联盟运输调度问题的粒子群算法研究

联盟运输调度问题是在基本运输调度问题基础上所发展起来的、具有重要实用价值的一类组合优化难题.粒子群算法(PSO)是一种新兴的基于群智能的演化计算技术,该算法与传统方法相比有着较高的收敛速度和计算精度,可以在解空间内高效地寻找到全局最优解.将其应用于联盟运输调度问题,并针对联盟运输调度问题中最优解的分布特点,对标准粒子群算法进行了改进,克服了标准粒子群算法收敛速度过快且易收敛于局部最优的缺点.对比实验结果表明,改进后的粒子群算法可以快速、有效求得最优解.     

一种基于遗传算法的改进PSO优化算法

从理论上分析了粒子群优化算法的收敛性,并针对标准PSO优化算法容易陷入早熟,收敛于局部最优解的问题,提出了一种基于遗传算法的带交叉因子的改进PSO优化算法,该算法通过对典型测试函数的测试,有效地加快了收敛速度和提高了收敛精度,能够有效地跳出局部收敛范围,避免陷入早熟,收敛于全局最优解。     

一种改进的动力学演化算法

动力学演化算法(DEA)是一种新颖的基于统计机制理论的演化计算技术.DEA通过驱动所有的个体运动和演化,可以有效地保持种群的多样性,但是在解决一些困难的函数优化问题时,DEA收敛速度慢并且易收敛于局部最优解.提出了一种改进的带有多父体杂交和差分变异算子的动力学演化算法(IDEA),有效地加快了DEA的收敛速度并且可以轻易逃离次优解.通过解决典型的数值函数优化问题来证实算法的有效性,实验结果表明,改进的动力学演化算法具有更高的收敛速度和收敛精度.     

自适应调整控制参数的差异演化算法

控制参数选取是包括差异演化在内的演化算法设计时所面临的一个重要问题,对算法的性能有着重大影响.针对差异演化算法参数选取问题,提出一种利用个体适应度作为参数调整决策依据,并结合一定的调整概率对F和CR进行自适应调整的方法,解决了手工设置控制参数的不便.同时利用交叉操作生成双子代个体与父代个体竞争形成新一代种群,加快了算法的收敛.对标准测试函数的仿真实验结果表明,该算法无论在最优解质量和收敛速度上都优于相关算法,尤其对于高维函数而言.     

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。     

一种基于粒子对称分布多样性的PSO算法

粒子群算法(PSO)在演化的过程中种群多样性越来越差,容易陷于局部最优.为了克服这一缺点,提出一种基于粒子对称分布多样性的改进PSO算法(sdPSO).对粒子在空间分布的研究发现,粒子在最优解周围更对称的分布可大大提高算法收敛到全局最优解的概率.提出一种种群多样性函数表示方法,并在标准粒子群算法中引入多样性调节算法.由于种群多样性被不断调整,粒子在空间中的分布在对称与非对称之间反复变换,使得改进算法能搜索到更广泛的区域.通过benchmark函数实验仿真,改进sdPSO算法与标准粒子群算法相比,能达到更高的收敛精度.     

求解RCPSP问题的带分布估计的差异演化算法

提出一种带分布估计的差异演化算法(DEED)用于求解资源受限项目调度问题(RCPSP)。该算法基于差异演化(DE)算法,利用分布估计算法(EDA)能够获得问题解空间的全局信息以及变量间的相互联系,以指导算法搜索过程,并对最优解的分布进行预测。DEED算法充分利用DE收敛速度快和EDA全局搜索优点。经标准问题库(PSPLIB)的单模式问题集验证,并与当前流行的算法进行比较,表明了DEED算法的有效性。     

基于KRTG的动态拓扑结构的粒子群算法研究

标准的粒子群优化算法作为一种随机全局搜索算法,因其在种群中传播速度过快,易陷入局部最优解。基于KRTG的动态拓扑结构的粒子群算法（KRTGPSO）,从粒子间的拓扑结构出发,动态地调整种群的拓扑结构,增加种群的多样性,使算法收敛于全局最优解。通过测试函数以及与其他算法的比较,并通过实验表明,该算法在收敛速度与数据精度上收到了满意的效果。     

一种进化类混合算法的研究

针对现有的单一算法在解决数值优化问题中存在的问题,提出了一种基于进化计算的混合算法.该算法在原有遗传算法的基础上对交叉算子进行改进,同时将模拟退火算法与变异算子进行结合形成一种模拟变异算子;为提高算法的求解精度和收敛速度,在算法中引入了进化策略的自适应搜索特性; (μ,λ)选择算子的应用增加了跳出局部最优解的几率,精英保留策略的选用能够保障算法收敛于全局最优解.用两个典型的测试函数对该算法进行测试,测试结果表明算法能够跳出局部最优解的陷阱,快速高效,高精度地收敛于全局最优解.     

基于当前最优解的人工蜂群算法

为克服人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种改进的人工蜂群算法。为提高人工蜂群算法的局部搜索能力和避免早熟收敛,跟随蜂在当前最优解的周围进行局部搜索,并随着迭代次数的增加,逐渐缩小侦查蜂在当前最优解周围的局部搜索范围。通过6个标准测试函数完成仿真实验,结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均得到提高。     

一种改进的LPDC译码算法

Mackay-Neal算法是基于LDPC码的BP译码简化算法,但仍存在大量乘法运算.为了降低译码算法的运算量,基于Mackay-Neal算法提出一种改进的对数和积译码算法.最后通过计算量复杂度分析结果表明,改进后的对数和积译码算法更简单,运算量大大降低,易于硬件的实现.     

对一个分布式终止探测算法的改进

DTD(distributed termination detection)是分布式算法研究中的一个重要问题.如果不能探测计算的终止,算法就失去了其现实意义.Mattern提出的credit-recovery算法实现了消息最优,但只局限于在集中式计算中应用.对其进行了改进,使其能够应用在非集中式计算中,以更适合分布式环境.     

二维Otsu自适应阈值选取算法的快速实现

Otsu 自适应阈值算法作为图像阈值分割的经典算法, 在图像领域得到了广泛的应用, 在此基础上发展起来的二维阈值法因为计算时间长而制约了其应用. 针对二维 Otsu 自适应阈值算法计算复杂度高的缺点, 通过消除二维自适应阈值算法中的冗余计算, 用迭代的方式得到查询表, 从而大大提高了二维阈值算法的计算速度. 实验结果表明, 该算法不仅计算时间远远小于原始二维 Otsu 算法, 并且求得的阈值跟原始的算法一样.     

基于量子Grover算法的MIMO检测技术

最大似然译码(MLD)是MIMO系统中最佳接收算法,但是其运算计算量随发射天线数呈指数增长,这是一个NP问题,如果利用量子并行处理的优势,将量子搜索算法应用于MIMO系统的检测中去,会有效地解决以上问题,提高系统的性能.提出了基于量子Grover算法的MIMO检测方案,并分析了该方案的性能和特点.     

自适应多分辨图像跟踪算法

针对实时图像跟踪中目标尺度不断变化的问题,提出了一种新的最大后验概率指标下尺度自适应的多分辨图像跟踪算法.首先证明了后验概率指标的像素级计算特性,在该特性的基础上提出了一种最大后验跟踪算法.由于后验概率指标不仅可以按照特征进行计算,还可以按照像素进行计算,从而可以方便地实现不同尺度上的像素相似度贡献值的计算和比较,据此提出了一种新的目标尺寸自适应算法.此外,当目标尺寸较大时,可以采用不同的分辨率来计算候选匹配区域的匹配概率值,大大降低计算量,从而保证实时跟踪的时间需求.综合上述特点,给出了最大后验概率指标下目标尺寸自适应的多分辨图像跟踪算法.多组视频跟踪实验结果表明了本算法的有效性.     

一种用于Web搜索的高效聚类算法

根据搜索引擎的用户查询日志库信息对用户访问模式聚类算法进行了研究，说明了用雅可比系数及加权相似性度量公式实现用户访问模式聚类的不足，提出了一种改进的Hamming距离公式，运用距离测度法实现用户访问模式聚类，给出了聚类算法。对算法的分析表明，基于偶图和改进Hamming距离公式的算法是准确和高效的。     

基于RSKNN分类改进算法

RSKNN算法是K近邻算法的一种改进算法,该算法基于变精度粗糙集理论,能在保证一定分类精度的前提下,有效地降低分类样本的计算量,并且提高计算效率和分类精度．由于RSKNN算法对属性的依赖度较高,在分类时容易受到伪近邻的影响,导致RSKNN算法的分类精度受到一定程度的影响．针对存在问题,本文提出一种新颖的基于RSKNN算法的改进算法SMwRSKNN,该算法在RSKNN算法的基础上引入类别子空间的思想,以降低冗余属性和伪近邻对分类的影响．在UCI公共数据集上的实验结果表明,SMwRSKNN算法比RSKNN算法具有更高的分类精度．     

消除溢出问题的精确Baum-Welch算法

Baum-Welch算法是在语音领域中用于HMM(hidden Markov model)模型参数训练的最基本方法之一.但它在多样本训练时存在着严重的上、下溢问题,需要不断地人工介入来调整中间参数.该文提出了一种新的能消除上、下溢问题的Baum-Welch改进算法.该算法不但摆脱了人工介入,保证了计算的精度,而且不会带来过大的计算和存储要求.实验结果表明了这种新算法的有效性.     

基于SIMD的似然率快速算法

分析基于连续概率密度的隐马尔可夫模型大词汇量连续语音识别系统中的似然率计算方法,阐述运用并行方式实现似然率计算的可行性,并在此基础上,提出一种基于SIMD的似然率快速算法,通过对语音识别工具包HTK3．4中似然率计算模块的改进实现该算法。实验结果表明,在不降低识别准确率的前提下,该算法能有效加快似然率计算的速度。     

多层加密算法的设计与分析

提出了一种多层加密算法。该算法原理简单,计算量低而加密强度高。特别是经过改进后,在一个完整的加密过程中,可以实现不增加计算量而快速提高加密强度。