基于LIB的有色箱覆盖问题

提出了如下定义的受位置约束的有色箱覆盖问题,即在有色物品的箱覆盖过程中,要求重(长)的物品置于轻(短)的物品下方.该问题是一个新的组合优化问题,来源于多处理器任务调度.给出一个求解该问题的局内近似算法KC-LIBFF算法,分析其最坏情况渐进性能比为0,并给出了相应的实验结果;进一步对求解该问题的局内算法性能比的下界进行了讨论.     

基于物品移动的局内装箱算法的改进

局内装箱问题在多处理器调度、资源分配和日常生活中的计划、包装、调度等优化问题中有着极为重要的应用.提出一个新的局内线性算法MAMOV, 算法中采用"物品移动模型",当新物品到达时,允许首次入箱后的固定数目的物品再次移动;证明MAMOV算法的最坏情况渐近性能比1.25,该算法最坏情况渐近性能比低于同类算法最坏情况渐近性能比的下界值.     

局内装箱算法综述

系统地介绍了局内装箱算法,归纳了其发展过程中的各种改进如数据分配模型、箱的划分等。阐述了该算法在工作分配、任务调度以及日常生活中的计划、包装、调度等计算机工程领域的应用。最后,对局内装箱算法提出了进一步的研究方向。     

基于粒子群优化粒子滤波和CUDA加速的故障诊断方法

在非线性系统中,粒子滤波需要大量粒子才能保证状态估计的准确度,这降低了算法的实时性,导致故障诊断的准确率和实时性不佳。针对该问题,提出基于GPU平台的粒子群优化粒子滤波(PSOPF)并行算法。通过分析PSOPF算法的并行性,设计并实现一种基于CUDA并行计算架构的PSOPF并行算法,利用大量的GPU线程对算法进行加速。为解决拒绝重采样对GPU全局内存的非合并访问带来的执行效率低问题,通过改进拒绝重采样并行算法,使线程束中的线程对同一内存区段中的粒子进行重采样,提高了其执行效率。通过对风力机组变桨距系统故障诊断验证了算法的有效性。实验结果表明,该方法可满足故障诊断准确率和实时性的要求。     

"局内人才市场"网站的安全性设计

上海市公安局“局内人才市场”网站是在公安网上实现用人单位与报名民警之间双向选择的一个Web数据库应用管理信息系统。“局内人才市场”网站的建立，促进了公安人力资源的合理流动，优化了队伍结构，深受广大民警欢迎。     

一个基本矩阵的鲁棒估计算法

通过分析基本矩阵的鲁棒估计方法的特点,提出了三点改进：在RANSAC（RANdom SAmpling Consensus）方法中采用了极小化再投影误差判别数据点的类别;给出再投影误差的一阶近似算法;由求出的基本矩阵和局内点数据采用LM算法对结果过一步求精,给出更好的基本矩阵估计值,使得再投影误差进一步减小,避免结果趋于局部极值。合成数据和真实图像实验均证明了该方法的有效性和可靠性。     

北京长话局TNG大显身手

就我国目前邮电通信领域而言,最为突出的问题之一就是如何对复杂的异构型信息网络基础结构进行统一、高效的管理,北京市长话局内采用Unicencer TNG为提高北京市长话局的工作效率、提高客户服务质量发挥了卓越的作用。作为我国电信业务的分支,长途电话业务近年来已成为电信业务中的一个重要     

基于IRANSAC-IRLS直线拟合算法及应用

针对工业视觉检测中直线边缘存在沾连、毛刺等噪声,导致拟合效率不高、精度较差的问题,提出一种基于梯度方向改进的随机采样一致性（improved random sample consensus,IRANSAC）的迭代加权最小二乘（iterative reweighted least-squares,IRLS）直线拟合算法,即IRANSAC-IRLS算法。首先,利用直线上边缘点的梯度方向相近,将梯度方向引入边缘点RANSAC拟合,来降低错误的随机抽取的次数;然后,对IRANSAC提取出来的局内点进行迭代加权最小二乘拟合,求得最终的直线参数。在噪声点比例为20%、40%、60%、80%的条件下,将IRANSAC-IRLS与基于随机采样一致性算法的最小二乘（RANSAC-LS）拟合算法的仿真实验结果进行对比,IRANSAC-IRLS比RANSAC-LS的拟合效率分别提高16.3%、41.9%、47.5%、53.2%,拟合精度分别提升14.3%、16.7%、44.0%、69.0%。     

改进的RANSAC方法在基础矩阵中的应用

为提高求解精度,提出一种基于改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法的基础矩阵求解方法。采用加权策略,将局内点占全部匹配点的比例作为权重函数的自变量;利用本质矩阵和基础矩阵的关系,鉴于本质矩阵两个非零奇异值应该相等这个特性,利用加权因子和本质矩阵的奇异值构造目标函数,这两点改进意味着目标函数中有两个约束条件的限制;利用matlab遗传算法工具箱来求解目标函数的最小值,可以得到准确的基础矩阵。模版图像实验和场景图像实验验证了该算法的有效性。     

深圳市统计办公自动化系统建设与实施

本文以深圳市统计信息局内办公自动化建设为背景,探讨了统计办公自动化系统设计理论与方法,总结了深圳市统计信息局办公自动化系统建设和应用的实践经验,为国内统计部门的办公自动化系统建设提供了参考依据。     

气象局局务公开系统

气象局局务公开系统是根据江苏省气象局要求并结合泰州市气象部门实际情况,深化和规范局务公开而具体制定的.该系统借助了JAVA、ASP等编程语言进行开发,利用了Sql Server 2000数据库与ASP有机结合,分别实现了对社会公开和对局内公开两项内容.有完善的后台管理和用户管理,能及时的进行系统信息更新.     

带拒绝箱覆盖问题的局内算法

作为对装箱覆盖问题的推广,提出带拒绝的装箱覆盖问题.设有许多等长的一维箱子,给定一个物品集,每个物品有两个参数:长度和费用.物品可以放入箱子也可被拒绝放入箱子,每个物品只准放入一只箱子中,每只箱子中的物品容量总和至少为箱子容量,一旦箱子中的物品长度达到要求则需启用新箱.如果物品被放入箱中,则产生费用.该问题是一个新的组合优化问题,在内部互联网信息管理等问题中有着广泛的应用背景.给出一个求解该问题的局内近似算法C-FF,分析其最坏情况渐近性能比为1/2,并给出了相应的实验结果.     

基于TSP问题的免疫算法研究

对免疫算法的基本问题及典型的免疫算法进行了综述。介绍免疫算法中具有代表性的几个算法,着重阐述相关算法的实现以及主要的创新点;并以解决TSP问题为基础,对几种免疫算法进行了比较和分析。最后,对全文进行了总结,并提出了在免疫算法研究中应注意的一些问题。     

对汉诺塔（Hanoi）问题的算法探索与研究

对汉诺塔问题的算法进行了具体分析,提出了四种不同的经典算法,并通过对此问题给出不同的算法,以期激发出学习者对经典汉诺塔问题新算法的探究热情。     

混合差异演化算法在背包问题中的应用

提出了一种用于求解0-1背包问题的混合差异演化算法,详细阐述了该算法求解背包问题的具体操作过程。算法主要使用了两个思想策略,即启发式贪婪算法和基于二进制编码的差异演化算法。通过对其它文献中仿真实例的计算和结果对比,表明该算法对求解0-1背包问题的有效性,这对差异演化算法解决其它离散问题会有些帮助。     

多时间窗车辆路径问题的混合蚁群算法

研究了多时间窗车辆路径问题,建立了多时间窗车辆路径问题的数学模型,并基于蚁群算法设计了一种混合蚁群算法对问题进行了求解。该算法首先利用基本蚁群算法求解,然后采用2-opt算法和元胞自动算法对结果进行优化,同时加入变异算子。实验结果表明该算法可以有效地求解多时间窗车辆路径问题。     

求解作业车间调度问题的微粒群遗传退火算法

标准微粒群算法（PSO）通常被用于求解连续优化的问题,很少被用于离散问题的优化求解,如作业车间调度问题（JSP）。因此,针对PSO算法易早熟、收敛慢等缺点提出一种求解作业车间调度问题（JSP）的混合微粒群算法。算法将微粒群算法、遗传算法（GA）、模拟退火（SA）算法相结合,既增强了算法的局部搜索能力,降低了算法对参数的依赖,同时改善了PSO算法和GA算法易早熟的缺点。对经典JSP问题的仿真实验表明：与标准微粒群算法相比,该算法不仅能有效避免算法中的早熟问题,并且算法的全局收敛性得到了显著提高。     

基于序列对和模拟退火算法的布局问题研究

结合布局问题的具体特点,采用序列对来间接描述布局问题的解结构,并且在模拟退火算法的基础上对布局问题的优化算法进行了研究,综合构成了一种有效求解布局问题的模拟退火算法。还将传统模拟退火算法和加回火策略的模拟退火算法的测试结果进行了比较。通过测试模块验证,传统算法取得了很优的结果,加回火策略的算法略微优于传统优化算法但却大大增加了时间复杂度。     

最优化问题算法模式的研究

论文在对最优化问题的结构和实例进行严格描述的基础上,提出一种沿算法框架、算法模式再到具体算法的路线来解决最优化算法设计问题的方法。文中对算法模式概念进行了重新定义,给出求解最优化问题的一个算法框架,以及从该算法框架导出算法模式、算法及其实现程序的实例,同时对算法模式的使用步骤,算法框架、算法模式与算法三者之间的关系,算法模式的编程实现技术进行了论述。     

车辆路径问题（VRP）算法研究

车辆路径问题（VRP）是图论中的NP问题,目前求解这类问题的算法可分为：精确算法、经典启发式算法和现代启发式算法三类;对这三类算法中最具代表性的几种算法进行了分析指出了其适用范围和场合、存在的问题以及改进的方案;最后,对其研究前景进行了展望。