基于差分进化的布谷鸟搜索算法

针对基本布谷鸟搜索算法局部搜索能力弱、寻优精度低等不足,提出了一种具有差分进化策略的改进布谷鸟搜索算法。该算法是在种群进入下一次迭代之前在其个体上增加两个带权的差来实现个体变异,再对其进行交叉、选择操作得到最优个体,使缺乏变异机制的布谷鸟搜索算法具有变异能力,从而提高布谷鸟搜索算法的多样性,避免种群个体陷入局部最优,增强算法全局寻优能力。对几种经典测试函数和1个典型应用实例进行测试,仿真实验结果表明,新算法具有更好的全局搜索能力,在收敛精度、收敛速度以及寻优成功率等性能上显著优于基本布谷鸟搜索算法。     

基于模拟退火的花朵授粉优化算法

针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种把模拟退火(SA)融入到花朵授粉算法中的混合算法。该算法通过SA的概率突跳策略使其避免陷入局部最优,并利用SA的全域搜索的性能增强算法的全局寻优能力。通过6个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法在4个测试函数中能够找到理论最优值,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均比基本的花朵授粉算法(FPA)、蝙蝠算法(BA)、粒子群优化(PSO)算法及改进的粒子群算法有较大的提高;同时,对非线性方程组问题进行求解的算例应用也验证了改进算法的有效性。     

基于J2ME的手机六子炮棋游戏的设计与实现

随着移动通信技术的迅速发展,彩屏手机的日益普及,以及3G时代的到来,手机游戏以其便携、休闲等优点走进更多人的生活当中。游戏基于移动设备开发技术的J2ME开发环境,利用其MIDP1.0技术以及notepad++开发环境,依托手机平台,设计手机六子炮棋游戏。游戏操作简单,可移植性强,界面美观、大方,功能完善,更具不同风格、不同引擎深度的选择。     

关系数据库索引的优化设计研究

随着现代计算机技术的发展,数据库管理越来越重要,较大的信息管理系统都是建立在数据库设计之上,数据规模之大也极大地影响了系统的整体性能和运行效率。数据库性能的高低一般用两个方面的指标来衡量:响应时间和吞吐量。响应越快,吞吐量越大,数据库性能越好,而响应时间在一定程度上取决于查询的快慢,索引能提高查询的速度。为此,主要探讨了优化数据库索引的一些策略和基本原则。     

个性化元搜索引擎的研究

针对现有搜索引擎的局限性和当前用户的个性化需求,以用户兴趣模型为基础,对个性化元搜索引擎的基本原理和结构、方法及关键技术进行了研究,并在此基础上提出了用户个性化元搜索引擎的简单实现。     

基于Java NIO开发高性能并发型服务器程序的研究

分析了应用传统阻塞型网络I/O在进行服务器程序设计时的不足,在此基础上研究了非阻塞型网络I/O(NIO)的特性以及工作机制,给出了应用NIO设计高性能并发型服务器程序核心代码,以实现服务器与客户端无阻塞的、流畅的数据读写。     

用C#.NET实现对SQL Server数据库的备份与还原

介绍了在C#.NET环境中,实现对SQL Server数据库的备份与还原,它能在数据服务器崩溃或Microsoft SQL Server系统崩溃时有效、快速地恢复数据,保证了Microsoft SQL Server中数据的完整、安全。     

SQL Server 2000存储过程在VB中的应用

本文以SQL Server2000存储过程为例,探讨了存储过程的优点,并以Visual Basic6.0程序设计语言给出了调用存储过程的关键代码.     

一种改进的新型元启发式花朵授粉算法

最近,受自然界花朵授粉过程的启发,Yang提出了一种新的元启发式群智能算法——花朵授粉算法,该算法融合了现有其他智能算法的优点。首先阐述了花朵授粉的特征,从机理上描述了该算法的实现步骤,同时对该算法的寻优性能进行了剖析。其次,针对花朵授粉算法寻优精度低、收敛速度慢、易陷入局部极小的不足,提出一种基于差分进化策略的花朵授粉算法。该算法引入差分进化中的变异、交叉及选择操作,使缺乏变异机制的花朵授粉算法具有变异能力,增加种群的多样性,提高算法的全局寻优能力和避免种群个体陷入局部最优。通过十个标准测试函数进行测试,仿真结果表明,改进算法的寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法、粒子群算法及改进的粒子群算法