运动模糊图像复原算法综述

在图像获取过程中,存在很多造成图像退化的因素,因此需要对图像进行复原。本文对现有的典型复原方法进行了综合分析。介绍了图像一般退化模型和运动模糊退化模型的建立方法 ;对退化模型的点扩散函数的估计方法进行了分析;对当前的一些复原算法进行了总结。对图像复原技术未来的发展方向进行了预测。     

基于PBIL算法的物流中心选址问题研究

介绍了基于种群竞争式学习的PBIL算法的基本原理和实现方法。比较了PBIL算法和遗传算法求解过程的异同点。分析了PBIL算法在物流中心选址问题中的应用,并且通过实例验证了算法的可行性和有效性,证明了PBIL算法比遗传算法具有更高的搜索效率。     

基于自相关算法的 TOA 估计方法研究

TOA（脉冲到达时间）估计是检测和截获非合作突发通信信号的关键,在通信对抗中至关重要。在介绍基于自相关（AC）算法 TOA 估计原理的基础上,讨论了在低信噪比情况下自相关算法的门限设置问题。采用双门限方法对门限设置进行了改进,并通过计算机进行了仿真分析和验证。     

基于Lucene的海员在线考试平台的搜索引擎开发

在项目开发过程中,站内搜索功能是十分重要的。目前常用的全文搜索主要是由各数据库本身提供支持的,但是在数据量较大的中文网站和对于全文搜索使用很频繁的系统中,使用基于Lucene的搜索引擎开发的优势就会变得十分明显。本文结合在线考试平台搜索引擎的开发,研究了搜索引擎中索引的建立和优化、索引目录的查询和对查询结果的展示,以及对查询结果排序的优化。     

图的Steiner最小树问题的降阶回溯算法

图的Steiner最小树问题是经典的组合优化问题,是一个NP难题,在不同的领域有着广泛的应用。研究该问题的部分数学性质,在此基础上给出了该问题的初步降阶方法和下界子方法,形成一个新的回溯算法。该算法具有较低的时间复杂度,还给出了应用实例及其分析。     

两级定位-路径问题的变邻域人工蜂群算法

建立了两级定位-路径问题的数学模型,提出了一种求解该问题的人工蜂群算法。针对该算法容易出现早熟现象,将近年来国外出现的一种新颖的轨迹式启发式算法--变邻域搜索融入其中,由此提出三种变邻域搜索策略。基于不同变邻域搜索策略的人工蜂群算法和人工鱼群算法的求解效果进行对比仿真。实验结果表明,变邻域人工蜂群算法能有效求解两级定位-路径问题。     

自适应混合多目标分布估计进化算法

针对多目标分布估计算法全局收敛性较弱的缺陷,提出了一种自适应混合多目标分布估计进化算法。其基本思想是:在多目标分布估计算法中引入全局收敛性较强的差分进化算法,当函数变化率较大时,用分布估计算法产生新种群;当函数变化率较小即算法可能陷入局部收敛时,用差分进化算法产生新种群。理论分析和数值实验结果表明,这种混合算法不仅具有良好的全局收敛性,而且解的分布性和均匀性较没有考虑目标函数变化率的混合多目标分布估计算法也有了一定程度的提高。     

基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法

路由技术是无线传感器网络(WSNs)的关键技术。基于蚁群优化的无线传感器网络路由算法具有蚁群算法的自组织、正反馈和并行性的特点,在构造WSNs的最优路由时有很好的性能。介绍了蚁群算法的数学模型,着重从启发因子的构建方式上描述了当前典型的基于蚁群的路由算法,并比较分析了这些算法的特点及存在问题,在此基础上给出了设计启发因子的方法,为进一步研究提供了一些解决思路。     

基于改进遗传算法的星地任务优化调度研究

星地任务优化调度是利用特定的星地资源合理地安排星地任务。由于星地任务众多而资源有限,而且星地任务受星地可见性以及多方面约束,星地任务调度问题十分复杂。针对星地任务的特点,建立了星地任务调度问题模型,提出了基于改进遗传算法的星地任务优化调度算法。算法采用按适应度排名轮盘赌选择、顺序交叉、随机对换变异的算法要素。针对遗传算法局部搜索能力弱的特点,提出了利用爬山算法优化新一代个体的方法,以增强遗传算法的局部搜索能力,给出了基于改进遗传算法的星地任务调度算法。     

基于分层的改进A＊算法在路径规划中的应用

智能交通中的路径诱导系统能够极大地提高人们的出行效率与出行体验。经典A＊算法只注重搜索精度而忽略了搜索效率,在城市道路网络分层的基础上,对高层道路使用的A＊算法进行了改进,对于道路网络中的不同节点,设置估价函数具有不同的权值,同时给定权值的一个上下限阈值,以平衡算法的搜索效率与搜索精度。实验表明,得到的最短路径虽然不是常规的距离最短却是实际行驶时间最优的。