NES-Join算法的改进算法

NES-Join算法是一种无需外排序的连接运算算法,其复杂性优于经典的Sort-Merge Join算法及改进后的SDC-Join算法.在NES-Join算法基础上提出一种改进算法,该算法能够有效压缩原算法中未匹配记录暂存块中的空记录信息,从而使NES-Join算法更具实用性.通过实验和分析表明,改进后的NES-Join算法与原算法时间复杂性相当,但显著提高了磁盘空间的使用率.     

递归算法与高效算法

文章通过实例给出了采用母函数法同时解决递归算法的两个问题:复杂递归算法的时间复杂度的求解问题和递归算法到高效算法的转化问題,并由此设计出高效的组合算法.     

基于差异演化算法和郭涛算法的文化算法

针对数值优化问题,对差异演化算法进行改进,获得多子差异演化算法。将多子差异演化算法和基于自适应搜索子空间的郭涛算法融合到文化算法的框架中,提出一种新的文化算法。实验结果表明,与多子差异演化算法、差异演化算法和基于自适应搜索子空间的郭涛算法相比,该算法收敛速度快,不易陷入局部最优,所得解的质量更好。     

基于EM算法和PSO算法的混合优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部最优解并且存在过早收敛的问题,将类电磁机制算法中的吸引-排斥机制引入到粒子群优化算法中,提出一种类电磁机制算法和粒子群优化算法的混合优化算法(EMPSO).首先按照基本粒子群优化算法的寻优方式对各粒子进行更新,再利用类电磁机制中的吸引-排斥机制对个体最优粒子和群体最优粒子进行移动,最后通过几个标准测试函数进行了测试,并与标准粒子群算法(PSO)、免疫粒子群算法(IPSO)、混沌粒子群算法(CPSO)进行对比.测试结果表明,改进算法提高了全局搜索能力和熟练速度,改善了优化性能.     

基于相似性算法与蚁群算法的聚类算法

由于当今的网络数据是海量的,因此科研人员对某些问题进行研究时需要将不同属性的数据从中提取出来,然而在提取这些数据之前需要将相同数据进行聚类。数据聚类的过程,也就是寻找数据最优属性的过程,然而人工蚁群就是一种寻找问题最优解的算法,因此在本文中再次将蚁群算法在聚类中进行应用。由本文提出的聚类算法可以分为两个部分,第一部分是：通过相似性算法来衡量数据之间的相似度,第二部分是：根据第一部分的计算结果,再采用蚁群算法为需要聚类的数据选择不同的聚类中心,从而对不同属性的数据进行聚类,经过以上两个过程的计算,可以实现对数据的聚类。在本文中进行数据聚类时采用的相似性度量来代替距离的计算,是本文创新点之一,采用蚁群算法在聚类过程中来选择聚类中心也是本文的创新所在。     

基于自由落体算法的混合遗传算法

遗传算法(Genetic Algorithm)是一类借鉴生物界的进化规律演化而来的随机化搜索方法。它是一种有效的解决最优化问题的方法。但也存在一些不足,主要是早熟收敛问题。因此,标准的简单GA在实际应用中得到的结果可能并非是全局最优解。为弥补标准遗传算法的这些缺陷,该文利用遗传算法与自由落体算法相结合,来求解现实生活中存在的二维装箱问题,事实证明得出了较好的解。     

新的进化算法--文化算法

文化算法源于对人类社会多层面进化的模拟,为进化算法提供了一个新的计算框架.和其他进化算法相比,文化算法概念清晰,更能准确地反映社会的进化过程,并在一些领域取得了成功的应用.本文首先讲述了该算法的生物解释,然后介绍了算法的基本原理和不同版本,并给出了一些成功应用的实例,最后给出了本文的结论和进一步的研究方向.     

量子算法与量子衍生算法

随着经典计算发展日趋缓慢,量子计算正逐渐成为研究领域的关注热点.该文简要介绍了量子计算的基本原理.接着,从当前量子计算领域中的两个活跃研究方向——量子算法和量子衍生技术研究出发对整个量子算法领域主要发展脉络进行梳理并总结目前量子计算研究的发展规律.最后,该文针对这两个方向提出了若干量子计算领域的发展趋势.通过对量子计算研究领域的综述和展望,对后续量子计算研究发展具有一定的指导意义.     

基于Apriori算法的改进算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。提出了一种改进算法,并将该算法与Apriori算法进行了比较。该算法只需要对数据库扫描一遍,并且存放辅助信息所需要的空间也少,结果表明该算法对关联规则挖掘较为有效。     

EM算法与K-Means算法比较

聚类是广泛应用的基本数据挖掘方法之一,它按照数据的相似性和差异性将数据分为若干簇,并使得同簇的尽量相似,不同簇的尽量相异.目前存在大量的聚类算法,本文仅考察了划分方法中的两个常用算法:EM算法和K-Means算法,并重点剖析了EM算法,对实验结果进行了分析.最后对算法进行了总结与讨论.     

AES决赛算法--Rijndael算法简介

美国国家标准技术研究所(NIST)推选的新的高级加密标准算法名称为“Rijndael”。该算法是由比利时的两位密码专家提出的,一位是“国际质子世界”(Proton World International)公司的Joan Daemen博士,另一位是利文(Katholieke)大学电器工程系的Vincent Rijmen博士。我们在本文中暂按照音译把这种算法称为“荣代儿”。 Rijndael算法的由来 1997年1月2日,NIST宣布启动AES的开发研究计划,并于1997年9月12日正式发出征集算法的公告。征集公告声称NIST的目标是,确定一种无密级的、公开透漏加密算法的、免费使用的、全世界通用的AES。算法的最     

基于Apriori算法的改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一项重要内容.为了快速挖掘关联规则,分析了挖掘关联规则的Apriori算法,并在此基础上给出了一种改进的算法:NApriori算法,利用频繁1项集重新组织事务数据库来挖掘关联规则,此方法仅需扫描数据库2次,且避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,实验结果表明此方法比Apriori算法有更好的性能.     

基于欺负算法的优化算法

分布式算法中的欺负算法在选举协调者的过程中由于传输了大量信包而导致性能降低。该文在分析原有算法及其数学模型的基础上,提出一种优化算法并建立了相应的数学模型,对2种算法进行比较可以得出,优化算法在避免了选举失败或选举错误的基础上有效降低了选举过程中信包的传输数量,提高了通信性能,避免了网络延迟和网络拥塞。     

新的仿生算法:蟑螂算法

通过模拟蟑螂的觅食行为,提出蟑螂算法(Cockroach Swarm Optimization,CSO)。算法充分利用了蟑螂社会的平等特性和群体智慧。食物再分配、回巢等策略的使用使算法具有较强的全局搜索和局部搜索能力。以TSP问题为例对算法进行仿真测试,实验证明算法有效且优于存在的离散粒子群算法(Discrete Particle Swarm Optimization,PSO)。     

混合CS算法的DE算法

为解决基本差分进化算法的缺陷,利用布谷鸟搜索（CS）算法寻优能力强的优点,在DE每次完成选择操作后,不直接进入下一次迭代,而是引入CS算法,继续进行搜索,这样就增加了粒子的搜索活力,从而得到一种新的差分进化算法。经过对6个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进。将算法应用于求解非线性方程组问题,给出了数值算例。     

一种基于PBIL算法和变焦算法的混合算法

基于群体的增量学习(PBIL)算法具有运行过程简单、解决问题快速准确的优点.本文采用二进制编码,针对二进制编码的算法从二进制最高位到最低位依次收敛的多米诺现象,提出一种变焦算法用来提高PBIL算法的搜索效率和求解精度.基于多组不同维数的Benchmark函数的仿真结果表明,混合算法具有全局收敛、求解精度及搜索效率高的优点.     

基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法

改进差分进化算法不能有效利用进化过程中的知识,传统文化算法进化后期收敛速度较慢。针对这些问题提出一种基于文化算法和改进差分进化算法的混合算法,并将这一算法应用于约束求解问题。对基准函数和丁烯烷化生产调度问题进行仿真,结果表明该混合算法具有较好的实用性和稳健性,在寻优效率和优化结果方面都优于与之比较的算法,并降低了计算量。     

从生活算法中审视程序设计算法

什么是算法?总有人认为这是个难懂的问题,与自己没有太大的关系.一般明确提及算法的有在数学中的算法、计算机程序设计中的算法等.其实,其他学科也有提及算法的,比如心理学.数学中的算法是指计算的方法.     

算法研究在算法教学中的应用

在算法教学中补充讲解一些综合实例，通过提出问题，分析问题，讲解问题，将算法研究的思想贯穿其中，可以培养学生的研究意识以及培养学生的发散式思雏。     

普里姆算法和迪克斯特拉算法的比较

对比是非常有效的学习方法。普里姆算法和迪克斯特拉算法是数据结构中的典型算法，本文通过它们的设计和实现的对比，展示这种方法的意义。