三角形对的快速相交测试

为提高碰撞检测的响应速度,提出了一种基于Ayellet算法的改进算法.该算法从代数的角度出发,首先快速排除掉三角形对不相交或共面的两种情况,然后分别计算一个三角形与另一个三角形所在平面的相交线段,最后检测这两条线段是否有公共点.如果有公共点则三角形对相交,反之则不相交.该算法也可以应用于类似的问题,如矩形对的相交测试,多边形对的相交测试.实验结果表明,该算法的速度优于改进前的算法.     

求分块周期三对角矩阵逆矩阵的新算法

根据分块三对角矩阵逆矩阵的特殊结构,利用其LU和UL分解,并使用Sheman-Morrison-Woodbury公式,得到一个求分块周期三对角矩阵逆矩阵的新算法,并由该算法得到求周期三对角矩阵和对称周期三对角矩阵逆矩阵的新算法。新算法比传统算法的计算复杂度和计算时间要低。     

国密SM9中R-ate双线性对快速计算

R-ate是国密SM9标识密码算法中一种重要的双线性映射,其计算性能对SM9密码体制的应用至关重要。为提升R-ate双线性对的计算效率,提出一种快速计算算法。通过对BN曲线上R-ate双线性对的计算过程和其中涉及的逆运算原理进行分析,改变计算中同构映射的作用顺序,将大部分逆运算从大特征域转到小特征域,以降低逆元求解的计算损耗。以SM9的系统参数为计算实例进行实验,结果表明,该算法的运行时间低至1.8×10~5 ms。     

伪对角化方法的扩展及其实现

本文考虑Ｎｙｑｕｉｓｔ阵列法中的对角优势问题，提出了扩展的伪对角化方法、即反单频率点上的伪对角化方法扩展到某一频段上，该方法保衬性小，算法实现简单，且完全能满足工程需要，最后，给出了计算方法和实例。     

对象关系技术对多维数据计算的支持

在多维数据压缩的基础上，提出了多维数据的CUBE计算方法。首先给出了无限内存算法，其次给出了一个不完全立方体算法，最后给出了完整立方体的计算方法。并与其他CUBE算法作了比较。     

三对角线性方程组的一种有效分布式并行算法

提出了分布式存储环境下求解三对角线性方程的一种并行算法,该算法基于“分而治之”的策略,高效地形成并求解其缩减方程组,避免不必要的冗余计算,通过对计算量的仔细估计,较好地平衡了各处理机的负载;同时,充分利用了计算与通信重叠技术,减少处理机空闲时间,分析了自救的复杂性,给 分布存储多计算机系统上的数值试验结果,数值结果表明,算法的效率较迟利华和李晓梅的ＤＰＰ算法有较大的提高。     

一类Toeplitz三对角方程组的有效分布式并行算法

针对大型方程组的特点,本文提出了一种求解一类Toeplitz三对角方程组的分布式并行算法.该算法首先并行求出原Toeplitz三对角方程组的近似解,然后在给定的误差范围内对近似解进行修正,该算法的通信机制简单、冗余计算量少.数值试验表明该算法具有较高的并行效率.     

工作站网络下三对角方程组并行求解

考虑工作站网络（ＮＯＷｓ）中三对角线性方程组的并行求解，基于最小秩解耦算法与分布治之并行计算模式，并行最小秩解耦算法（ＰＭＲＤ）。它在计算过程中保持原矩阵的结构特征，数值稳定性高，本文给出算法的数值特征分析以及计算与通讯复杂性分析并与Ｍｅｈｒｍａｎｎ分治算比较，所有算法由ＰＶＭ软件系统实现并在工作站网络中测试。     

块三对角线性方程组的一种分布式并行算法

提出了分布环境下求解三对角线性方程组的一种并行算法,该算法基于对计算量的仔细估算,合理地将方程组求解工作分配到各处理机,达到负载平衡,同时,充分地将计算与通信重叠,减少处理机空闲时间;当块三以角线性方程组的系数矩阵为对角占优时,算法在执行过程中不会中断;文中分析了算法的复杂性,给出了在分析布存储多计算机系统上的数值试验结果,数值结果表明,文中算法的效率较Ｃｈｕｎｇ等的算法有较大的提高。     

IYYPO：一种改进的阴阳对优化算法

阴阳对优化算法是一种新颖的轻量级随机优化算法,利用两点(全局探索点P 2和局部开发点P 1)的迭代交换来实现优化搜索。用户定义参数直接影响该算法的全局探索和局部开发之间的平衡,并且对算法的性能有着重要的影响。为提高该算法的优化性能,首先分析了原算法的用户定义参数(缩放因子α)对于性能的影响,随后提出用户定义参数线性与非线性递减三种改进的阴阳对优化算法。采用2013年进化计算大会中单目标实参算法竞赛中使用的28个测试函数进行性能评估,结果表明相比于原算法,改进后的算法具有更高的计算精度和更快的收敛速度。最后通过一个工程优化任务来展示改进后算法的性能。     

基于策略迭代和值迭代的POMDP算法

部分可观察Markov决策过程是通过引入信念状态空间将非Markov链问题转化为Markov链问题来求解,其描述真实世界的特性使它成为研究随机决策过程的重要分支.介绍了部分可观察Markov决策过程的基本原理和决策过程,提出一种基于策略迭代和值迭代的部分可观察Markov决策算法,该算法利用线性规划和动态规划的思想,解决当信念状态空间较大时出现的"维数灾"问题,得到Markov决策的逼近最优解.实验数据表明该算法是可行的和有效的.     

牛顿迭代公式在定点数开立方中的运用

分析了牛顿迭代算法直接用于开立方的缺点,针对常见的32 bit定点数,提出一种变形的牛顿迭代法与查表法相结合的开立方算法,并进行了相应的软硬件仿真。结果表明,该算法误差精确到整数位,满足定点数开立方要求,占用资源合理,时延性能优于常见的逐位循环算法,是一种可行的快速开立方算法。     

一种对扭曲景象序列三维重建迭代方法

在计算机视觉中,对严重扭曲的景象序列进行三维重建十分困难,本文提出一种简单且有效的迭代方法：首先提出一种基于B样条的非刚体图像配准算法,并结合最优图像块选择算法对扭曲图像序列进行复原;然后提出一种新的三2一范数优化准则,在此基础上结合基于Sampson近似的迭代算法实现多视三角化;最后进行实验并与传统方法比较,实验分析表明,本文提出的一种对扭曲景象序列三维重建迭代方法可以更有效地对扭曲景像序列实现三维重建,并具有算法复杂性小、运算时间短、模拟精度高的优点。     

Markov 控制过程在紧致行动集上的迭代优化算法

研究一类连续时间Markov控制过程(CTMCP)在紧致行动集上关于平均代价性能准则的优化算法。根据CTMCP的性能势公式和平均代价最优性方程，导出了求解最优或次最优平稳控制策略的策略迭代算法和数值迭代算法，在无需假设迭代算子是sp—压缩的条件下，给出了这两种算法的收敛性证明。最后通过分析一个受控排队网络的例子说明了这种方法的优越性。     

混合策略改进的乌鸦搜索算法

为了改善乌鸦搜索算法(crow search algorithm,CSA)收敛速度慢、收敛精度不足的问题,提出一种混合策略改进的乌鸦搜索算法(MSCSA).首先在算法运行前期引入tent序列扰动的自适应权重系数,提高算法收敛速度;其次在算法后期引入混合黄金正弦与飞蛾扑火算子,避免算法后期陷入局部最优值;最后通过改进算法的发现概率AP,增加算法的随机性从而提高算法的收敛精度.通过在九个基准函数上对比测试,确定迭代系数的取值,通过Wilcoxon秩和测试验证算法性能.实验结果证明,所提出的MSCSA的性能更为优秀.     

A Reinforcement Learning Algorithm Based on Policy Iteration for Average Reward: Empirical Results with Yield Management and Convergence Analysis

We present a Reinforcement Learning (RL) algorithm based on policy iteration for solving average reward Markov and semi-Markov decision problems. In the literature on discounted reward RL, algorithms based on policy iteration and actor-critic algorithms have appeared. Our algorithm is an asynchronous, model-free algorithm (which can be used on large-scale problems) that hinges on the idea of computing the value function of a given policy and searching over policy space. In the applied operations research community, RL has been used to derive good solutions to problems previously considered intractable. Hence in this paper, we have tested the proposed algorithm on a commercially significant case study related to a real-world problem from the airline industry. It focuses on yield management, which has been hailed as the key factor for generating profits in the airline industry. In the experiments conducted, we use our algorithm with a nearest-neighbor approach to tackle a large state space. We also present a convergence analysis of the algorithm via an ordinary differential equation method.     

具有敏感区域的华南虎图像配准研究

对数极坐标映射是一种具有刚体不变性的模板匹配算法,以它获得的刚体变换矩阵为初值经LMA(Levenberg Marquardt algorithm)迭代可以实现图像的高精度配准,但对于场景发生剧烈变化的图像对,上述方法无法获得正确的配准参数。为此,提出了一种具有敏感区域的图像配准算法,在LMA迭代中仅考虑落在人工选取的敏感区域中的像素点,通过对陕西林业厅公布的华南虎照片进行的图像配准实验表明了该算法的有效性。     

多用户MIMO系统用户选择算法

MIMO系统在不增加带宽的情况下可以有效提高频谱效率。但由于多用户MIMO系统现存预编码方法和系统天线数目的限制,使得系统容纳用户数为一限定值,无法满足实际需要。针对这一问题,给出一种等功率分配的用户选择算法,其通过对信道容量等效近似来得到较优的用户组。为了降低用户选择复杂度,给出一种迭代的次优用户选择算法,达到快速选取较优用户的目的。仿真结果表明所提算法可以获得较好的系统容量性能,适用于实际通信系统。     

基于初始中心迭代收敛的文本聚类方法

利用两三次的K-Means迭代得到初始簇的中心,选择一组具有良好区分度的方向构建IMIC坐标系,在该坐标系下,构造出各坐标轴的重新标度函数用以提高聚类决策的有效性。算法IMIC经过多次迭代,最后收敛到最终解。IMIC算法的时间复杂度与K-Means保持在同一量级上。实验结果表明,IMIC算法有较好的聚类质量。     

自适应全变分图像去噪模型及其快速求解*

在联合冲击滤波器和非线性各向异性扩散滤波器对含噪图像做预处理的基础上,利用边缘检测算子选取自适应参数,构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型,并基于Bregman迭代正则化方法设计了其快速迭代求解算法.实验结果表明,自适应去噪模型及其求解算法在快速去除噪声的同时保留了图像的边缘轮廓和纹理等细节信息,得到的复原图像在客观评价标准和主观视觉效果方面均有所提高.