全新的模块技术和基于模块重用的软件开发

本文介绍了模块重用的新概念和基于模块重用的软件开发技术，并给出了其开发模型。     

高莫雷割平面法及其应用研究

本文介绍高莫雷割平面法及其求解森林经理中的人员和设备分配等整型规划问题。通过分析高莫雷割平面法原理，设计算法流程图，并编制程序。在具体实例上对算法进行了测试，结果与现实相符合。     

应用粒子群算法优化地位指数曲线模型参数研究

以优势高和地位指数的估测误差最小为目标函数,采用粒子群优化算法求解地位指数曲线模型的参数.结合实例与免疫算法比较,结果表明:粒子群优化算法求解的参数使模型的总体误差更小,精度更高,拟合效果更理想,更加科学合理,同时也提高了幼林的估算精度.研究的结果为森林经营中生长模型参数的求解以及相关研究提供了新的应用思路,也拓宽了粒...     

基于粒子群优化的投影寻踪聚类模型及其应用

投影寻踪聚类分析是根据设计的投影指标函数,并在相关约束条件下进行问题优化分析的过程.给出了用于求解投影指标函数的粒子群算法,并将构造的模型应用于森林承载力评价.仿真实验结果表明:与基于遗传算法优化的模型比较,基于粒子群优化的模型简单、容易实现并且没有许多参数需要调整;在应用上,基于粒子群优化的模型可获得更优的解,并可预计模型在森林承载力评价中具有重要的应用价值.     

逐维改进的布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索(cuckoo search,简称CS)算法是一种新兴的仿生智能算法,对解采用整体更新评价策略.在求解多维函数优化问题时,由于各维之间相互干扰,采用整体更新评价策略将恶化算法的收敛速度和解的质量.为了弥补此缺陷,提出了基于逐维改进的布谷鸟搜索算法.在改进算法的迭代过程中,针对解采用逐维更新评价策略.该策略将各维的更新值与其他维的值组合成新的解,并采用贪婪方式接受能够改善解质量的更新值.实验结果说明,改进策略能够有效地提高CS 算法的收敛速度并改善解的质量.与相关的改进布谷鸟搜索算法以及其他演化算法的比较结果表明,改进算法在求解连续函数优化问题上是具有竞争力的.     

一种求解旅行商问题的迭代改进蚁群优化算法

传统的蚁群优化算法每次都从头开始构造新解,无条件地接收选择的解部件,该策略削弱了算法的局部求精能力。针对该不足,提出了一种求解旅行商问题的迭代改进蚁群优化算法。在构造解的过程中,蚂蚁始终记忆一个完整的解,并且只接受能够改进解的候选城市。使用解的部分重构策略来保持种群的多样性,以避免早熟收敛。仿真结果表明迭代改进蚁群优化算法能在更少的迭代次数内获得更好的解。     

投影寻踪模型在软件质量评价中的应用

利用投影寻踪模型对软件质量多个指标综合成一维综合投影值,提出了基于遗传优化的投影寻踪模型在软件质量评价中的应用.利用样本数据求解最佳投影方向,确定评价等级的综合投影值区间,根据待评价样本综合投影值与区间值比较,得出综合评价.实例评价结果表明,投影寻踪模型应用于软件质量评价是可行的,具有较强的适用性和应用性,能够准确、科学和客观地评价软件质量.     

基于粒子群聚类的防火树种分类

以福建省37种针阔树种的10个防火性能指标为数据来源,运用粒子群聚类算法将树种分成6类.结果 表明:分类达到了较理想的效果,总体符合生产实际情况.与蚁群聚类算法比较,粒子群聚类算法应用于防火树种分析能够获取较优的适应值聚类、较大的类间距离和较小的类内距离.粒子群聚类算法便于应用,可为林业科学中相关研究提供一种新手段.     

回溯搜索优化算法辅助的多阈值图像分割

阈值法是一种简单且有效的图像分割技术。然而阈值求解的计算量随阈值的增加而呈指数级别增长,这给多阈值图像分割带来巨大挑战。为了克服计算量过大问题,视多阈值分割模型为优化问题,分别将Otsu法和Kapur法作为目标函数,采用回溯搜索优化算法求解目标函数,实现多阈值图像分割。将提出的多阈值分割算法应用于自然图像分割,并与其他算法比较,实验结果说明基于回溯搜索优化算法的多阈值图像分割技术是可行的,而且具有较好的分割效果。     

基于人工神经网络的软件质量评价

为了提高软件质量评价的准确性,参考各软件质量模型中的质量因素,构建评价指标体系并设计了BP网络结构。通过在MATLAB环境下实例仿真,基于人工神经网络的评价结果与期望的结果是一致的,表明该方法能够准确、科学和客观地评价软件质量。