Floyd算法的一个通用程序及在图论中的应用

给出了图结构中Floyd算法的一个通用程序，并应用该程序提出了图的许多重要性质的充分必要判别条件和图论中若干重要问题的不同于传统的新解法．提出的实现动态数组的思想对设计以多维数组为参数的通用程序具有普遍意义．     

改进的Dijkstra矩阵算法在城市公交线路选择中的应用

利用改进的Dijkstra矩阵算法,对2007年全国大学生数学建模竞赛B题“乘公交,看奥运”进行研究,精确有效地求出了以任意两公交站点之间时间最短、费用最少、换乘次数最少等为目标的最优线路．     

基于Floyd算法的制造/再制造闭环物流网络优化

制造/再制造闭环物流网络,即再制造方式的正逆向物流集成网络.合理优化制造/再制造物流网络,就是为每一件成品和回收品的流动选择一条合理的渠道,实现总的运营成本最小化.提出一种基于Floyd算法的制造/再制造物流网络优化模型,赋予设施单件运营成本和运输的单件成本,计算出每条流通渠道的最小成本.考虑到正向物流设施处理能力限制,选择合适的流通路径,使得总成本最小.最后,给出一个算例来加以说明.     

Floyd算法分析与演示系统设计

路径分析是网络分析最基本的问题，其核心是对最短路径的求解，其求解算法的优劣决定相关软件的性能，通过对Floyd算法分析，比较了各种算法的时间复杂度，并使用Java语言设计演示程序说明了Floyd算法的实现机制。     

改进免疫算法在电力系统有功优化中的应用

免疫算法(ImmuneAlgorithm,IA)是在免疫系统识别多样性的启发下所设计出的一种新的多峰值函数的寻优算法,它具有抗原识别、记忆、抗体的抑制和促进等显著特点,能实现精确控制群体多样性和特异性。IA 将目标函数和约束条件比作抗原,将问题的解比作抗体。通过亲和度的计算来评价抗体并促进或抑制抗体的产生,减小了进化过程陷入局部最优解的可能性;通过抗原记忆,提高了局部搜索能力,加快了计算速度。将 IA 用于 IEEE30节点系统的有功最优潮流计算,并与传统牛顿算法的计算结果进行了比较,结果表明 IA 能够以更快的速度得到最优解。     

最短路问题的Floyd算法的若干讨论

对不含负回路的网络中所有顶点对之间的最短路问题,通常采用Floyd算法.对此算法进行了讨论,并对Floyd算法的计算过程作了一点改进.改进后的算法对阶数不太大的网络进行较简单的计算就能得出所有顶点对之间的最短路.     

可解决最优路径中含P型和U型等圈路指向的Floyd算法

城市交通中设置左转禁止限制,往往会导致含有特殊圈路的情况,经典迭代算法均不能指出含有圈的最优路径指向,而且都需要预先对网络进行复杂的拓扑转换或者数据结构处理。针对这一问题,本文提出了可解决最优路径中含P型和U型等圈路指向的Floyd算法,只要在Floyd算法中引入正、反向路径指针,构造出随Floyd算法同步迭代的禁行路线判断规则,由此形成的算法能够自动指出最优路径中含有圈时的路径走向。使用该算法,无须改变原有网络的拓扑结构,不但使用方便,而且计算效率高。     

贝叶斯优化算法在多目标优化问题中的应用

贝叶斯优化算法是近年来在进化算法领域兴起的一种新兴算法,用贝叶斯网络概率模型来显式地反映变量之间的依赖关系及可行解的分布,更符合实际问题的本质,在众多领域获得应用。针对多目标优化问题,在Pareto优化概念的基础上,用非占先排序及拥挤距离的方法来选择群体,形成解决多目标优化算法的Pareto贝叶斯优化算法,实验结果表明,Pareto贝叶斯优化算法要优于经典多目标优化算法NSGA-II。     

基于Floyd算法的校园最短路径问题分析与实现

利用ArcGIS软件创建校园矢量图,并结合Floyd算法,解决校园中各地点间的最短路径问题。对Floyd算法从两个方面简化:对于插入的节点,先对其路径长度进行比较,若其到所求节点路径比所求节点对间路径长,则不需参与计算;引入序号矩阵记录使两顶点间的路径长度变短的中间节点序号。最后,在Matlab软件中编程实现,得出校园各地点间的最短路径,结果表明,该方法具有可行性。     

改进的遗传算法在优化中的应用

针对遗传算法全局搜索能力强而局部搜索能力弱的问题，提出了一种改进的遗传算法，首先利用遗传算法得到定义域种群，综合处理定义域种群从而求出包含所求问题最优解的二进制模式，并映射为若干相应的实数定义域，缩小所求问题的定义域，再利用传统优化算法的强局部搜索能力，得出问题的全局最优解。     

应用粒子群算法优化地位指数曲线模型参数研究

以优势高和地位指数的估测误差最小为目标函数,采用粒子群优化算法求解地位指数曲线模型的参数.结合实例与免疫算法比较,结果表明:粒子群优化算法求解的参数使模型的总体误差更小,精度更高,拟合效果更理想,更加科学合理,同时也提高了幼林的估算精度.研究的结果为森林经营中生长模型参数的求解以及相关研究提供了新的应用思路,也拓宽了粒...     

物流配送系统车辆的优化调度算法

综合运用网络图和运筹学理论，分别建立了具有确定开始时间和带有时间窗的非满载物流配送系统车辆的优化调度模型，并给出了一个算例分析，说明其方法简便，实施程序易于处理．     

具有流量为零或介于上下界之间的二态组合约束最小费用流问题的算法

对于各弧流量为零或者流量介于非零上下界之间的二态组合约束最小费用流问题，一般在穷举各种状态组合的基础上结合普通最小费用流算法求解，其复杂性为普通最小费用流问题复杂性的2^|A|倍(式中，指数|A|为弧的数目)．提出了一种新的算法，以具有相应上下界容量约束最小费用流问题的最优解为初值，构建残量网络，消除负费用圈，最后得到最优解．该算法总的复杂性仅为普通最小费用流问题复杂性的2倍．     

偏序关系图在课程设置中的应用

高等学校是我国培养各种人才的主要基地。随着社会的不断发展,社会越来越需要复合型人才,高校教务部门越来越感觉到课程的设置难以管理。根据大学课程学习的一般规律,提出了一种计算机辅助设计课程学期设置的方法,即平行拓扑排序方法:首先将课程视为顶点,将课程之间的内在联系关系视为偏序关系,得到课程之间的偏序关系图;然后将该方法应用在该偏序关系图上得到了课程设置的先后关系;根据对学生和专家调查问卷得到了一些课程设置的原则,优化了课程的学期设置,方便了教学,有利于学生学习和教务部门的管理。     

基于广义回归神经网络与遗传算法的煤灰熔点优化

考虑固态和液态排渣锅炉对煤灰熔点的不同要求，采用广义回归神经网络建立了煤灰软化温
度模型。神经网络的输入变量为7个，即煤灰中SiO2、Al2O3、Fe2O3、CaO、MgO、TiO2、Na2O & K2O的质
量分数。以煤灰软化温度作为目标函数，采用遗传算法寻优计算获得当煤灰软化温度最高和最低时煤灰中
氧化物的组成。广义回归神经网络仅需30个训练样本，最大和平均相对误差分别为21.8%和1.55%。优化结
果表明，掺烧高钙煤或者向燃煤中添加石灰石等富含Ca的原料可以降低煤灰熔点；而增加Al2O3的质量分
数可以提高煤灰熔点。     

基于微粒群优化算法的人工神经网络模型预测汽液相平衡常数

利用微粒群优化算法对人工神经网络进行训练,克服了BP网络收敛速度慢,易陷于局部最优解的缺点。用此网络模型来预测汽液相平衡常数,并利用严格模型计算的多组相平衡数据作为训练样本和检验样本来检验利用微粒群算法训练的人工神经网络。结果表明,此种方法收敛速度快,精确度高,好于传统的BP算法。     

EZDCP:A new static task scheduling algorithm with edge-zeroing based on dynamic critical paths

1　INTRODUCTIONTheefficientexecutionofaprogramonaparallelanddistributedsystemhighlydependsonthemethodstakenforschedulingthetasksrepresentedbyadirectedacyclicgraphontoamultiprocessorsystem .Aimingtoachievebetter performancebyusingthesesystems,lotsofschedulingalgorithmsareused ,includingbranch and bound ,graph theory ,randomization ,geneticalgorithmsandevolutionarymethods[1] .Theobjectivesoftheseschedulingalgorithmsaretoallocatetasksontoprocessorsandtodeterminetheorderoftheirexecutionsothatd…     

轨道交通系统接运公交线路生成的启发式算法

为探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,兼顾乘客和公交运营企业的利益,提出了一种启发式算法。算法以乘客延误最小化和公交线路行驶时间最短为基础,给出了接运公交线路的具体生成示例。以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,将生成方案与遗传算法进行了对比。结果表明：提出的启发式算法比遗传算法更加...     

一种有向图的特殊搜索算法及其实现

针对图像组合系统中所用无环有向图的特殊的搜索要求,提出了有别于DFS和BFS及它们的简单嵌套、组合的算法,利用了DFS、DFS直接回溯等功能,实现了一个特殊的图搜索算法。