Memetic算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

Memetic算法是一种将遗传算法和局部搜索结合使用的超启发式算法。本文将该算法应用于带时间窗的车辆路径问题。算法中采用了动态矩阵的染色体编码方式。通过数值仿真表明了该算法和编码方式求解这类问题的有效性。     

Memetic算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

Memetic算法是一种将遗传算法和局部搜索结合使用的超启发式算法。本文将该算法应用于带时间窗的车辆路径问题。算法中采用了动态矩阵的染色体编码方式。通过数值仿真表明了该算法和编码方式求解这类问题的有效性。     

基于遗传算法RBF网络的波束形成

为寻求自适应阵列天线技术在波束形成准确性和收敛速度上的突破,尝试引入智能控制理论中的优化算法.提出一种染色体长度可调的编码方式,用这种编码方式下的遗传算法同时训练RBF网络的网络参数和拓扑结构,将训练后的RBF网络用于上行链路的自适应波束形成.理论分析和仿真结果表明,染色体长度可调编码方式下的遗传算法是有效的,该算法能够比较准确地逼近理论上的最优权值,提高了算法的收敛速度.     

TD-HSPA+MU-MIMO调制编码方式选择

在下行多用户多输入多输出场景下,针对时分双工增强高速分组接入系统的调制编码方式选择不准确的问题,提出了一种综合考虑多用户干扰和信道时变特性的调制编码方式选择算法.该算法不需增加信令开销,基站运算复杂度低,在用户间干扰比较严重时,系统性能增益明显.     

TD-HSPA+MU-MIMO调制编码方式选择

在下行多用户多输入多输出(MU-MIMO)场景下,针对时分双工增强高速分组接入系统的调制编码方式(MCS)选择不准确的问题,提出了一种综合考虑多用户干扰和信道时变特性的调制编码方式选择算法.通过调度用户前次上行传输的信道估计,对用户反馈的信道质量指示(CQI)进行调整,再进行调制编码方式选择.该算法不需增加信令开销,基站运算复杂度低.仿真结果表明,在用户间干扰比较严重时,算法系统性能增益明显.     

基于遗传算法的流媒体组播路由选择方法

在满足一定时延限制情况下,找出包括特定源、目的节点的最小费用树是NP-Complete问题。针对该问题对遗传算法进行理论分析,提出了较其它的遗传算法和启发式算法而言具有编码方式简单、收敛速度快的遗传算法,给出了组播路由的模型,并利用遗传算法对该模型进行计算机仿真分析。     

自适应遗传算法解决组卷问题的探讨

用遗传算法讨论了在一定约束条件下的多目标参数优化问题.提出了功能块的概念,介绍了一种新的编码方式、交叉算子和突变算子.实验表明这种遗传算法较其它算法能更有效地解决组卷问题.     

基于结构和参数智能优化的神经网络数值预测方法研究

针对BP神经网络数值预测中结构不易确定、易陷入局部最小等问题,利用遗传算法,采用二进制编码方式优化网络结构,采用浮点数编码方式优化网络参数;利用粒子群算法进一步改善网络参数,减少算法耗时,提高预测精度。仿真验证了算法的有效性。     

一种基于改进遗传算法的测试用例自动生成研究

测试用例的生成是软件测试领域的关键技术问题。近年来,受生物进化思想启发得出的一种全局优化算法的遗传算法用于测试用例的自动生成方向的研究,对于软件测试的自动化有着重要的影响。为了生成高效的测试用例,笔者提出了一种改进的遗传算法,该算法采用实数编码方式,采用逻辑覆盖原则,将遗传算法的适应度函数进行改进并加入遗传导向控制,这样有利于种群的多样性遗传,避免种群早熟收敛现象,并结合Delaunay三角网生成程序进行说明,验证了该算法的有效性。     

多点正交交叉的遗传算法研究

利用正交实验法的全局均衡思想,提出一种采用多点正交交换的遗传算法．算法通过正交表安排遗传算法的交换运算,并在所产生的多个子代中选择适应度大的进入下一次进化,这样既加快了算法的收敛速度又保证了种群的多样性．实验证明,该算法不但可以有效地克服标准遗传算法的缺陷,而且计算速度、精度和算法稳定性也得到了显著提高．     

H.264快速多参考帧选择算法

提出了一种新的快速多参考帧选择算法。用边缘检测及相关性信息确定候选参考帧集合,并利用P8×8模式下的运动矢量分布情况判断宏块的运动特性。该算法在JM10.2平台上进行了实验验证,在编码质量下降不大的情况下,大大提高了编码速度。     

Tomography技术中的多参数网络拓扑推断

为了减少拓扑推断中采用单一参数在推断时的限制,提出了一种结合端到端时延和丢包率的算法,该算法在应用时仅需适量的计算而无需增加测量流量,并且该算法能适应不同负载的网络环境。理论分析了多参数拓扑推断算法的正确性并通过网络仿真器(NS2)进行了仿真,仿真结果表明多参数的网络拓扑能在不同负载的网络环境下准确的推断网络拓扑。     

基于神经网络的磨削参数智能选择

在用人工神经网络来确定磨削参数的过程中,在传统 BP算法的基础上,采用改进了的GCAQBP算法.同时考虑了砂轮材料和粒度对磨削过程的影响,把它们增加为神经网络系统的输入参数;并对输入参数的编码进行了细化,最终建立了磨削参数智能选择系统.用样本进行训练后有效率达到了80%以上,与传统方法相比提高了磨削加工的效率和精度.     

结构有限元模型部分设计参数型修正方法

讨论了结构有限元分析模型部分设计参数型的修正方法，提出了一种利用非完备实测模态参数修正有限元分析模型的迭代修正方法，即振型自由度的扩充在每次迭代中进行，有效地改善了因振型自由度扩充引起的误差，被修正的参数为结构设计参数，所获模型的物理意义十分明确，并与动态设计相适应．实例表明，该方法修正效果良好．     

带有模式选择的快速运动估计算法

为了减少视频编码标准H.264运动估计模块的计算复杂度，提出了一种带有模式选择的快速运动估计算法.基于编码块模式最终选择结果的统计分析，讨论了图像特征与模式选择之间的关系，得出大块模式选择的比例远高于小块模式.采用运动估计块匹配过程中得到的中间结果绝对值误差和（SAD）与运动矢量，分别给出了三条模式选择准则.将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码块模式判断，再进行选中块匹配搜索过程.实验结果表明，与全搜索算法相比，该算法平均搜索时间明显减少，同时保持了非常近似的解码图像质量和编码码率，保持了多模式运动估计的优点.     

带多脉波整流的级联逆变器研究

将多脉波整流和级联逆变器两者的优点相结合,提出了一种采取带自耦变压器的多脉波整流和级联逆变器构成大功率逆变器的组合式变换电路.针对目前阶梯波控制级联逆变器的触发角控制算法仅适用于等电压差模式且不能在线计算的问题,提出了一种适用于电压级差不等模式且可实现触发角在线计算的简易算法.最后通过实验结果验证了理论分析的正确性.该组合式变换电路在大功率逆变器应用中具有较高的实用价值.     

一种基于多参数的IDS决策过程研究

讨论了将数据融合技术运用到入侵检测系统中的方法,并提出了一个基于数据融合技术的入侵检测机制-DFIDM。在该机制中,有多个检测器搜集系统日志文件、网络流量信息、网络数据包等数据,这些数据在通过了本地决策、数据提取和对象提取阶段等预处理过程之后,传送到融合中心进行决策,重点研究了决策过程所涉及的多参数问题。为此,系统设计了检测器可靠性、时间因素、空间因素等五个主要因素参与融合与决策。最后通过实验证明,采用了该机制的入侵检测系统具有更好的准确性。     

多相调制下的空时分组码性能分析

给出了应用空时分组码的多输入--多输出无线通信系统的信道模型，并以基本的两天线空时分组码为例给出了其编码算法和最大似然解码算法，尤其是在常用的多相调制下的简单线性译码算法，多相调制下的仿真结果证明了其带宽利用率高、性能优越的特点。     

联合Metropolis算法和MDL准则的密集多目标分辨算法

针对单脉冲雷达处理同一分辨单元内密集多目标回波时收敛较慢的问题,提出了一种将Metropolis算法和最小描述长度(MDL)准则相结合的密集多目标分辨算法．构建Metropolis算法中的更新函数和迭代规则,促使待估参数的不同马尔可夫链间的融合;根据融合判定规则选取抽样样本,估计出对应的目标参数;利用MDL准则实现密集目标的准确分辨．该算法不仅提升了收敛速度,而且具有较高的参数估计精度,提高了算法在多目标下的分辨性能．仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性．     

一种多步骤多分支H.264帧内预测模式选择算法

提出了一种用于H.264/AVC编码的多步骤多分支快速帧内模式选择算法。该算法首先利用整数DCT域的频率分布特点有效减少了候选预测模式的数量,然后使用经过改进的率失真优化模型和H.264原有模型有选择地处理上述模式,并得到最优模式。通过实验发现在图像峰值信噪比(PSNR)和编码比特率基本不变的情况下,编码时间降低到了原来的1/6~1/3,从而达到了降低计算复杂度和提高编码效率的目的。