一种求解多维函数优化问题的改进组搜索优化算法

为提高组搜索优化算法求解多维函数优化问题的性能,提出一种结合逐维搜索、Metropolis准则、反方向视角和禁忌表策略的改进组搜索优化算法.逐维搜索策略逐维更新并评价成员位置,在每一维,更新的值与其他维组成候选位置,使用模拟退火的Metropolis准则来决定是否接受候选位置.反方向视角策略使成员按一定的概率做反方向搜索,禁忌表策略避免生产者始终保持不变.这些策略能更好地平衡算法的集中性和多样性.在典型测试函数上进行了仿真,结果表明改进策略是有效的,提高了组搜索算法求解多维函数优化问题的全局寻优能力和收敛速度.     

回溯搜索优化算法辅助的多阈值图像分割

阈值法是一种简单且有效的图像分割技术。然而阈值求解的计算量随阈值的增加而呈指数级别增长,这给多阈值图像分割带来巨大挑战。为了克服计算量过大问题,视多阈值分割模型为优化问题,分别将Otsu法和Kapur法作为目标函数,采用回溯搜索优化算法求解目标函数,实现多阈值图像分割。将提出的多阈值分割算法应用于自然图像分割,并与其他算法比较,实验结果说明基于回溯搜索优化算法的多阈值图像分割技术是可行的,而且具有较好的分割效果。     

混合群体增量学习算法求解闭环布局问题

闭环布局问题（CLLP）是一种NP-困难的混合优化问题,它在大小可调的矩形环上寻找设施最佳放置次序,目标是最小化设施之间物料流的运输成本。现有方法均采用元启发式算法来寻找最优的设施放置次序,并且通过枚举方法来获得最优的矩形环大小,而枚举方法的计算效率不高。为了解决这个问题,提出了求解CLLP的混合群体增量学习（HPBIL）算法,分别使用离散群体增量学习（DPBIL）算子和连续PBIL（CPBIL）算子同时对设施放置次序和矩形环大小进行优化,提高了搜索效率;同时还设计了一个局部搜索算法来优化每代中的部分优质解,以提高算法的求精能力。在13个CLLP测试实例上进行实验,结果表明HPBIL算法在9个测试实例上找到了新的最优布局,它对CLLP的寻优能力明显优于对比算法。     

案例教学法在数据库原理课程教学中的运用

本文主要介绍案例教学法在《数据库原理》课程教学中的运用,通过案例教学向学生清晰、完整、生动地讲述了抽象难懂的知识,提高了学生的学习兴趣,培养了学生的实际操作能力、实践应用能力及创新能力,收到了事半功倍的教学效果。     

基于深度学习与SOM神经网络融合的采煤机截齿寿命预测研究

选取不同磨损尺寸的声发射信号,采用多种特征采样和SOM神经网络训练信号,通过深度学习和SOM神经网络的融合,预测采煤机截齿寿命。BP神经网络的预测结果误差为2.50%,SOM神经网络预测结果误差为1.02%。为准确预测采煤机截齿寿命提供了参考。