敛性互补的特点,提出了一种基于目标函数变化率的混合蚁群遗传算法。该算法的基本思想是：用蚁群算法的解作为遗传算法的初始种群,根据目标函数的变化率交叉地调用蚁群算法和遗传算法。每当种群进化接近停滞时,调用蚁群算法。这种方法可动态地控制蚁群算法和遗传算法的调用时机,再配合相应的信息素更新方法,以提高算法的收敛性。将新算法用于车间调度基准测试问题,仿真结果表明,与常规混合蚁群遗传算法相比,新算法的全局收敛性和局部收敛性有了明显的提高。     

基于混合遗传算法的作业车间调度问题的研究与仿真

作业车间调度问题(JSP)是一类典型的NP-hard问题,遗传算法(GA)由于其隐合并行性和全局解空间搜索两大优点而成为解决JSP问题的常用工具.但是,由于JSP问题本身的特点,普通遗传算法难以在解此类问题时得到满意解,最突出的问题就是过早收敛于某一局部最优解,使算法效率降低.在此基础上,将遗传算法和模拟退火算法相结合,提出了一种基于遗传和模拟退火的混合算法,该算法将模拟退火算法赋予搜索过程时变性融入其中,具有明显的概率跳跃性,并选取了典型问题进行分析和仿真研究.仿真结果表明,与传统的遗传算法相比该方法是行之有效的.     

基于改进的BPSO算法的关联规则挖掘

为了从大数据集中挖掘关联规则,提出了一种改进的二进制粒子群优化算法(GRBPSO)用于挖掘关联规则。首先,结合关联规则设计BPSO算法的适应度函数,然后对种群进行预处理,保证初始种群的质量,最后设计一种缩减搜索空间的优化策略,以减少搜索空间。基于六个高维数据集,将GRBPSO算法与普通BPSO算法进行比较以证明其有效性;将GRBPSO算法与PSOFIM算法、GA-Apriori算法及PSO-Apriori算法进行比较以证明其可行性。实验结果表明,GRBPSO算法具有一定的可行性且挖掘效率更高。     

基于属性重要度的ID3改进算法

ID3算法是数据挖掘中最经典的分类算法.该算法偏向于选择取值较多的属性,而属性值较多的属性不总是重要的,从而影响了分类预测的高效性.通过对ID3算法的研究,依据属性重要度粗糙集理论的思想,对经典的ID3算法做了相应的改进,改进后的ID3算法(AIID3),提高了算法的决策效率.最后的实例及应用表明,改进的算法更有效,更快速.     

双门限和机会协作的频谱感知算法研究

针对传统频谱感知算法性能较差及一文献中Zhu所提出的算法功率消耗大的不足,提出了一种基于双门限和机会协作的频谱感知算法,同时理论推导了在瑞利衰弱信道中基于该算法的频谱感知检测概率,并对传统频谱感知算法,Zhu所提出的算法和基于双门限和机会协作的频谱感知算法进行性能仿真。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱感知检测概率,性能优于传统算法,与Zhu所提出的算法性能基本相同,且能有效节省发射功率。     

基于差分演化算法的大规模包匹配研究

在差分演化算法与传统包匹配算法基础上,提出一种改进包匹配算法。该算法包匹配的时间性能与规则数目存在弱相关性,可处理多维和大规模规则库的包匹配问题。数值分析与实验结果表明,与基于Trie类算法相比,该算法能使数据包有效地进行线速转发,改善包匹配性能。     

Experimental investigations of combined algorithms of branch and bound method and dynamic programming method for knapsack problems

An algorithm combined of the branch and bound algorithm and the algorithm of dynamic programming for the knapsack problem with one constraint is proposed. An extensive computational experiment for the problems with dimension up to 3000 was conducted; on the basis of this experiment, the proposed algorithm is compared with the branch and bound algorithm and the algorithm of dynamic programming. The possible number of processors required by the combined algorithm is considered.     

一种基于IP网络的QoS约束组播路由算法

针对时延约束最小代价组播路由问题,结合禁忌搜索算法和模拟退火算法的优点,提出了一种改进的混合遗传路由算法TSSAGMA。通过分析与仿真,证实了该算法在解决时延约束最小代价组播路由的问题上优于传统算法,能够在较小的代价下搜索到较好的解。     

模糊关键路径的求解算法

提出了一种基于P矩阵求解模糊关键路径的算法,该算法数据结构形式简单直观且易于实现。通过实例验证了算法的有效性,与其他同类算法相比具有较好的计算复杂度,该算法计算复杂度为O（n³）。