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1.
一种新的自适应蚁群算法及其应用   总被引:17,自引:2,他引:15  
蚂蚁算法是一种新型的元启发式优化算法,初步的研究表明该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在一些缺点如容易出现停滞现象、收敛速度慢等。针对蚂蚁算法的不足,该文提出了一种自适应蚁群算法。该算法根据平均节点分支数动态地调整转移概率以避免算法出现停滞现象,从而极大地提高了算法搜索较好解的能力。仿真实验结果表明,新算法即使在运行的后期,仍然能以极大的概率搜索较好的解。  相似文献
2.
带有度约束的最小耗费生成树的分支限界算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
最小耗费生成树算法已很成熟,如Dijkstra's 算法,Prim’s 算法等。但在实际应用中我们常会碰到一类问题,对最小耗费生成树中每个结点的度数有所限制。这便是带有度约束bi(i=1,2,…,n)的最小耗费生成树(DCMCST)问题,在管道系统、通信、计算机网络中均会遇到这样的问题。本文提出一种分枝界限算法来产生DCMCST。  相似文献
3.
立体视觉研究的进展   总被引:11,自引:4,他引:7  
潘华  郭戈 《计算机测量与控制》2004,12(12):1121-1124
立体匹配是计算机视觉领域最为关键的重要分支,根据匹配基元的不同,立体视觉匹配算法可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。该文对三类匹配算法进行了详细的评述,包括它们的理论依据、基本特征和改进策略。  相似文献
4.
炼钢-热轧一体化管理的生产计划编制问题研究   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
结合抚钢的实际,对工厂一体化管理的生产问题进行了研究,并采用模糊专家系统 和运筹学模型相结合的新混合算法,处理批量间匹配问题,该系统把作业者的经验、诀窍转换 成启发式规则,通过模糊专家系统生成评价函数,引用分支定界法和匈牙利法,解决了工序间 匹配、协调问题.运行结果表明,提高了装炉温度,降低能耗,减少了中间半成品库存.  相似文献
5.
同尺寸矩形毛坯排样的连分数分支定界算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
在确定同尺寸矩形毛坯最优排样方式的算法中,连分数算法的时间效率最高,但所生成排样方式的切割工艺复杂.提出连分数分支定界算法,该算法应用连分数法确定毛坯数最优值,采用贴切的上界估计方法;在搜索过程中只保留上界不小于最优值的分支,遇到下界等于最优值的分支时结束搜索.实验结果表明,该算法的时间效率和连分数算法接近,并可以有效地简化切割工艺,生成切割工艺最简单的排样方式.最后,通过实例分析说明该算法的节约材料潜力。  相似文献
6.
资源受限工程调度问题的优化方法综述   总被引:9,自引:1,他引:8  
由于资源受限的工程调度问题在理论上和实际中具有重要意义,近年来,国内外关于这一问题的优化方法有了较大的发展,因此根据收集到的资料,对求解这一问题的分支定界算法、基于优先规则的启发式算法、样本算法以及智能优化算法的最新发展进行简要概述,并指出了该问题未来的研究方向.  相似文献
7.
一种实时多任务系统软件设计方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
从进程和线程调度的角度出发,介绍了一种规范化的实时多任务系统软件设计方法,提出了“前向分支”的设计原则,给出了完整的系统模型。  相似文献
8.
多分支BP网络模型及其在车型分类中的应用   总被引:7,自引:7,他引:0  
通过分析一般的BP网络在解决多模式识别问题时的缺陷,本文根据分而治之和模块化的思想提出了多分支BP网络的模型.多分支BP网络可将N种模式的识别问题转换为N个并行的两种模式识别问题.文章还研究了多分支BP网络模型在车型分类中的应用,并利用G107上的实测数据进行仿真,仿真结果表明,与一般的BP网络相比,多分支BP网络具有更好的分类性能,且显著地减少了训练时间.  相似文献
9.
基于投影分支的快速频繁子树挖掘算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
频繁子树挖掘在生物信息、Web挖掘等很多领域都具有较高的应用价值.在频繁子树挖掘中引入投影分支的概念,并提出基于投影分支的快速频繁子树挖掘算法——FTPB.FTPB算法充分利用树结构本身的特点,在计算投影分支的同时解决树同构的判断问题,扫描数据库后能够根据当前的频繁模式树直接生成新的频繁模式树,可减少数据库的扫描次数和候选模式的搜索空间,从而降低算法复杂度.理论分析和实验结果表明,该算法较其他同类算法相比具有较高的效率,是有效可行的.  相似文献
10.
基于图的K-均值聚类法中初始聚类中心选择   总被引:6,自引:1,他引:5  
聚类分析在信息检索和数据挖掘等领域都有很广泛的应用,K均值聚类算法是一个比较简洁和快速的聚类算法,但是它存在着初始类簇中心须事先设定,而初始类簇中心的选择严重影响聚类的结果;为了改善K均值聚类算法的聚类效果,针对以往K均值聚类算法中采用随机指定初始类簇中心的方法.提出了一种基于图论的连通分支来进行初始类簇中心的选取算法,并用随机样本发生器生成的模拟数据进行测试,通过与常规的随机选取方法的比较,该算法具有更好的性能和健壮性.  相似文献
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