电力线多载波系统中自适应资源分配

针对电力线通信系统中应用传统粒子群算法进行比特功率分配存在陷入局部最优值和收敛速度慢的问题,提出了IPSO（improvedparticleswarmoptimization）算法．新算法通过引入遗传算法的交叉和变异操作,克服了传统粒子群算法由早熟收敛而陷入局部最优解的问题,加快了收敛速度．建立了IPSO算法的理论模型,给出了新算法在PLC—OFDM系统中进行比特功率分配的方法．仿真结果表明,在PLC—OFDM系统中应用IPSO算法进行比特功率分配与GA算法和传统粒子群算法相比．可以加快收敛速度．改善系统的信噪比特性．降低系统发射功率．     

时延受限的单播QoS路由算法

介绍了几种典型的单播QoS路由算法，对DCUR算法和Preferred link-based算法进行了描述．在RDM算法的基础上，提出了RDM_N算法．将Preferred link-based算法、DCUR算法和RDM_N算法进行了比较和讨论，结果表明，RDM_N算法是一种性能很好的算法．     

双集合FCM和改进Otsu算法的灰度图像阈值分割

针对FCM算法和Otsu算法的不足,根据灰度图像的特点,提出了基于双集合FCM和改进Otsu算法的阈值分割算法,该算法从两个方面对FCM算法和Otsu算法进行改进．第一、采用双集合的方法,减小FCM算法和Otsu算法的时间复杂度;第二、适当移动分割阈值提高Otsu算法的分割效果．从数学分析和实验可知,文中算法的时间花费和分割效果均优于FCM算法和Otsu算法．     

网络公平带宽共享算法研究

目的运用主动式队列管理算法解决Internet拥塞及不公平竞争问题．方法对几种典型的基于公平性的AQM算法进行了详细的分析讨论，分别对公平性的CSFQ算法、FRED算法和非公平性的RED算法在NS-2平台上进行了一系列的仿真，对几种算法的性能进行了比较和分析．结果仿真结果表明CSFQ算法优于其他算法．结论在公平性方面，CSFQ算法和FRED算法明显优于非公平性的RED算法，而CSFQ算法的性能更佳．     

一种解TSP问题的混合算法

把经典启发式算法与遗传算法相结合,构造了一种混合式算法．这种算法通过加入2-opt算法改进了边重组算法,兼有2-opt算法和边重组遗传算法的优点．对于小于80个城市的旅行商问题,能收敛到全局最优解．     

一种面向数据流的频繁项集挖掘算法

与传统静态数据库中的数据不同,数据流是一个按时间到达的有序的项集,这使得经典的频繁项集挖掘算法难以适用到数据流中．根据数据流的特点,提出了数据流频繁项集挖掘算法FP—SegCount．该算法将数据流分段并利用改进的FP—growth算法挖掘分段中的频繁项集．然后,利用Count Min Sketch进行项集计数．算法解决了压缩统计和计算快速高效的问题．通过和FP—Ds算法的实验对比,FP—SegCount算法具有较好的时间效率．     

基于蚁群神经网络算法的机器人逆解

提出了一种机器人逆运动学问题建模的新方法．利用神经网络逼近机器人逆运动学的输入与输出、利用改进的蚁群算法学习神经网络．针对蚁群算法主要用于离散优化的特点,对基本的蚁群算法进行了改进,采用了全局搜索、局部搜索和确定性搜索,为连续问题的优化提供了一条新的思路．利用改进的蚁群算法学习神经网络．为神经网络提供了一种新的学习算法,使得该方法兼具了蚁群算法与神经网络的优点．应用实例表明了该方法的有效性。提高了机器人逆运动学求解的速度和精度．     

认知Wi-Fi网络中使用相关均衡的频谱共享算法

认知Wi-Fi网络是基于认知无线电技术、感知和利用电视频谱白空的新型无线局域网．在该无线网络环境下,设计了集中式和分布式两种基于相关均衡的频谱共享算法．综合考虑了认知Wi-Fi网络的频谱分裂特性、多网间的互扰和用户的业务需求等,将频谱共享问题建模为非协作博弈．两种算法分别考虑了有效性和复杂度．其中,集中式算法可最大化网络整体收益,而分布式算法无须引入信息交互．仿真结果表明,相较于贪婪算法,这两种算法均能提升网络收益．     

回归蚁群算法

针对基本蚁群算法在收敛速度和求解精度方面的不足,提出一种回归蚁群算法．通过外加牵引力使得蚂蚁按照城市的整体分布规律寻优,增加了算法的全局收敛性．并通过圈地算法,减少了局部搜索的计算量．多个旅行商问题的仿真结果验证了该方法的可行性和高效性．     

一类非单调信赖域算法

给出无约束最优化的一类非单调信赖域算法,该算法是对赵英良提出的算法的改进和推广．为了提高这类算法的迭代速度,本文中在rk〈0时放大了fl（k）的取值范围．这样可以更快的迭代到n〉0．从而放宽了算法的整体约束条件．另外,赵英良提出的算法在‖δ^（k）‖≤σ‖g^（k）‖成立的条件下证明了算法的全局收敛性和超线性收敛速度．本文试图去掉此约束条件仍得到算法的全局收敛性及其超线性收敛速度,从而推广了非单调信赖域方法的应用范围．     

一种改进的OFDM系统自适应比特分配算法

针对贪婪算法迭代次数多的不足,提出一种基于Hughes-Hartogs算法的自适应比特分配算法。在误比特率和传输比特总数限定下,先使用Chow算法对每个子载波进行比特初始分配,然后再把余下的比特通过贪婪算法分配到各个子载波上,使总功率达到最小。仿真结果表明,在传输比特数一定的情况下,改进贪婪算法的迭代次数仅是贪婪算法的7.4%³4%,并且在性能上十分逼近贪婪算法。     

混合遗传算法在旅行商问题中的应用

为了更优地解决旅行商问题，改进单纯用遗传算法求解旅行商问题的结果，本文通过遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点，分别对二者的优势和不足进行分析，提出一种将二者混合使用的求解旅行商问题的算法．该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索．同时，通过计算实例分析，将这种混合遗传算法用于旅行商问题的求解中．试验表明，混合遗传算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进．     

基于遗传算法和蚂蚁算法求解函数优化问题

针对遗传算法求解精度低以及蚂蚁算法求解速度慢的问题，提出一种基于遗传算法和蚂蚁算法的混合算法.该混合算法利用了遗传算法快速随机的全局搜索能力的优点，设计了编码与适应度函数，进行了种群生成与染色体的选择，并通过设定交叉算子和变异算子， 生成了信息素分布.该混合算法利用了蚂蚁算法正反馈以及具有分布式并行全局搜索能力的优点，通过确定吸引强度的初始值，建立了强度更新的模型，从而求得精确解.并将该算法应用于求解函数优化问题.结果表明，该混合算法与遗传算法和蚂蚁算法相比，收敛速度快，寻优性能好.     

求解多峰优化问题的改进布谷鸟算法

布谷鸟算法是一种简便而高效的元启发式算法.然而,布谷鸟算法在求解复杂的多峰优化问题时通常存在易陷入局部最优解的缺点.针对布谷鸟算法的这种缺点,结合神经网络算法和布谷鸟算法的特性,提出一种基于神经网络的布谷鸟算法.该算法的核心思想是借助改进神经网络算法的强大全局搜索能力和动态种群策略来平衡布谷鸟算法的全局搜索能力和局部搜索能力,从而减少布谷鸟算法陷入局部最优的可能性.该算法首先将种群中的个体依照适应度值的优劣进行排序,然后对种群中最好的一半个体通过布谷鸟算法进行优化,对种群中最差的一半个体通过改进的神经网络算法进行优化,最后将所有个体组成一个新的种群,并从中筛选出最优解.采用24个复杂基准测试函数检验所提出算法求解多峰优化问题的性能,并将优化结果与神经网络算法,布谷鸟算法以及一些改进的布谷鸟算法所获取的优化结果相比较.实验结果表明:所提出的算法充分地展现了神经网络算法和布谷鸟算法的优势,其在求解质量,求解效率以及求解稳定性上均显著优于其它算法.     

改进的Polar码的最小和译码算法

提出了改进Polar码的最小和译码算法,修正了最小和译码算法中的节点更新公式,即利用分段线性函数来逼近置信度传播译码算法中的函数lncosh（x）.相比于最小和译码算法,改进的算法在增加少许复杂度的情况下,增强了译码性能.相比于置信度传播译码算法,该算法在几乎不损失性能的情况下,大大降低了算法的计算复杂度,更易于硬件实现.该算法是基于最小和算法和置信度传播算法提出的,是在复杂度和性能上的一种折中.仿真结果表明,改进的最小和译码算法与置信度传播译码算法的性能几乎相同,比最小和译码算法的性能好.     

RA码译码简化算法的研究

RA码BP译码算法，可以实现线性时间译码，然而具有较高的复杂度。为了便于硬件实现，首先提出将最小和算法应用于RA码，然后对最小和算法进行了改进，提出了归一化算法和偏移算法，使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明：归一化算法和偏移算法复杂度低，性能接近BP算法。     

基于进化计算的贝叶斯网络结构复合学习算法

提出一种贝叶斯网络结构复合学习算法.该算法将EM算法、蒙特卡罗抽样算法、进化算法结合起来,用EM算法、蒙特卡罗抽样算法将不完整的数据集转换成完备的数据集,再利用进化算法进化网络结构.这种算法能够克服EM算法容易陷入局部最大值的缺陷,对于缺省数据处理是基于后验网络的,网络结构随进化计算不断优化,得到的补充数据可信度比较高,网络学习效率高、运算性能好.     

一种求解连续优化的蚁群混合算法

针对蚁群优化算法和Alopex算法的特性，将Alopex算法嵌入到改进的蚁群优化算法中．提出一种求解连续空间优化问题的混合算法（ACOAL），ACOAL算法定义了新的蚁群信息素更新规则、蚁群在解空间的寻优方式和蚁群行进策略；同时，结合Alopex算法以加强搜索能力，该算法充分发挥了Alopex算法的快速搜索能力和蚁群算法寻优性质优良的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优。     

多种遗传算法在函数优化方面的性能比较分析

进行了4种常用的遗传算法（适值函数标定遗传算法、顺序选择遗传算法、两点交叉遗传算法和自适应遗传算法）在求函数最优解问题上的性能比较分析,并采用MATLAB进行仿真。仿真结果表明,除两点交叉遗传算法外,在求函数最优解问题上适值函数标定遗传算法、顺序选择遗传算法和自适应遗传算法均表现出了较好的稳定性,同时所求得的函数最优解均较准确。其中,顺序选择遗传算法在求函数最优解方面性能最好。     

改进的模糊边缘检测算法在图像处理中的应用

分析了Pal模糊边缘检测算法,并针对Pal算法提取边缘轮廓不清晰的问题,提出了一种新的模糊边缘检测算法.该算法重新定义了隶属度函数,简化了复杂的变换运算,而且提出了确定模糊增强变换中最佳隶属度阈值的算法.实验结果表明,该算法提高了运算效率,而且提取的边缘比较精细.