基于车辆路径问题的蚁群遗传融合优化算法

在对车辆路径问题（VRP）分析的基础上,为之建立了数学模型,提出了一种适合求解该问题的蚁群遗传融合优化算法。该算法首先采用蚁群算法产生阶段最优解,然后利用遗传算法的变异算子对阶段最优解进一步优化。仿真结果表明,该算法能高效解决VRP,并且优化效果较好。     

改进U-Net的遥感图像中建筑物变化检测

提出了一种改进U-Net的遥感图像中建筑物变化检测方法,将变化检测问题转化为像素级二分类问题,利用U-Net模型对图像进行分类,把图像中的每个像素划分为变化类或非变化类,并根据变化类的像素得到建筑物的变化检测结果图。针对U-Net模型进行遥感图像中建筑物变化检测时,在训练中容易出现过拟合的现象,提出用非对称卷积块代替U-Net网络特征提取部分的标准卷积操作,增强卷积核的鲁棒性和网络的中心骨架,防止过拟合;针对变化检测数据集中图像背景复杂、小目标的变化情况容易被漏检的问题,提出在U-Net中引入注意力机制,抑制模型对非变化类像素特征的学习,加强对变化类特征的学习,提取到更适合的特征。实验结果表明,在引入非对称卷积块和注意力机制后,变化检测的F1分数有明显的提升。     

求解一般车辆优化调度问题的一种改进遗传算法

文章在对一般车辆优化调度问题(VRP)进行分析的基础上,为之建立了数学模型;提出了一种求解该问题的改进遗传算法,并通过实例验证了该算法具有优良性能。     

河北省南部输电网GIS研究

从平台选择、数据分析、功能设计方面对河北省南部输电网GIS进行研究,最后得出几点结论。     

一种自适应学习算法在图像识别中的应用研究

文章研究了特征图像的自适应识别技术问题,提出了利用自适应共振理论,实现自稳定和自组织识别的人工神经网络,达到学习和自适应识别图像的应用要求,根据这一原理及规则,给出了具有自稳定分类功能的自适应学习算法。     

基于多目标骨架粒子群优化的特征选择算法

针对在分类问题中,数据之间存在大量的冗余特征,不仅影响分类的准确性,而且会降低分类算法执行速度的问题,提出了一种基于多目标骨架粒子群优化（BPSO）的特征选择算法,以获取在特征子集个数与分类精确度之间折中的最优策略。为了提高多目标骨架粒子群优化算法的效率,首先使用了一个外部存档,用来引导粒子的更新方向;然后通过变异算子,改善粒子的搜索空间;最后,将多目标骨架粒子群算法应用到特征选择问题中,并利用K近邻（KNN）分类器的分类性能和特征子集的个数作为特征子集的评价标准,对UCI数据集以及基因表达数据集的12个数据集进行实验。实验结果表明,所提算法选择的特征子集具有较好的分类性能,最小分类错误率最大可以降低7.4%,并且分类算法的执行时间最多能缩短12 s,能够有效提高算法的分类性能与执行速度。     

集群存储系统数据安全研究*

借鉴P2P的思想实现了一个基于集群的安全存储系统,并介绍了构建在该存储体系结构之上的一种数据安全存取方案。引入基于共享鉴别密钥的鉴别机制,以确保用户数据的授权访问,防止未授权用户的阅读和修改。系统采用广泛用于加/解密技术中的SHA1算法作为密码校验函数,与采用数字签名鉴别机制相比,该算法具有较高的性能。初步分析和实验表明,该系统在现实条件下,在消耗较低的维护带宽的同时维持了较高的可靠性,并提供了较好的读写性能。     

求解背包问题的贪心遗传算法及其应用

分析了文献[2]中求解背包问题(KP)的混合遗传算法(HGA)所采用的贪心变换方法缺陷;重新定义了贪心变换的概念,并给出了一种新的且更高效的贪心变换方法,将此方法与遗传算法相结合得到一种新的混合遗传算法,称之贪心遗传算法(简记GGA).利用GGA得出了文献[2,4]中一个著名KP问题实例的目前最好结果;同时,对于文献[7]中的KP问题实例和一个随机生成的KP问题实例,将GGA算法与求解KP问题的最有效算法HGA算法进行对比计算,结果表明GGA算法远远优于HGA算法.     

求解合作伙伴选择问题的高效蚁群算法

敏捷制造中的合作伙伴优化选择问题属于组合优化领域的NP-hard问题,随着规模的增大,应用传统的方法求解非常困难,甚至不可能.对敏捷制造中的合作伙伴选择问题进行了分析,建立了数学模型,设计了一个适合求解该问题的蚁群算法.实验结果表明,该算法求解效率高,性能稳定.     

求解VSPSTW问题的混合差分演化算法

在描述带软时间窗车辆调度问题数学模型基础上,提出将模拟退火算法与差分演化算法相结合的混合优化算法求解该问题。该算法利用了模拟退火算法具有的较强局部搜索能力和差分演化算法的强全局搜索能力,克服了差分演化算法的“早期收敛”问题。实验结果表明,该算法比单一的差分演化算法计算效率高,收敛速度快,计算结果也比较稳定,是解决车辆调度问题的有效方法。