基于类电磁算法的模具在模台上组合分配的优化

针对预制构件生产线中模台利用率低的问题,提出一种改进的类电磁算法与改进的BL定位算法相结合的方法来求解该问题.建立模具在模台上组合分配问题的数学模型.通过改进的类电磁算法优化预制构件投产上线顺序,进而决定对应模具的摆放顺序.由于标准的类电磁算法易陷入局部极值,改进算法加入模拟退火算法的思想来提高算法跃出局部极值的能力,...     

基于回溯算法的蜂窝通信系统最优信道分配

介绍了k=(k1,k2)条件下蜂窝通信系统的最优信道分配问题,并通过回溯算法得到了有限基站信道分配的最优解,并由此推出无限蜂窝通信系统信道分配最优解。     

基于回溯法的排课算法

多年来,排课算法是众多专家学者感兴趣的课题,同时也取得了诸多研究成果,诸如基于图论的排课算法、利用人工智能进行排课等。但这些算法都相对复杂,在软件实现上有一定的难度。该文利用回溯算法来解决排课问题,方法简单,易于软件实现。     

基于回溯法的排课算法

多年来,排课算法是众多专家学者感兴趣的课题,同时也取得了诸多研究成果,诸如基于图论的排课算法、利用人工智能进行排课等。但这些算法都相对复杂,在软件实现上有一定的难度。该文利用回溯算法来解决排课问题,方法简单,易于软件实现。     

回溯算法在多约束分配问题中的应用

以学生宿舍合理分配问题为背景,对分配中所涉及的学生高考入学成绩、生源地、宿舍类别等诸多约束条件进行充分分析和探讨,给出了解决这类问题的一种新的有效算法--基于矩阵存储的回溯算法,并给出了算法的实现细节.在此基础上,讨论了该算法的时间复杂度,得出了该算法较同类问题的回溯法具有更好的时间效率,说明了该算法在多约束分配问题中更具合理性和有效性.     

基于算法组合的人员排班方法研究

排班问题是现实生活中的常见问题.从国内某货航实际情况出发,提出了一种初步排班流程.首先采用线性规划建立班制,再依据班制用贪心算法构建班制串矩阵,以回溯方法将具体班填入班制串,进行微调后完成排班.实验表明了排班方法的合理性.     

基于回溯思想的银行家算法优化

本文针对传统银行家算法逐次分配资源的限制,提出利用回溯思想整体检测系统安全性,达到优化算法的效果。     

求组合问题的不同算法比较分析

介绍了递归法与回溯法的一般思想,分析了用递归法与回溯法求解组合问题,还对求解问题的复杂度以及优缺点进行了分析比较.     

利用回溯法求解若干问题的探讨

利用回溯法可求出一类问题的一组解或最优解，本文介绍了回溯的一般方法。 探讨了几个经典问题的回溯算法。     

递归技术在采用回溯法求解的问题上的应用

本文讨论了对采用回溯法求解的问题设计递归算法程序的方法，同时，对几个较典型的问题，给出了采用回溯法求解时的递归算法程序。     

基于差分进化的回溯搜索优化算法研究与改进

针对回溯搜索优化算法收敛速度慢和易早熟的缺点,提出了一种改进算法.首先,利用麦克斯韦分布产生变异尺度系数,并在此基础上提出了一种新的变异算子.新变异算子有效地加快了收敛速度.同时,在变异策略中添加了一种选择机制以增加全局搜索能力,避免出现早熟收敛.通过与差分进化的变异策略对比和经典测试函数的测试,实验结果表明改进算法不仅具有较快的收敛速度,而且具有良好的全局搜索能力.     

基于元胞自动机的动态回溯搜索优化算法

针对传统回溯搜索优化算法存在收敛速度慢、搜索精度不高等问题,提出了一种基于元胞自动机和正交实验设计的改进算法。首先将正交实验设计方法引入算法的交叉算子中,得出具有代表性的优质子代个体;然后在元胞自动机邻居模型的基础上,对个体展开领域内多父代正交交叉操作,提高算法的开采能力和搜索效率;最后对参与交叉的种群引入动态优秀个体比例权重进行选择更新,并采用新的动态变异方程,平衡算法的全局搜索和局部搜索能力。通过对12个标准测试函数进行仿真实验,并与其他六种表现良好的算法进行比较,结果表明,改进的算法在收敛速度以及寻优精度方面都具有明显优势。     

基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离

针对独立矢量分析（IVA）算法初始分离矩阵取值对分离性能影响较大的局限性,提出了基于回溯搜索优化的卷积混合语音盲分离算法。采用频域各频率点IVA分离信号的复数峭度和作为目标函数,利用回溯搜索优化算法（BSA）对初始分离矩阵进行优化调整,更好地实现了语音信号的盲分离。在分离过程中,采用复Givens旋转变换原理将对分离矩阵的求解转化为对旋转角度的求解,有效减少了BSA的参数编码维数,降低了优化求解难度。针对语音信号的卷积混合分离实验表明,该算法具有良好的分离效果,其分离性能较之基本IVA算法显著提升。     

基于遗传-蚁群融合算法的OSPF路由算法QoS扩展

OSPF路由协议是现代计算机网络应用最为广泛的路由协议之一,为了适应现代网络应用对路由选择的QoS要求,IETF对其进行了扩展,最短路径算法也采用BF算法。但是,这些算法只能计算满足某一条件的路径集合中最短路径,不能满足对带宽、时延和差错率等多项QoS参数都有要求的最优路由选择。采用遗传算法和蚁群算法相结合的融合算法,继承了遗传算法和蚁群算法的优点,在求精解效率上优于遗传算法,在时间效率上优于蚁群算法,能很好地实现多QoS要求的最优路径计算。测试证明融合算法优化性能和时间性能都取得了很好的效果,可以应用于OSPF协议。     

基于组合分片模型和粒子滤波的人脸跟踪算法*

针对现有跟踪主流算法对目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰综合性能不强的现状,改进算法利用组合分片模型和粒子滤波算法的结合来提升综合性能,提高跟踪算法准确性。改进算法采用粒子滤波算法,同时通过优化组合重采样算法提高算法的跟踪性能。组合分片模型结合水平竖直分片模型和环形分片模型的优点,通过Bhattacharyya系数进行模型相似性度量,高效克服人脸跟踪中遮挡问题和背景干扰问题。实验通过改进算法和对比算法在多变化人脸视频集进行跟踪,证明改进算法提高了对人脸目标的跟踪成功率。针对人脸跟踪中目标机动性、目标遮挡和目标背景干扰问题,通过算法的改进,跟踪效果明显改善、提升了跟踪的成功率,实现了算法对以上三种因素综合性能的提升。     

基于合并思想和竞争学习思想的聚类新算法

针对分类目的准确标识出有样本分布的空间区域位置,没有类分布先验知识,类数不能预先确定的情况,提出一种聚类新方法.该算法的初始类心为所有样本点,竞争获胜规则由最近邻改为阈值,竞争过程中同时进行类心合并.在样本数量较大时,提出网格中心法和网格采样法降低计算复杂度.实验结果证实该算法对初始设置和参数不敏感,且结束条件容易确定,在一定程度上聚类效果优于其它算法.     

基于相异度矩阵的冲突证据合成算法

为解决经典证据理论在证据冲突程度高的环境下合成容易导致Zadeh悖论的问题,提出一种解决冲突证据合成问题的算法。通过计算证据间的欧几里德距离构造相异度矩阵,计算证据的相异支持度、可信度和修正率,对证据进行修正后利用合成算法进行合成。实验结果表明,该算法可以很好地解决Zadeh悖论,合成结果优于现有一些典型方法。     

基于组合遗传算法的产品形态创新设计研究*

通过分析组合原理与遗传算法在产品形态设计领域的应用现状与各自的优缺点,提出了一种利用组合原理与遗传算法在形态设计中的优点进行产品形态创新设计的混合算法,阐述了该算法的应用方式与步骤。通过一个洗衣机的实例验证了算法的可行性与实用性。结果显示,该算法能生成具有一定创新性的产品形态。     

基于组合原理和遗传算法的产品形态创新设计

通过分析遗传算法在产品形态设计领域中的现状和局限性,在结合遗传算法本身的特点上引入了组合原理。提取不同产品的形态特征曲线,采用曲线树的方式来编码曲线,通过组合原理和遗传算法对由树节点编码的形态特征曲线实施交叉、变异、选择等操作,产生新的后代。最后通过实例,验证了文中算法的执行过程和可行性。     

基于矢量游走的任意非自交图形合并算法

图形处理软件中,常常需要将许多非自交图形合并成一个图形,提出一种基于矢量游走的任意非自交多边形合并算法,提出了适合于多边形合并运算的改进矢量游走规则及交点转移条件.通过将交点和两相交矢量边联合处理,对交点分类,有效地去除了“伪交点”,进而简化了重合交点处理.提出用带凸度线段的方式来表示圆和舍圆弧边的多边形,成功地将矢量游走规则运用到这些复杂多边形的快速合并当中.