应用于测试资源匹配的婚姻稳定算法改进

下一代自动测试系统中将实现测试资源的动态分配,我们使用婚姻稳定（Stable Marriage）算法来解决测试过程中测试资源与被测设备的匹配问题,本文中使用择偶倾向队列缩减模型对求解典型“婚姻稳定”问题的Gale—Shapley（G—S）算法进行优化．该模型中使用择偶倾向队列描述婚姻稳定问题中匹配优先M页序,该队列会随着算法进行逐渐缩短,在简化数据规模的同时优化了处理婚姻稳定问题的G-S算法处理流程,改进后算法实现无效匹配请求的预先清除,从而使用后来请求优先的原则对匹配请求进行处理机制,对原有算法的时间空间成本实现了优化,适应了测试资源匹配任务的需求．     

一种基于最优匹配的测试资源动态配置方法

自动测试系统中的测点测试大多采用面向仪器的手动配置方法,人工干预量大,测试效率很低。针对这个问题,引入了匹配系数的概念,提出了一种测点与仪器的最优匹配算法,通过相关理论和具体实例对算法的正确性和有效性进行了分析。在模型和算法的基础上,提出了一种面向信号的测试资源动态配置方法,该方法能够有效地实现并行测试,提高了测试的效率和系统的可靠性。     

二部图及匹配算法的描述

二部图是数据库等应用系统的重要的数据结构。在对二部图及匹配的概念做了进一步阐述后，使用类C语言描述了如何识别无向图是否二部图及如何在二部图中寻找最大匹配乃至完全匹配的算法。     

多类别复合资源的空间匹配

针对现有的空间匹配(SPM)问题中无法适用于多类别资源的不足,提出并解决了多类别复合资源的空间匹配问题.假设度量空间下有资源提供者和用户2个对象集合,资源提供者能够提供多类别的资源,并且受限于有限的容量,用户对各种资源有不同数量需求.多类别复合资源的空间匹配将资源提供者与资源需求者进行匹配,使资源利用效益最大化,同时要求这个匹配是稳定匹配,稳定匹配是指每个用户优先与距其最近的资源提供者匹配,且所需资源未被比该用户更近的其他用户所耗尽.提出利用网络流、最近邻等方法来解决该问题的有效算法.通过大量的实验验证了这些算法的正确性和有效性,对这些算法以及特殊情形下的已有解决方法进行比较.     

基于蚂蚁算法的学校排课系统

学校排课系统是一个组和优化的问题.文中首先简单介绍蚂蚁算法,并从理论上说明利用此算法以及二分图的理论知识,可以解决此问题.本文还讨论了在编程实现中所遇到的一些问题的解决方法.     

改进的回溯算法在排课问题中的应用

排课就是解决时间和空间对资源的争夺引起的冲突问题.20世纪70年代中期,美国人S,VEN等论证了课表问题是N P完全类问题,但同时也说明了课表问题有其自身固有的数学模型,即课表问题存在解,并且能找到解.直到今天,国内外对课表问题的研究活动依然很活跃.     

Riker子波匹配追踪算法及其改进

匹配追踪（Matching Pursuit）算法的基本思想是基于信号的可分解和重构,是在一个确定的函数集合中自适应地选择一些函数来表示一个信号的计算过程,函数集合中的每个函数都称为原子。本文利用奇异值分解对传统的匹配追踪算法进行了改进,提高收敛速度、计算速度以及重构精度,并将得到的时频分布与其他方法进行对比,测验结果证明了改进算法的高效性和有效性。     

求解TSP问题的改进蚁群算法

分析了标准蚁群算法易于出现早熟停滞现象的主要原因，在原有算法基础上引入局部信息激素、最优最差路径信息激素更新策略及变参数策略，扩大了解的搜索空间，有效抑制了收敛过程中的早熟停滞现象，大大提高了算法收敛速度；同时引入局部最优搜索策略，增大了解突变的机率，求解质量得到了极大的改善．对于典型旅行商问题库中旅行商问题的实验及与标准蚁群算法的比较实验验证了该方法的有效性．     

基于蚂蚁算法的学校排课系统

学校排课系统是一个组和优化的问题.文中首先简单介绍蚂蚁算法,并从理论上说明利用此算法以及二分图的理论知识,可以解决此问题.本文还讨论了在编程实现中所遇到的一些问题的解决方法.     

基于蚂蚁算法的学校排课系统

学校排课系统是一个组和优化的问题。文中首先简单介绍蚂蚁算法,并从理论上说明利用此 算法以及二分图的理论知识,可以解决此问题。本文还讨论了在编程实现中所遇到的一些问题的解决方法。     

基于Agilent TestExecSL的自动测试系统设计

描述了一个基于AgilentTestExecSL的自动测试系统的设计。对ATS进行了简要介绍;提出ATS设计采用的四种模式,并分析了各种模式的特点及适用的场合;对基于AgilentTestExecSL的测试设计进行了详细阐述。设计充分利用了TestExecSL测试平台可利用的资源,体现出基于该测试平台开发的高效性、灵活性,测试的可重用性,以及测试逻辑与测试操作分离的特点。     

用遗传算法优化飞剪机剪切机构

本文利用MATLAB编写了遗传算法(GA)程序,并利用遗传算法对飞剪机剪切机构进行优化计算,然后将结果与用内点混合惩罚函数法求解的结果比较,发现利用遗传算法有利于对函数进行全局寻优.     

矩形排样的一种算法

针对当前矩形排料的问题，分析了当前矩形排料的一些算法，结合计算机自动排样速度快和人工排样灵活的特点，提出了一种新的人机排样的算法，构造了相应的模型，并开发了自动排样和人工排样相结合的交互式排样软件。与自动排样比较，排样的利用率由87．73％提高到94．17％。     

虚拟仪器技术在激振器自动测控系统中的应用

介绍了虚拟仪器在激振器自动测控系统中的应用，阐述了虚拟仪器的基本原理及优越性，给出了虚拟仪器在具体应用过程中硬件及软件的实现方法。     

实行“三岗制”,优化配置企业劳动力资源

在市场经济条件下,实行“三岗制”对企业劳动力资源进行优化配置、双向选择、考核竞争上岗。达到劳动力资源最佳匹配,同时建立健全“三岗制”的有关配套政策和措施,妥善安排企业富余劳动力,使企业在市场竞争中保持稳定的发展。     

基于QPSO和MATLAB优化资金投资组合

量子粒子群优化算法（QPSO）是一种基于粒子群优化算法（PSO）的进化算法,它收敛速度快、规则简单、易于编程实现;Matlab是国际控制界公认的标准计算软件。采用QPSO对资金组合投资的多目标问题进行优化,使用Matlab编程,解决了传统方法难以解决的问题,仿真实验表明采用本方法能对资金投资组合问题提出较好的优化决策。     

一种高效的图像局部特征匹配算法

文章提出了一种高效的图像局部特征匹配算法。在特征描述子构建阶段,提出基于梯度的距离和方向直方图(gradient distance and orientation histogram,GDOH)算法,其特征向量维数仅是SIFT和GLOH描述子的一半,然而却具有与SIFT和GLOH相当的性能;在高维特征空间最近邻搜索阶段,提出基于子向量的索引结构(indexing sub-vectors,ISV),ISV算法比BBF(Best Bin First)算法具有更高的搜索精度和更快的搜索速度。实验结果证明文中提出的图像局部特征匹配算法(GDOH+ISV)比目前广泛使用的Lowe的算法[12](SIFT+BBF)更加高效。     

一种排序问题的最优算法

研究了带有服务器的FlowShop问题Fm ,S|prum ,sij=1,pij=pi,0 相似文献   

基于熵的网格资源QoS优化策略

针对网格资源的特性,提出了一种基于熵的网格资源服务质量(QoS) 优化策略。其核心思想是提出了衡量网格资源服务QoS稳定性的新尺度——熵,并利用熵来选择QoS稳定性好的资源, 提高了资源的可靠性和准确性,从而在网格服务频繁变化的环境中尽可能地提供QoS保证。仿真试验表明该方法能有效地确保系统QoS,并获得近似最优的资源分配方案。     

二部图最大权匹配的符号ADD算法

利用代数决策图ADD数据结构,在KM算法基础上,提出了一种二部图最大权匹配的符号ADD算法。该算法引入优先函数概念,将传统的匹配选择转化成布尔运算,"并行"地搜索匹配集合。实验结果表明:与传统算法相比,该算法可以改善问题的状态空间复杂度。