智能水滴算法研究

智能水滴算法是模拟自然界中河水与周围环境相互作用的过程而提出的一种智能计算方法。文章首先描述智能水滴算法的原理,然后综述智能水滴算法在多个研究领域的应用,最后对智能水滴算法进行总结与讨论。     

基于DD-路径的代码覆盖技术及应用

讨论了结构覆盖测试技术和程序复杂度,研究了基于决策到决策路径(DD-路径)的代码覆盖技术.DD-路径技术一方面可应用于测试用例设计以实现代码覆盖,同时,在嵌入式系统的应用中能显著提高代码的编写质量,最后,在Mode-S应答机项目中,应用了基于DD-路径的覆盖技术,显著地提高了测试效率.     

代码覆盖测试技术在MODE-S应答机中的应用

代码覆盖测试技术可用于结构覆盖测试和程序复杂度分析,代码覆盖测试技术可用于测试用例设计,提高软件测试效率,指导编写高质量的程序代码,代码覆盖是软件测试的底线.代码覆盖测试技术及方法的研究,为软件覆盖测试提供了理论依据.在Mode-S应答机项目中应用TRACE覆盖测试技术,确保了产品满足适航软件标准RTCA/DO-178B LEVEL B的要求.     

覆盖方法在HDL测试中的应用

基于仿真的验证和形式验证是用于测试的两种方法。由于形式验证难以用于大型设计的测试,所以HDL验证的主要方法是通过大量的测试向量仿真HDL代码来完成。实际中一般运用覆盖方法来分析仿真的完备性,虽然100%的覆盖并不能表明程序100%的没有错误,但却是衡量测试是否完成的一个重要标准。文中主要分析了代码覆盖和功能覆盖方法,并给出了具体例子。     

基于智能水滴算法的空调水温二阶时滞PID控制

为提高中央空调系统使用过程中的能耗利用效率,实现更加有效的回水水温控制,提出基于不确定IWD-PID整定的中央空调系统回水水温控制方法.首先对中央空调系统冷回水水温模型进行研究,用二阶时滞惯性模型对回水水温模型进行描述,获得其控制对象数学模型形式;其次引入智能水滴算法(IWD)对PID控制器进行优化整定,并利用不确定方...     

基于智能水滴算法的学习效应生产调度研究

论文介绍了新兴仿生群智能优化算法—智能水滴算法,并且分析了智能水滴算法的仿生原理。论文针对具有学习效应的置换流水车间调度问题的特点,对算法进行了相应的变化,利用 Matlab 编程仿真计算得到结果,验证了智能水滴算法对于置换流水车间调度等优化组合问题的可行性和有效性。     

嵌入式软件路径覆盖测试的研究

路径覆盖是软件测试中一种十分重要的方法,它使程序的每个分支至少执行一次;针对嵌入式软件测试的特点,提出了嵌入式软件路径覆盖测试的策略,通过模拟测试通用型智能水量计量仪C430主控程序的各个步骤,运用基本路径插桩策略分析计算插桩探针的位置、个数,统计计算整个探针的覆盖面,构造基本路径和实际程序执行路径;测试覆盖率达到71.1%,取得了一定的效果,对增强软件测试方案设计的系统性,提高软件测试质量和效率,起到了较好的作用.     

基于智能水滴算法置换流水线调度问题的研究

生产调度问题是制造系统中最基本、最重要和最困难的问题之一.提出了一种新颖的群智能优化算法即智能水滴算法求解置换流水线问题.智能水滴算法是群智能算法领域的最新研究成果,该算法模拟了自然界水系统通过和其周围环境的相互作用而形成河流水道的过程.分析了智能水滴算法的基本原理和数学模型.应用MAT-LAB7.0,对Car1-Car6以及Rec01和Rec13问题进行了仿真测试,并将智能水滴算法和微粒群算法相比较,仿真结果表明了智能水滴算法求解生产调度问题的可行性和有效性.     

智能算法在机器人路径规划中的应用研究

移动机器人技术研究中的一个重要领域是路径规划技术。综述了智能算法在移动机器人路径规划技术中的发展现状,指出了各种方法的优点与不足。最后对移动机器人路径规划技术的发展趋势进行了展望。     

智能型汉字数码输入技术的研究

针对数字编码的特点,本文提出了一种在不改变编码方案的情况下通过改进输入规则,结合语言模型,实现汉字数字编码的智能输入技术。文章首先讨论了怎样设计字词码本结构,使之能够满足灵活多样的输入方式,继而设计了一种动态自学习语言模型,重点分析了数据平滑算法在语言模型中的应用与改进,最后通过一个输入法示例程序,对改进前后不同情况下的输入效果进行了测试。实验表明,这种输入技术不但降低了输入法的平均码长,而且显著地提高了首字命中率。     

基于AVR的智能流量监测盒的研究

介绍一种用于监测流量的基于AVR有远程控制功能的智能化仪器设计过程。详细描述了仪器的工作原理,AVR单片机系统及上位机的编程,并给出单片机C源程序及上位机程序的流程图。     

Memetic Algorithms for Parallel Code Optimization

Discovering the optimum number of processors and the distribution of data on distributed memory parallel computers for a given algorithm is a demanding task. A memetic algorithm (MA) is proposed here to find the best number of processors and the best data distribution method to be used for each stage of a parallel program. Steady state memetic algorithm is compared with transgenerational memetic algorithm using different crossover operators and hill-climbing methods. A self-adaptive MA is also implemented, based on a multimeme strategy. All the experiments are carried out on computationally intensive, communication intensive, and mixed problem instances. The MA performs successfully for the illustrative problem instances.     

智能代码补全研究综述

代码补全(code completion)是自动化软件开发的重要功能之一,是大多数现代集成开发环境和源代码编辑器的重要组件.代码补全提供即时类名、方法名和关键字等预测,辅助开发人员编写程序,直观提高软件开发效率.近年来,开源软件社区中源代码和数据规模不断扩大,人工智能技术取得了卓越进展,这对自动化软件开发技术产生了极大的促进作用.智能代码补全(intelligent code completion)根据源代码建立语言模型,从语料库学习已有代码特征,根据待补全位置的上下文代码特征在语料库中检索最相似的匹配项进行推荐和预测.相对于传统代码补全,智能代码补全凭借其高准确率、多补全形式、可学习迭代的特性成为软件工程领域的热门方向之一.研究者们在智能代码补全方面进行了一系列研究,根据这些方法如何表征和利用源代码信息的不同方式,可以将它们分为基于编程语言表征和基于统计语言表征两个研究方向,其中,基于编程语言表征又分为标识符序列、抽象语法树、控制/数据流图这3个类别,基于统计语言表征又分为N-gram模型、神经网络模型这2个类别.从代码表征的角度入手,对近年来代码补全方法研究进展进行梳理和总结,主要...     

Algorithms for Testing Satisfiability Formulas

The present paper presents algorithms for testing satisfiabily of clausalformulas in the propositional logic and the firs-order logic. The algorithmbased on the enumeration of solutions for testing the satisfiability ofpropositional formula, has already been given by K. Iwama, O. Dubois. Theoriginality in this paper is to combine this algorithm to other procedures,especially with the pure-literal literal and the one-literal rule, and also theone which consists in changing any formulas in formulas bounded. Thealgorithm based on the enumeration of the solution combined to theseprocedures is more efficient. The algorithm based on the concept ofresolutive derivation from Skolem normal form of formula in first-order logic, has already been given. The idea in present's paper is tocombined to this algorithm to process of elimination of tautological clausesand process of elimination of subsumed clauses.     

智能优化算法的量子理论纲要

针对一些智能优化算法缺乏完备数学物理理论基础的现状, 利用优化问题和量子物理在概率意义上的相似性, 建立优化问题的薛定谔方程, 将优化问题转化为以目标函数为约束条件的基态波函数问题, 同时利用波函数定义了算法的能量、隧道效应和熵, 实现了以波函数为中心的优化问题量子模型. 这一纲要利用了量子物理完备的理论框架, 建立起了优化问题与量子理论广泛的内在联系. 从量子物理的角度回答了优化问题解的概率描述, 邻域采样函数的选择, 算法演化的过程设计, 多尺度过程的必要性等问题. 智能优化算法的量子理论纲要可以作为研究与构造算法的理论工具, 其有效性已得到初步验证.