免疫模拟退火算法及其在柔性动态Job Shop中的应用

针对车间作业调度问题，在深入分析免疫算法和模拟退火算法的基础上，将两种算法巧妙结合，提出免疫模拟退火算法。该算法引入了免疫记忆、抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制，有助于优良个体和基因的保留和利用，提高了算法收敛性，而且其基于概率突跳特性的爬山性能可以避免早熟现象。针对西安航空发动机（集团）有限公司的柔性动态Job Shop，分别用模拟退火算法、免疫算法和免疫模拟退火算法进行了仿真和比较，研究结果表明，免疫模拟退火算法比单一算法性能更优，是求解柔性动态Job Shop问题的有效实用算法。     

一种改进的遗传蚁群混合算法

遗传算法是一种并行、高效、全局搜索的现代智能优化算法,在计算机、自动控制等领域广泛应用。针对传统蚁群算法易于陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的遗传蚁群混合算法,经验证,该算法在算法性能方面确实得到进一步提升。     

混合式遗传算法在机械优化设计中的应用

针对机械优化设计,提出了一种混合式遗传算法（HGA）。该算法和现有的几种MGAs相比,不仅保证了全局收敛,而且提高了算法收敛速度和稳定性。应用于某水下航行器优化设计的实例,显示了该算法的优越性能,也展现了遗传算法在机械化设计中的广阔应用前景。     

一种混合遗传算法在货物装载中的应用

拼箱问题是货物运输中存在的NP完全问题.这里将贪婪法与自适应交叉变异算子引入到遗传算法中,设计了一种混合遗传算法,解决货箱的拼箱优化问题.文中给出了混合遗传算法与标准遗传算法、贪婪算法的比较结果.仿真研究验证了该方法的有效性.     

基于模糊聚类分析的汽车配件库存分类研究

汽车售后服务配件库存分类管控多使用传统ABC分类法进行配件分类,这种方法分类标准单一有一定的缺陷性,提出一种基于Canopy-FCM模糊聚类分析的配件库存分类方案来改善此问题。为了消除FCM对初始聚类中心的敏感性,引入Canopy算法产生初始聚类中心,再利用FCM算法完成聚类,实验并验证了其合理性和可行性。基于汽车产业链协同平台的数据,建立配件分类模型,将基于Canopy的FCM算法应用于汽车产业链协同平台的配件分类管理中,具有一定的指导意义。     

数控系统轮廓圆弧插补算法研究

对平面圆弧插补的算法进行研究后,提出了提高插补精度的算法,即半步长插补算法,包括切线法和内接线法,并对整步长的内接线法提出了改进算法.     

锥束XCT重建算法的实现

计算机断层成像（CT）是一门用来获取观测目标断层图像的技术，它广泛地应用于医疗诊断和工业无损检测等领域。与CT系统其他部分比，重建算法是其核心，本文实现了锥束CT重建的三种算法：FDK算法、Katsevich算法和EM算法，并对这三种算法进行了比较研究。     

Active LeZi算法的改进

基于LZ压缩算法的Active Lezi算法,用于机器人定位、文本数据和时序数据的预测及统计时,原滑动窗口设立的缺陷,导致生成编码的遗漏而降低预测率及统计效率,本文对ALZ算法进行了研究和改进,在原滑动窗口设计缺陷上提出了双窗口结构,在滑动窗口处理大量重复源码方面实现了程序改进,提高了生成编码统计和预测准确率,改进了ALZ算法。     

自适应滤波器中LMS算法的应用

论述了自适应滤波器的工作原理,介绍了传统的LMS算法原理,叙述了改进性LMS算法的种类及比较.介绍LMS算法在噪声对消中的应用.     

一种改进的单模式匹配算法

模式匹配算法在病毒特征码检测、入侵检测、生物信息等诸多领域有着广泛的应用,如何提高匹配的效率是制约模式匹配算法的决定因素,本文通过分析传统的模式匹配算法提出一种改进的单模式匹配算法,通过对比分析和验证,该算法提高了匹配效率。