复合并行机排序问题启发式算法性能比的紧界研究

已证明装配式流水作业排序问题是NP完全问题,没有好算法。提出了该问题的启发式算法———归并算法,并证明了该算法在最坏情况下的性能比。用一个典型实例证明:此上界是可达的。     

遗传禁忌搜索算法收敛性和时间复杂度分析

遗传禁忌搜索算法多用于车辆路径优化、旅行商问题等,试验证明:融合遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法相比单一算法的性能有较大提升,但缺少理论证明。本文阐述了遗传禁忌搜索算法的混合策略,从理论上对该算法的收敛性进行了证明,对时间复杂度进行了分析。应用马尔科夫链模型证明了遗传禁忌搜索算法是以概率1收敛到全局最优解的,并应用求解随机算法时间复杂度的方法,即求解算法的期望收敛时间,估算了该算法的时间复杂度,结果证明该算法的时间复杂度与所得解的多样性、问题规模以及遗传算法的种群数量有关。     

对R. W. Floyd算法的一点扩展

本文对Floyd算法进行了分析,在此基础上提出了一种扩展的Floyd算法。该算法在实际工程中有一定的应用价值。扩展的Floyd算法已在计算机上实现,计算结果证明该算法正确。     

基于智能控制算法的发酵过程的温度控制

文中在详细分析影响发酵罐发酵温度因素的基础上,提出了一种智能控制算法,详述了该算法的具体实现,并投入实际系统中运行,结果证明该算法控制效果良好.     

求解货郎担问题的一个算法

对无向图的货郎担问题给出一个较好的算法。计算量为0(Kn~4)。该算法已在计算机上实现,通过对实例的计算,证明该算法十分有效。     

大规模动态系统的分布式状态估计算法

主要研究离散时间大规模动态系统的分布式状态估计问题。首先,将系统划分为若干个子系统,基于区域内部量测信息和邻居传递的信息,各子系统利用该算法对本地状态进行估计,降低状态变量的维数、算法的计算复杂度和通信压力。该算法独立运行,并且平行运行该算法可以有效减少整体运行时间。通过减弱约束条件,利用数学归纳法证明由该算法得到的估计误差协方差和预测误差协方差矩阵正定。根据系统能观测性秩判据和不等式技巧,证明误差协方差矩阵有上界,并且上界是有界的,保证该算法在应用中的可行性。最后通过仿真研究,验证主要结论。     

用MAX_MIN蚂蚁算法解决中国旅行商问题

简要阐述了中国旅行商问题,介绍了MAX_MIN蚂蚁算法的原理和其在蚁群算法上的改进,使用MAX_MIN蚂蚁算法解决该问题,最后的试验结果证明该方法在解决这种问题上是有效的.     

共轭投影梯度滤子算法及其全局收敛性

提出了一种基于共轭投影梯度思想的SQP-滤子算法,滤子技术的引入使得该算法不需要求解二次规划子问题.借助于共轭投影梯度思想能有效避免常规滤子算法中的恢复算法,简化了算法结构.在一定条件下,证明该算法具有全局收敛性.     

两种常用指纹图像细化算法的改进

本文对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究,结合这两种算法,提出了一种综合的细化算法。经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求。     

BP-PID在锅炉蒸汽压力控制中的应用

针对锅炉蒸汽压力系统具有大惯性、大滞后等特点,采用BP神经网络PID方法进行控制.该算法简单、易于实现.仿真研究证明该算法具有较好的控制效果.该系统软件在Windows XP平台下利用VB编制,硬件主要由普通PC机和研华的ADAM模块组成.实验证明该系统能实时采集现场压力,具有一定的实用效果.     

基于遗传算法的LTE下行系统资源分配算法

为改善多业务LTE下行系统的吞吐量和公平性并满足用户对多业务的需求,提出一种基于遗传算法的资源分配算法。该算法以遗传算法为基础,建立以适应度函数值之和最大化为目的的优化目标,根据用户业务的服务质量需求和信道状态信息设计适应度函数,经过选择、交叉、变异等操作,得到相对最优资源分配方案。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法满足多种业务的服务质量需求,增加系统的公平性,对实时业务提供较小的时延,对尽力而为业务提供更大的吞吐量。     

关于射丛上极小曲面方程容许群的一点注记

用Lie对称群的方法研究了在的射丛上极小曲面方程的容许群,在求解过程中可以利用极小曲面方程中变量的相关性计算,也可以将极小曲面方程直接代入降低自由度计算,结果表明两种方法计算效果相同     

智慧蜀旅：四川旅游信息化公共服务体系创新发展刍议

信息技术是我国旅游产业提档升级的重要基础,关键是以旅游信息化公共服务体系建设为抓手,实现创新探索。四川作为全国旅游信息化试点省,需要从内涵与外延考量旅游信息化公共服务体系的创新,构建“智慧蜀旅”。     

一种提高DBSCAN聚类算法质量的新方法

针对基于密度带有“噪声”的空间聚类应用(DBSCAN)聚类算法存在的3个主要问题: 输入参数敏感、对内存要求高、数据分布不均匀时影响聚类效果,提出了一种基于遗传方法的DBSCAN算法改进方案数据分区中使用遗传思想的DBSCAN算法(DPDGA)来提高聚类质量．利用遗传算法改进K-means算法来获取初始聚类中心;对数据进行划分,在此基础上对划分的每一部分使用DBSCAN算法进行聚类;合并聚类的结果．仿真实验表明,新方法较好解决了传统DBSCAN聚类算法存在的问题,在聚类效率和聚类效果方面均优于传统DBSCAN聚类算法．     

基于Landsat TM数据的延吉市地表温度的2种反演算法比较研究

基于Landsat TM影像中的热红外数据,利用单窗算法和单通道算法对延吉市的地表温度进行了反演,并对反演结果进行了统计.结果表明:2种反演算法所反演出来的地表温度总体趋势比较一致,其中单通道算法所反演出来的温度比单窗算法高一些,平均相差约1.03 K;2种算法的结果与亮度温度相比,单窗算法和单通道算法分别高出约3.32 K和4.35 K.     

遗传算法的理论研究综述

本文简单回顾了遗传算法的发展历史，并对遗传算法的理论从数学基础和改进两个方面进行了综述。     

平衡决策树分类精度与规则简易性研究

本文从实用的角度分析了C4.5算法的不足,提出了平衡决策树分类精度和分类规则简易性的观点。在此基础上,提出一个借助遗传算法进行属性组合寻优、进而实现决策树分类精度与规则简易性平衡的决策树优化算法,并为此设计了一个适应度函数。     

基于智能处理的融合定位解算算法

对基于数据融合的定位解算算法进行了研究,在将遗传算法、模拟退火算法和经典的Chan氏算法性能比较的基础上,将遗传算法与模拟退火算法相结合,提出了基于数据融合的定位解算算法。仿真结果表明：融合算法的定位精度优于非融合算法,且运算量较小。     

一类模拟退火算法与遗传算法混合优化策略

提出一类模拟退火算法（GA）和遗传算法（SA）的混合策略。算法结构上,提出模拟退火算法与遗传算法相结合,既发挥模拟退火算法搜索面广、遗传算法收敛快的优点,又克服前者收敛速度较慢而后者收敛容易早熟的问题。在算法操作细节上,加入杰出个体保护策略及自适应调整的遗传操作,以及增加记忆功能的模拟退火操作与收敛准则。从而既防止算法陷入局部最优,又提高收敛速度及搜索效率。     

多层神经网络的一种新的学习算法

给出前馈式多层神经网络的一种新的学习算法，该算法的特点是单参数动态搜索，大大减少了误差函数的计算量。给出了详细的算法描述。计算结果表明，新算法的收敛速度较现行的Ｂ－Ｐ算法有明显的改进。