一种求解Ramsey数的DNA计算机算法

Ramsey理论是组合数学中一个庞大而又丰富的领域,在集合论、逻辑学、分析以及代数学上具有极重要的应用.Ramsey数的求解是非常困难的,迄今为止只求出9个Ramsey数的准确值.探讨了DNA生物分子超级计算在求解这一困难数学问题的可能性.将Adleman-Lipton模型生物操作与粘贴模型解空间相结合的DNA计算模型...     

图的顶点着色问题的一种DNA算法

在构造了一种新型的“类发夹”式探针的基础上,给出了图的顶点着色问题的一种DNA算法。利用顶点的适当编码,该算法直接生成可满足解空间,无须在全体解空间中进行各种过滤过程,使用常规的生物操作完成可满足解空间的产生及最终解的分离。     

基于混合优化算法的最大独立集问题求解

蚁群优化算法（ACO）的正反馈机制使其具有强大的局部搜索性能,但其全局优化性的优劣在很大程度上与挥发系数的选择有关,如选择得不合适则易将使算法陷入局部最优,而禁忌搜索算法（TS）则具有强大的全局优化性能。为了弥补单一ACO算法的局限性,将ACO算法与TS算法组合起来,提出了基于TS和ACO算法的混合优化算法HTSACO,并将该混合优化算法用于求解最大独立集问题。实验表明：与标准蚁群优化算法相比,该算法显示出了很高的全局优化性和计算效率。     

用神经网络启发式算法求解最大独立集问题

本文提出一种求解最大独立集问题(MIS)的启发式神经网络算法.该算法基于MIS问题的特点,有效地限制神经网络初始点的选择范围,并利用神经网络快速收敛能力获得问题的解.与标准神经网络算法相比,该算法显示了较高的全局优化性态与计算效率.模拟计算实例表明了该算法的有效性.     

基于闭环DNA计算的最大独立集问题的算法

提出闭环DNA计算模型及其基本生化实验,给出解决最大独立集问题的闭环DNA算法。在闭环DNA算法中,提出并实现了用删除实验直接构造所有最大独立集的构想,即通过多次删除实验使顶点集合逐步满足独立集的要求,最后达到最大独立集。该方法使得算法的设计简单明了。算法仅用到基本的删除实验,实现简捷、可靠。     

求解独立任务调度的离散粒子群优化算法

针对独立任务调度问题,提出一种改进的离散粒子群算法,采用基于任务的编码方式,对粒子的位置和速度更新方法进行重新定义。为防止粒子群算法的早熟收敛,给出利用模拟退火算法的局部搜索能力在最优解附近进行精细搜索,以改善解的质量。仿真结果表明,与遗传算法和基本粒子群算法相比,该混合算法具有较好的优化性能。     

关联维数的并行求解算法

关联维数的求解是分形理论中的一个重要问题,标准算法由于其巨大的计算量,不能满足实时任务的需要,过去的改造算法集中在串行地减少求解多个关联维数时的重复计算量,并未从根本上降低O(N^2)次的向量距离计算、距离比较和求和次数,其应用范围和性能改善程度是有限的。本文给出了两个并行算法：基于PRAM模型的花费O(N^2／p logp)时间p个处理机的算法,和基于LARPBS模型的花费O(N^2p)时间p个处理机的算法。相对纯理论的PRAM算法,LARPBS算法是实际可行的,它是目前时间复杂度最低的算法,并且是最优可扩展和成长最优的。     

基于生物芯片的背包问题DNA算法

通过生物芯片上的DNA算法求解背包问题.先将给定问题的约束条件进行分解,然后将物品重量映射为DNA序列,再依次在设计好的生物芯片上进行链接反应、凝胶电泳、探针检测和放射自显影,最后得到问题的解.本文的工作是在生物芯片上实现DNA算法,求解优化问题的一次有益尝试.     

基于遗传粒子群算法的DNA编码优化

DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要手段,该文从DNA编码设计应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式,采用遗传粒子群算法解决该多目标优化问题,并在不同的约束准则下将计算得到的序列与已有的DNA序列进行了对比。仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于文化进化粒子群算法的DNA序列设计

DNA编码序列的设计是影响DNA计算可靠性的重要途径,从DNA编码应满足的多约束条件中选取适当的约束条件,针对这些约束条件提出每个DNA个体应满足的评估公式以及目标序列集合的评价函数,采用文化进化粒子群算法解决DNA序列设计的多目标优化问题,仿真结果表明该混合算法针对DNA序列设计问题,在求解最优值能力,解的稳定性方面都取得了不错的效果。     

基于DNA计算的IDEA密码攻击方法

针对国际数据加密算法(IDEA)密码的特点,提出一种基于DNA计算的粘附子模型的IDEA密码系统攻击方法。该方法使用已知明文进行攻击,采用DNA储存链编码各种可能的密钥与已知明文,通过组合、分离、设置、清除4种操作筛选出密钥,由凝胶电泳确定密钥的具体值。该攻击方法所需的数据量仅为一组明文密文对,时间复杂度为O(n2)。     

基于改进单亲遗传算法的Flow-Shop问题求解方法

文章以Flow-Shop问题为背景,提出了一种求解该类问题的改进单亲遗传算法(PGA)。文章结合两个实例进行了仿真分析,结果表明了单亲遗传算法的有效性和可行性。     

一种基于遗传算法求解TSP问题的优化算法

旅行商问题是组合优化的一个经典问题,也是评价算法好坏的一个标准,它要求在给定的一张图中寻找一条哈密尔顿回路,使得该回路在所有的回路中长度最短。然而,该问题是一个NP完全问题,其求解时间会随着问题规模的扩大急剧上升。因此,只能希望在允许的时间内寻求问题的一个较优的解来替代。本文借助生物学的相关理论与思想采用遗传算法对该问题进行求解,最后通过对遗传算法的进一步分析,提出了一种可行的改进算法,达到了获得较优解的目的。     

基于混合蚁群算法的DNA编码序列设计方法

通过将遗传算法中的交叉、变异操作与蚁群算法中的协同模型进行结合,提出了一种基于混合蚁群算法的DNA编码序列设计方案.实验表明,该算法具有较高的收敛速度,能为DNA计算提供可靠的编码序列.     

计算任意最大值堆的枚举总数目的实用算法

给出了一个最大值堆（当它为一棵满二叉树时）的枚举计数公式，提出了计算任意一个最大值堆的枚举总数目的一个实用算法。     

基于遗传算法的指派问题求解

提出了利用遗传算法来解决指派问题．主要将每项任务作为一个基因位。形成染色体。然后借助遗传操作的选择、交叉和变异等操作来对问题进行优化操作。实验结果表明该算法是有效的。     

基于独立分量分析的图像融合算法

提出了一种基于独立分量分析(ICA)的图像融合算法。在图像配准的基础上,利用独立分量分析对图像进行训练获得独立分量基函数。对于待融合图像,通过训练得到的基函数对图像进行线性变换,然后在变换域根据不同的融合规则对图像进行融合,ICA反变换得到融合图像。仿真结果表明了该方法的有效性。 关键词：     

DNA计算中的编码方法研究

DNA计算是一种利用生物大分子间的相互作用来实现并行计算的新的计算模式。因为其具有强大的并行性和高密度的信息存储能力,因而引起了科学界的广泛关注。编码是DNA计算的第一步,也是最重要的一步。编码质量的好坏直接影响反应过程的速度和效率。论文主要介绍了DNA计算过程中的编码问题、影响编码的因素及已有的几种主要的编码方法;最后指出了DNA计算的编码方法存在的问题及研究方向。     

基于单亲遗传算法的Job-Shop问题求解方法的研究

本文针对遗传算法求解Job-Shop问题时,存在遗传算子设计复杂、计算效率不高等问题,提出了一种求解该类问题的单亲遗传算法.实验表明:该算法是可行的、有效的.