改进的主轴Powell算法

在无约束最优化计算方法中主轴Powell算法是个重要的算法。本文对该算法进行了两个方面的改进,提出了一个改进的主轴Powell算法。     

求解连续空间优化问题的Powell蚁群算法

针对连续空间函数优化问题,提出了Powell蚁群算法.该算法把Powell方法嵌入蚁群算法的局部搜索,提高蚁群算法的搜索精度和收敛效率.全局搜索过程中,把传统蚁群算法中的信息素更新和蚂蚁的转移规则拓展到连续空间中,定义了相应的求解算法.通过对二维多极值非线性函数的寻优实例进行仿真,并与Powell方法的求解结果进行比较,证明该方法的有效性.     

Powell搜索法和局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法——Powell搜索法和惯性权重线性调整的局部收缩的微粒群算法的混合算法。该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中。通过对微粒群算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性。主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的。首先利用20个基准测试函数进行仿真计算并比较,计算结果表明,新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它的3种算法(PSO,GPSO和NM-PSO算法)。同时将新混合算法和最新的各种协同的PSO算法进行分析比较,比较结果表明,新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性都远优于其他的进化算法。仿真结果证明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法。     

一个与Powell搜索相结合的混合免疫进化算法

提出一个求解无约束最优化问题的新的混合算法-Powell搜索法和免疫进化算法的混合算法.该算法不需要计算梯度,容易应用于实际问题中.通过对免疫进化算法的修正,使混合算法具有更加精确和快速的收敛性.本文主要目的是通过加入混合策略说明免疫进化算法是能够被改进的.利用4个基准测试函数进行仿真计算比较,结果表明新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性都远优于免疫进化算法.仿真结果表明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法.     

基于多学科协同算法的机床主轴优化设计

用多学科设计优化理论进行了机床主轴参数的优化设计.以主轴质量、外伸端挠度和切应力为同步优化目标,利用协同优化算法思想建立了两级优化数学模型,包括一个系统级模型和三个子系统级模型.运用iSIGHT软件对优化数学模型求解,在使得主轴质量最小的同时保证有较好的刚度和强度.计算结果表明多学科设计优化在处理多目标优化问题时有明显的优越性.     

对Fibonacci静态查找算法的改进

提出了一种用于有序表静态查找的Fibonacci查找算法的改进算法,使其查找的MSL指标降低约30％。     

神经网络BP算法的研究,实现及改进

给出了目前较流行的一种神经网络学习算法－－神经网络ＢＰ算法的数学证明及计算机实现，并在此基础上提出了几种改进算法。计算机模拟结果表明，改进算法提高了学习速度与精度，应用于工程图形元素识别效果良好。     

改进的LDPC译码算法研究

基于LDPC码的BP译码简化算法,结合RMP调度和Offset最小和算法,提出了一种改进的LDPC译码算法。在相同的前提下,改进的译码算法在计算复杂度方面,与Offset最小和算法相比,改善了算法的收敛特性;采用优化的存储方式,降低了存储需求,适合硬件实现。仿真结果表明,改进的译码算法降低了平均迭代次数,减少了量化实现占用的存储单元。     

Apriori算法的研究与改进

介绍关联规则挖掘中的经典算法——Apriori算法的关键思想。针对传统Apriori算法效率上的不足,提出改进Apriori算法。该算法通过构造辅助表,减少访问表中的无效记录,从而减少每次访问数据库的次数,较好地提高了效率。实验结果表明,改进后的算法具有较好的有效性。     

木结构可靠度的一种改进算法研究

建筑结构的可靠性是建筑工程的基本要求.在实际工程中,影响结构可靠性的因素较多,且具有随机性和不确定性,实践中一般采用结构可靠度进行结构可靠性设计分析.介绍了结构可靠度相关原理及可靠度计算中相关变量参数,提出了一种改进遗传算法对结构可靠度进行分析.该算法是基于生物进化论自然选择和遗传学机理的,模拟自然进化过程搜索最优解的方法,擅长全局最优解的搜索.将遗传算法引入结构设计中,有利于克服传统算法在地质、地形条件较复杂情况下易陷于局部最优解的不足.     

移动通信中的切换算法及算法改进

在具体介绍和比较当前各移动通信系统中切换算法的茂盛耻，提出了在多业务环境下基于HCA（混合信道分配方案）上的双FIFO（先进先出）排队算法：系统分别为切换语音呼叫与初始语音呼叫和数据呼叫设置了遵从FIFO法则的排队空间，同时，可根据当前业务量调整为切换语音呼叫预留的信道数目。通过仿真比较，该算法改善了系统的性能，更能适当高业务量小区的需要。     

基于移动agent的改进蚁群算法

路由算法的性能直接决定网络的效率及可用性，基于移动agent的路由算法可以有效地降低网络负载，较好地适应异构环境。首先介绍了建立分布式自适应路由系统的必要性，提出了用移动agent解决路由问题，讨论了改进的蚁群算法，并对今后探讨基于移动agent的分布式路由算法问题给出了进一步的工作设想。     

基于划分的基数交换排序算法改进研究

基于划分提出了一种改进的基数交换排序算法.改进后的算法只需少量额外内存即可将时间复杂度调整到Θ(mn),其中m为数据二进制的存储位数,而且除了处理整数外算法还能处理浮点数.针对提出的改进算法,本文还进行了优化,通过定理4论证,正(负)整数的时间复杂度降至Θ(nlog_2(ω)),其中ω=max⊕min表示序列最小值与最大值的位异或结果,引理1证明,算法时间复杂度降至Θ(min(mn,nlog_2n)).本文提出的改进算法能从时间以及空间上提升算法效率.     

卧式车床主轴箱的改进

目前,国内数控卧式车床正在向着重载、高速、高精度的方向发展,重型卧式车床主电机的规格越来越大,重型卧式车床主轴转速越来越高。机床在持续高速度、重载荷的工作条件下加工零件时,机床主轴箱的主轴轴承和Ⅰ轴轴承经常出现由于温升过高而损坏的问题。主轴和Ⅰ轴外部法兰盘经常出现漏油的问题。     

一种改进的变步长双模算法研究

在对常模算法（CMA）和改进常模算法（MCMA）的研究基础上,提出了一种改进的变步长双模算法（Variable Step-size MCMA—DD）。改进算法通过误差信号自动地调节步长,从而调节算法的收敛速度。通过仿真表明,改进算法具有与MCMA—DD算法相近的误码性能,但是很大程度地加快了算法的收敛速度。     

改进BP算法在故障诊断中的应用

针对使用BP算法的多层感知器中存在的网络学习收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,采用一个改进的算法,对设备故障进行了诊断和分析研究,以某柴油机供油系统为例,对其中的几种常见故障进行了诊断研究,从中可以看出,改进算法加快了收敛速度,诊断的精度也有所提高。     

图像放大的改进算法

本文首先介绍两种常用的图像放大方法：邻域插值和双线性插值。在此基础上提出了一种双线性的改进算法，实验结果表明它优越于邻域插值和双线性插值。     

《RFC5091》中Tate对算法改进

基于身份的密码体制标准RFC5091,有力地推动了利用Tate构造基于身份的密码体制的发展。制约这种密码体制发展的关键是Tate对的快速运算问题。文章在RFC5091中给出的算法的基础上对Tate对的算法进行了改进,并给出了改进算法。分析表明,改进算法的效率比原算法提高20%以上。     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.