一种基于匹配交叉求解最大团问题的Memetic算法

针对基于适应值的选择交叉机制在优化具有欺骗性的最大团问题中性能退化的问题,提出一种新的基于匹配交叉的Memetic算法.该算法提出交叉匹配度的概念,用来估计两个体交叉所能获得的最佳适应值.通过匹配度的计算对交叉方向的选择进行控制,保证了交叉操作以较大的概率生成新的优良模式.在40个最大团问题标准算例上的测试结果表明,新算法优于目前在最大团问题求解中性能最好的多阶段动态局部搜索算法.     

基于蚁群算法求解最大团问题

最大团问题是一种典型的NP完全问题, 是图论中一个经典的组合优化问题.研究将蚁群算法应用于求解最大团问题,提出一种求解最大团问题蚁群算法.通过定义最大团问题蚁群算法中的各元素,并改进了蚂蚁搜索解的方法,有效地改善蚁群算法易于过早地收敛于局部最优解的缺陷.仿真实验表明,图中的顶点数较多时,也取得了较好的结果.     

启发式算法求解最大团问题研究

最大团问题(maximum clique problem,MCP)是图论中的一个经典组合优化问题,也是一类NP完全问题,在国际上已有广泛地研究,国内研究刚刚起步.给出了最大团问题的基本定义和其数学描述;阐述了该问题的研究进展;分析和研究了求解该问题的各种典型启发式算法,包括算法的介绍、算法求解最大团问题的基本思路、特点及性能;最后介绍了测试这些启发式算法性能的测试基准图.     

基于局部搜索的求解图的二划分问题的改进算法

文章对一般的求解图的二划分问题的局部搜索算法进行了改进,改进的算法模拟了大自然的自组织、自适应过程,算法简单、高效,通过用几个实例子对算法的测试,所得的解的质量明显提高。     

最大团问题的改进蚁群算法求解

为了更好的解决最大团问题,提出一种改进的蚁群算法。通过提取图的顶点信息,将图用信息素模型来表示;根据最大团问题的约束条件利用蚁群构造极大团,并进行实时的全局信息素更新和局部信息素更新,直到找到最大团。实验结果表明,算法能较好的实现最大团问题,算法性能高于通用的蚁群算法。     

基于近似最近邻搜索的改进PRM算法

针对移动机器人工作环境范围复杂时,使用传统概率路线图(PRM)算法非常耗时的问题,提出一种改进的PRM算法.PRM算法最耗时的部分是构建无向路径图,构建无向路径图的关键是近邻搜索.通过使用近似最近邻搜索中的局部敏感哈希算法代替原先最近邻搜索算法,在不降低生成路线图质量的前提下,加快无向路线图的构建速度,减少PRM算法的运行时间.仿真结果表明,改进的PRM算法相较于传统的PRM算法在无向路径图建立时间上减少27.36％ ～33.27％,使PRM算法效率大大提高.     

演化算法求解近似最大匹配问题的时间复杂性分析

虽然演化算法已经广泛地被用于求解不同的组合优化问题，但是对于其时间复杂性目前仍然了解得比较少。最近，在这方面有了一些初步的研究，然而迄今的结果大多局限于讨论一些简单的演化算法(如(1 1)类型的演化策略)和人造的模型问题(如二进制类型的示例问题)，很少涉及到使用种群、杂交操作演化算法和传统的组合优化问题。因此，理论上需要分析演化算法，求解一些典型的组合优化问题的时间复杂性。     

低度图的最大团求解算法

在图的最大团问题中,当图的顶点数不大于阈值m时,很容易求解其最大团问题,求解算法的时间复杂度为O(d)。给出一种求解低度图的最大团的确定性算法。该算法通过对图按顶点逐步分解实现分别计算,较好地解决低度图的最大团问题。算法时间复杂度为O(d•n3)。其中,n表示图的顶点数,图中顶点的最大度小于m或者图可以通过逐个删除度小于m的顶点而使所有顶点的度都小于m。     

一种求解最大团问题的自适应过滤局部搜索算法

提出了一种求解最大团问题的自适应过滤局部搜索算法AF-RLS(adaptive filtered-reactive local search).该算法通过构建独立集约束,优选出有希望的邻域移动方向来提高局部搜索趋向最优解的概率;并在比较分析两种不同逃逸策略的逃逸能力和逃逸代价的基础上,提出了基于问题解空间结构自适应设置...     

近似图包含搜索和索引技术的研究

在对图形数据库中的几种有代表性的传统相似性搜索及索引构造方法进行总结分析的基础上,探讨了近似图包含搜索区别于传统相似性搜索的特征,并且提出了一种针对近似图包含搜索的基于覆盖率和支持度对频繁子模式进行筛选的索引构造算法。实验结果验证了该方法的有效性。     

求解图的最大团的一种算法

图的最大团问题是一个著名的ＮＰ－完全问题．现有求解图的最大团的算法或者只适用于某些特殊的图,或者需要指数级时间代价,效率较低．以图的区间表示的概念为基础,提出了一种求解最大团的算法．该算法能够适用于任意的简单图,并且在一定的条件下,该算法只需要多项式时间就可以完成运行.     

一个求无向图所有极大独立集的算法

图的极大独立集在计算机视觉、计算机网络、编码理论和资源配置等领域有着广泛的应用.本文利用图的分解方法给出了一个求简单无向图所有极大独立集的递归公式.定义了图的邻接矩阵的两个变换和点集合的一些运算.在此基础上,利用二分树给出了一个求无向图的所有极大独立集的有效算法.算法的时间复杂度是O(mn),其中m,n分别是图的所有极大独立集数和顶点个数.算法只需对网络的邻接矩阵进行处理,在计算机上实现起来非常方便.最后,通过实例验证了算法的有效性.     

基于多项式根最大模求解的二分搜索算法

传统多项式根最大模求解算法的求解效率低、计算复杂.针对该问题,提出一种基于多项式根的最大模求解的二分搜索算法.该算法通过选取模的上下界确定初始搜索区间,利用判定定理判断多项式的根与单位圆的关系,从而求得多项式任意精度的最大模.仿真结果表明,该算法收敛速度快、求解精度高.     

基于内容过滤的个性化搜索算法

传统信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求.提出了一种基于内容过滤的个性化搜索算法.利用领域分类模型上的概率分布表达了用户的兴趣模型,然后给出了相似性计算和用户兴趣模型更新的方法.对比实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化.     

使用提前结束策略的部分失真搜索快速运动估计算法

和传统的快速块匹配运动估计算法相比,部分失真搜索运动估计算法通常会带来较低的视频图像质量下降,但它获得的计算加速比有限。本文提出一种新的快速部分失真搜索运动估计算法,它在搜索点检测过程中使用两种提前结束策略：早期搜索结束策略和中途搜索终止策略。提前结束策略的使用能够显著减少搜索点的个数,弥补了规格化部分
分失真搜索算法只能降低失真计算量的不足,两种策略的结合使用能够在保证较高视频质量的同时,大大降低运动估计的计算复杂性。实验结果及分析表明：新算法的性能优于传统的运动估计算法,在视频质量接近全局搜索算法的同时,获得比传统的运动估计算法更高的计算加速比。     

运动矢量加速度预测起始搜索点的块匹配算法

块匹配运动估计是去除图像序列时间冗余的重要手段,在MPEG-4、H.264/AVC等视频编码标准中都得到了应用,但消耗了巨大的运算量.论文阐述了块匹配算法原理,归纳了当前运动估计中采用的各种手段,建议使用一种运动矢量加速度预测搜索起点的算法,利用相邻的若干参考帧中对应块的运动加速度来预测待编码块的起始运动矢量.仿真结果证明该方法效果明显,减少了搜索次数且准确度高.     

改进布鸟搜索算法最大熵值的医学图像分割

研究医学图像分割问题.医学图像是医学影像的分析基础,医学图像由于组织边缘模糊和灰度不均匀含噪声等特点,导致最大熵值分割医学图像算法难以进行准确分割,分割精度低,为了提高医学图像分割的准确性,提出一种改进布鸟搜索算法优化最大熵值的医学图像分割方法.首先由最大熵法找到医学图像分割目标函数,然后采用改进布谷鸟搜索算法对目标函数进行优化,找到医学图像的最佳分割点,实现医学图像分割,最后采用多幅医学图像进行仿真,以测试算法性能.结果表明,改进方法不仅解决了传统最大熵值医学图像分割算法存在的缺陷,同时提高医学图像分割的精度,并且具有较好的鲁棒性,具有较好的实际应用价值.     

用遗传算法挖掘范例库中的特征项权重的方法

范例推理的关键步骤在于相似范例的检索，而范例库中的特征项权重起着重要的作用。文章着重讨论了应用于范例库上获取特征项权重的数据挖掘算法，并提出用遗传算法发现范例库上特征项权重的过程与算法，然后进行了实验与讨论。     

一种结合局部搜索策略的求解TSP的演化算法

介绍了一种结合局部搜索策略的求解流动旅行商问题（TSP）的演化算法。该算法的主要思想是将局部搜索策略在邻域内搜索的快速性与演化方法在全局搜索上的鲁棒性结合起来，从而跳离局部最优。将该算法用于TSPLIB中部分TSP实例上的试验结果表明：与传统的各种求解TSP的演化方法相比，该算法在获得全局最优解的精确度上有了一定的改善。