基于新型信息素更新策略的蚁群算法*

深入研究了蚁群优化算法（ACO）的路径搜索及参数控制策略,分析了其存在的缺陷。为了提高ACO算法的解题能力,提出一种新型信息素更新策略（PACS）,然后将PACS算法与其他蚁群算法分别应用于旅行商问题（TSP）进行仿真实验。仿真结果表明,PACS算法具有优良的全局优化性能,可抑制算法过早收敛于次优解,有效防止了停滞现象,收敛速度也大大加快。     

基于改进PSO算法的供应链优化

在建立供应链优化模型和分析基本粒子群优化算法的基础上,提出了一种求解供应链优化问题的改进粒子群算法。在优化过程中,该算法以优良适应值粒子取代部分不良适应值粒子,使算法具有过滤能力,加快了搜索速度,并保证了收敛于全局最优解。实验结果与基本粒子群算法进行了验证和比较,表明该改进粒子群算法具有较好的性能和简单快速准确等特点。     

基于层次粒子群算法的非线性双层划规研究

双层规划主要包括物流网络系统以及交通网络系统中的许多决策、规划的问题,这些问题主要呈现出非凸优化问题属性,目前我国的算法总是存在计算效率低下、算法复杂以及不能达到全局最优解的问题。文章通过非支配排序思想、多目标优化以及进化博弈进行了层次粒子群算法的设计,把决策者之间进行的博弈寻优过程通过交互迭代的两个粒子群算法来模拟,为所有利益最大化的获得进行最优解的双层规划。     

“软件工程”课程项目教学法研究

本文系统地总结了软件工程教学的特征,详细分析了软件工程教学的现状及存在的问题,提出了课程项目教学法改革的思路和方法,并对进一步搞好软件工程教学提出了一些意见。     

基于智能引擎的知识型CRM系统

随着信息科技的蓬勃发展及知识经济的来临,企业间的竞争也越来越激烈。在这样的环境下,为了生存,越来越多的企业通过客户关系管理来扩大其市场占有率、取得竞争优势。然而,客户关系管理的力量来自于对知识的掌握,客户关系管理与知识管理的关系密不可分。为此,提出了一个基于多智能引擎的知识型客户关系管理系统架构,其中包含监视引擎、知识引擎、信息管理引擎与执行引擎;并通过一个范例来说明整个系统的运作流程。     

基于GPRS的嵌入式污染源监控系统的设计与实现

为解决环保部门对企业污染排放监控的实时需求,研制了基于GPRS技术的嵌入式污染源监控系统。论述了系统的方案、系统的组成、硬件设计、软件设计、工作原理以及技术性能。系统实现了污染排放数据的实时提取、分析并形成报表等功能,具有传输速度高、数据吞吐量大、通信实时、性能可靠等优点。     

熵权法融合局部匹配Gabor特征的鲁棒人脸识别

针对复杂环境下人脸识别难度大的问题,提出了一种熵权法融合局部Gabor特征方法。计算类熵加权向量;计算局部归一化输入图像的Borda计数矩阵,从而消除低值Gabor jet比较矩阵;通过将分数层类熵加权Gabor特征与LGBP和LGXP融合解决了完成人脸的识别。在FERET、AR和FRGC 2.0人脸数据库上的实验结果表明,该方法对轻微姿态变化具有显著鲁棒性,并且对人眼检测中高达3像素的误差具有鲁棒性,相比其他几种人脸识别方法,该方法取得了更好的识别效果。     

面向主动对象数据库技术在污染监控中的应用

在许多数据库应用软件开发的过程中,存在数据镜像、汇总、备份等实时性的数据处理需求。本文在分析污染源监控系统主动数据处理需求和监控设备模块化要求的基础上,利用主动数据库和面向对象技术,设计了面向对象的污染源主动监控系统。介绍了面向主动对象数据库技术原理,阐述了主动监控系统的实现机制,分析了面向设备的建模方案,并给出了其具体的应用。     

基于知识空间的分组式粒子群算法

为了提高粒子群算法中粒子搜索全局最优解的准确度,确保粒子的收敛性,提出了基于知识空间的分组式粒子群算法(KGPSO).该算法使用K-means算法对粒子群进行分组,利用较小的最大飞行速度(Vmax)加强粒子在组内的局部搜索能力,并将"知识空间"的概念带入到分组中,由知识空间中的粒子来引导群中粒子前往更好的解空间搜索.实验结果表明,KGPSO算法在测试函数的表现整体优于过去学者提出的标准PSO,HPSO、FPSO.