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针对教与学优化算法(Teaching-Learning-Based Optimization:TLBO)在求解一些高维多模态复杂优化问题时,存在种群容易过早陷入局部搜索,导致丢失全局最优解的问题,提出一种改进的TLBO优化算法(MTLBO)。该算法以更接近人类的学习方式,对标准TLBO中的“教”和“学”过程进行了改进,并引入了新的“自学”机制来加强学员的创新学习能力,从而有效提高了算法的全局探索能力。通过10个复杂的多模态优化问题测试表明,在求解复杂多模态问题方面,与5个具有优异性能的TLBO算法和3个经典的群智能计算方法(SaDE,CLPSO, NGHS)相比,本文算法具有全局搜索能力强,稳定性好等明显优势。 相似文献
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构造了一种基于混沌消息扩展的Hash函数,方案中将消息权重矩阵融入时空混沌系统,加强了每个消息块中各字符之间及各消息块之间的联系,构建了统计特性良好的扩展消息,采用4轮64步迭代得到160 bit的消息摘要。和SHA-1算法相比在不明显影响运算效率的前提下安全性得到了提高。 相似文献
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网络最短路径问题可以作为许多实际应用问题的模型,但传统的求解算法其迭代过程复杂.本文描述了基于矩阵乘法的最短路算法,其时间复杂度与Dijkstra算法相同.在给定的一个网络图中,在不改变网络图中的最短路的条件下,删除"多余"的结点或边,可以达到简化网络图和提高求解速度的目的,从而降低计算复杂性.最后,研究了该方法在最短路径问题和旅行商问题中的应用.实例表明,这种算法与传统的动态规划技术相比,具有运算简便、易于理解的优点. 相似文献
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含空值决策表的分析一直是智能信息处理领域的一个难点,论文讨论基于赋值容差关系的数据不完全的信息系统中的数据处理方法,并用实例说明不完全决策表中属性约简和决策规则的发现方法。 相似文献
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指派问题是一类特殊的约束满足问题(CSP),其变量的论域是N×N矩阵中所有坐标,要求从中选择N个元素并满足约束条件:所选出的坐标不在同行、同列。指派问题的求解可以使用回溯算法或匈牙利法。本文提出了一种求解指派问题所有可行解的置换矩阵算法,并在此基础上对含不明条件的指派问题也给出的相应的求解方法。 相似文献
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对求解含线性约束优化问题的粒子群算法(LPSO)进行了改进,给出了应用其训练支持向量机(SVM)的方法。改进后的算法在基本PSO惯性权重策略的基础上加入了基于种群收敛速度的自适应扰动,能够较好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡。对双螺旋问题的分类实验表明本文提出的方法稳定性好,训练出的SVM具有较高的分类正确率。 相似文献