三种基于进化技术的优化算法及其对比

进化算法（EA）是模仿自然界生物进化或物种的社会行为而产生和发展的随机搜索方法，这种算法能够解决许多传统方法无法解决的大规模优化问题。本文简明介绍了三种基于进化的优化算法：遗传算法、蚁群优化算法和微粒群优化算法，并在原理、参数和应用方面对它们进行了对比。     

基于CATIA二次开发的帆船酒店造型设计

介绍了CATIA的二次开发的接口、开发语言以及应用程序设计,提出了一种帆船酒店的参数化描述方法.利用CATIA V5 R15中的模块,构造迪拜帆船酒店参数化三维立体模型,并对酒店造型二次开发过程中涉及的关键技术进行分析.应用VBA环境下的CATIA二次开发的自动化技术,实现帆船酒店的造型设计.实例表明:所提出的方法能够快速地生成帆船酒店的造型,证明了CATIA应用到建筑造型设计中的可行性.     

基于LIP和RSC的超立方体网络单播容错路由算法*

基于LIP和RSC的概念,提出了一个有效的超立方体网络单播容错路由算法.该算法不仅能容纳指数级的错误节点,而且算法效率也很高.     

基于遗传模拟退火算法的DNA多序列比对研究

针对生物信息学中DNA多序列比对问题,提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的求解算法:在遗传模拟退火算法中,利用模拟退火算法针对遗传算子进行改进来提高算法的效率,由遗传算法进行全局搜索,模拟退火算法用于局部寻优,防止遗传算法的早熟收敛。通过与经典比对算法ClustalX和经典遗传算法进行比对研究,结果表明该算法是有效的。     

一种Web信息的启动式检索方法

Internet是一个开放的全球分布式网络，资源分布在世界上不同的地方，并且网上资源没有统一的管理和结构，导致了信息搜索的困难，同时，Interent是一个有巨大价值的信息源，因此，研究一种快速，高效的Web信息检索方法是很有实用意义的，本文提出了一种用相关度及用户兴趣作为评价函数在Internet上进行启发式搜索及在此基础上利用机器学习有效的实现搜索知识重用的方法。     

基于免疫遗传算法的建筑构件创新设计

分析建筑构件的特点,使用免疫遗传算法对建筑构件的设计进行约束和控制。对原有的遗传算法做了改进,在适应度函数构建方面增加了对称度、均匀度和平滑度的度量,在选择算子构造方面引入了免疫算法抗体的相似度。实验结果表明,该算法能够增强建筑构件设计的创新性。     

关于数据挖掘中聚类分析的研究进展

聚类分析是数据挖掘的一种重要技术,在本文中,回顾了几种现有的聚类分析的方法,指出了这些方法的优劣并且总结了聚类分析的主要研究方向并对聚类分析进行了前景展望。     

基于子块特征的快速分形图像压缩算法

针对分形图像压缩编码时间过长的缺点,提出一种改进算法,利用子块的相似特征,将基本分形图像压缩的全搜索过程,转化为相对差意义下的最近邻搜索,在搜索过程中只搜索与值域块相对差相近的码本块,减少了搜索范围。实验结果表明,该方法与基本分形图像压缩相比,在保证解码图像质量的同时,有效地加快了编码速度。     

基于改进免疫遗传算法的聚类分析研究与应用

本文分析了聚类的思想,将免疫原理引入到遗传算法并应用于聚类分析过程中,提出了改进的免疫遗传算法（MIGA）。该算法借鉴了免疫算法中有关浓度的定义,并使用了GA算法中交叉和变异的思想。通过实验显示该方;醛法优于基本的遗传算法。