一种改进的多机场地面等待启发式算法

从满足航空公司关于航班公平性的需求出发，将航班时刻优先规则用于改进基于优先级的多机场地面等待启发式算法（ABG算法）。采用被动优先级表，根据航班计划到达时刻的先后，依次分配降落时刻，分配后的降落时刻不再参与试图降低总延误时间的时刻交换处理。基于相同实验数据的计算结果对比表明，改进算法可降低最大延误时刻的50％和输出更为平滑的航班延误分布。     

多机场地面等待策略的建模与仿真

针对我国空中交通流量管理中出现的大规模航班延误情况,根据多个机场实际起飞和降落容量的约束,建立了一种考虑航班取消的多机场地面等待策略数学模型,并提出求解该模型的有效算法。在所提模型与算法的基础上,选择我国三大机场实际数据进行仿真。对比了取消航班与不取消航班两种情况结果,仿真结果验证了模型与方法的有效性与实用性,给出了最优排序的航班时刻表,从而支持了关键航班的运行,减少了航班总延误。     

柔性作业车间调度问题的一种启发式算法

为了研究多目标柔性作业车间调度问题,基于甘特图和搭积木经验进行了分析,提出了一种组合优先规则和基于此优先规则的启发式算法.组合优先规则面向完工时间、关键机床负荷和总负荷三个指标,改变规则中各数据项的比例可调整三个指标所占的比例;算法采用随机方式调整三个指标的比例,并微调最优解对应的比例.能随机产生多个高质量调度解.算法...     

一种综合改进的启发式BP神经网络研究

对BP算法的两种启发式改进算法:MOBP算法和VLBP算法进行了分析,通过结合两种算法,并实行批处理更新训练集、向量值归一化和初始参数随机化等,形成了MO-VLBP算法.并将MO-VLBP算法和基本BP算法、MOBP算法、VLBP算法,以及文献中的类似算法通过编程实践,进行了对比分析.结果表明,MO-VLBP算法具有较高的性能,而且可以通过改变部分参数很容易地转化为其它算法.     

一种改进的多传感器敌我识别算法

在深入研究证据理论中基本可信度分配和信任函数的关系基础上,首次提出把信任函数作为基本可信度分配进行数据融合的思想.应用这一思想对多传感器的敌我识别提出了一种改进的融合算法,仿真结果表明:该算法更具有可分析性,且计算复杂度也大大降低.     

一种改进的Apriori算法

数据挖掘中的关联规则挖掘能够发现大量数据中项集之间有趣的关联或相关联系,特别是随着大量数据不停地收集和存储,从数据库中挖掘关联规则就越来越有其必要性.通过对关联规则挖掘技术及其相关算法Apaod进行分析,发现该技术存在的问题.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.对Apriori算法做了改进.借助0-1矩阵给出了计算项集的支持度计数的更快方法,同时还简化了Apriori算法中的连接和剪枝操作,从而在时间和空间上提高了Apriori算法的效率.     

基于工件间隙的Blocking流程车间调度启发式算法

考虑Blocking流程车间调度的特殊性质,提出一种基于工件间隙以达到减少机器闲置和工件滞留时间的初始排序规则,结合插入搜索机制,构造解决Blocking流程车间的调度问题的启发式算法.通过大量的计算实验并与有效地解决该调度问题的NEH算法进行比较,结果表明本算法在解的质量上有改进.     

一种改进的关联规则自顶向下算法

关联规则是数据挖掘的主要技术.文中介绍了关联规则的基本概念,阐述了自顶向下算法的基本思想和存在的不足,扩展了相关定义和性质,提出了基于自顶向下算法基础上的改进算法.该算法的主要特点是运用集合运算的思想和递归的方法,保存前面扫描时比较运算的结果进行最大频繁集的查找.最后用实例进行仿真实验并做了比较分析,效率有所提高.     

一种改进的基尼指数特征权重算法

文本分类中普遍应用的TF-IDF特征权重算法没有引入特征项的纯度和类别属性.在结合基尼指数原理和TF-IDF特征权重算法基础上,提出一种基于基尼指数的特征权重改进算法,在计算特征权重时引入特征项的纯度和分类的已知类别属性.进一步,设计了两种特征权重算法的对比实验,并在SVM分类器和kNN分类器下选取不同的特征项数目进行多次实验.实验结果表明,该改进的基尼指数特征权重算法有更好的效果.     

一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识R¨ossler和L¨u混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。     

一种提取SAR图像边缘的改进算法

传统的边缘提取算法不能解决合成孔径雷达(SAR)图像小边缘、赘余边缘多的问题.针对SAR图像特点,提出一种改进的基于过渡区模糊增强边缘提取方法.通过分析经典模糊增强算法和改进的模糊增强算法的缺陷,在图像增强中引入过渡区概念,很好地克服了原来模糊增强算法渡越点选择不当造成的丢失目标边缘信息、边缘连通性不好、小边缘多等缺点.能够有效地提取出感兴趣目标的丰富的边缘信息,并且去除了很多小边缘赘余信息.对比实验结果证明该方法效果好.     

一种改进的基于最大似然法的MODIS云分类算法

MODIS资料云分类在大气和地表参数反演中有着十分重要的作用.首先利用NASA的MOD35云掩模产品将水体和陆地等晴空型下垫面从云图中分离出来,然后利用多光谱阈值法将云图中其他的所有云类进行初始化分类,最后应用基于最大似然和分类矩阵的动态聚类算法,对MODIS云图实现了云分类,主要云类有积雨云、卷云、高云、中云、低云.针对夏季我国东南沿海地区的实验结果表明了算法的有效性.     

一种基于检索树的改进计数最近邻分类新算法

计数最近邻分类算法是一种以数据格论为理论依据的新分类算法,其优越性在于能不经转换地处理各种混合数据.本文在阐述和分析该算法的基本原理后,发现该算法的计算效率及存储效率有待改进提高,因此我们提出了一种基于检索树的改进计数最近邻分类新算法,其主要思想是通过构建检索树以减少重复数据的计算量,并以此提高算法的计算效率和存储效率.通过利用国家863项目数据集和多个UCI 公共数据集的综合测试,结果表明该新算法在具有大量重复数据的应用环境中效果明显,具有较高的计算和存储空间效率.     

一种遵循幂率分布的网络拓扑生成算法PLOD+

拓扑建模是进行网络性能研究的基础.PLOD是一种基于幂率的网络拓扑生成算法,但该算法不能保证生成拓扑图的连通性,且存在"出度贷款过剩"现象.对PLOD算法进行了改进,在节点连接时添加了连通性检测,并对出度大的节点实行优先连接,较好地解决了PLOD算法存在的问题.实验结果表明了PLOD 算法的可行性和有效性.