柔性作业车间调度中的组合遗传优化研究

针对柔性作业车间调度问题,提出一种组合遗传算法。该算法在种群初始化、选择、交叉、变异各阶段,组合使用各种不同的策略。针对机器编码部分的交叉,提出一种基于工件的机器交叉算子,用以改进机器分配部分随机交叉引起的对父代优秀基因继承不足的缺陷。通过对典型算例的计算以及与其他文献的研究成果比较,证明该算法的优良性能。     

求解带时间窗车辆路径问题的改进粒子群算法

通过分析已有粒子群算法对有时间窗约束的车辆路径问题求解质量不高的原因,提出了一种基于粒子交换原理的整数粒子更新方法。采用构造的双层粒子进化算法分别对8个和20个任务点的有时间窗约束的车辆路径问题求解,数值实验结果表明算法的求解精度和耗时均优于已有算法。     

VDBSCAN:变密度聚类算法

传统的密度聚类算法不能识别并聚类多个不同密度的簇。对此提出了变密度聚类算法VDBSCAN,针对密度不稳定的数据集,可有效识别并同时聚类不同密度的簇,避免合并和遗漏。VDBSCAN算法的基本思想是:根据k-dist图和DK分析,对数据集中的不同密度层次自动选择一组Eps值,分别调用DBSCAN算法。不同的Eps值,能够找到不同密度的簇。4个二维数据集实验验证了VDB-SCAN算法的有效性,表明VDBSCAN算法可以有效地聚类密度不均匀的数据集,且参数Eps的自动选择方法也是有效的和健壮的。     

厦门宇电——8．0版PID温控器/调节器

作为国内显示控制仪表制造商,宇电近期全新推出V8．0版温控器／调节器。V8．0版温控器／调节器在控制、测量精度方面做了一次全面的提升。在控制方面,其采用全新改进与PID兼容的AI人工智能控制算法,更准确的自整定及自学习功能,并能提供2组独立的PID参数,可用于加热／冷却双输出,也可以利用温度或外部开关输入切换PID,并具备独立的自整定功能。在测量精度方面,     

G.726语音压缩算法在低码率下的改进与实现

G.726协议制定的ADPCM音频压缩算法在语音数字通信领域应用广泛.通过对G.726算法流程的分析,提出了一种改进算法编码器的方案,并通过编程与测试,证明了此改进方法的可行性,该方案可提高G.726算法在低码率下的语音还原质量.     

基于ARM9的嵌入式火灾预警系统的设计与实现①

设计了一种基于ARM9的嵌入式火灾预警系统,在ARM9上完成了视频图像的采集,火情识别和GPRS图像传输等功能的相应的系统构建和软件实现。改进的基于小波分析、混合高斯模型、RGB和HIS模型的火情识别算法能很好的排除干扰,准确判断火情。     

基于支持向量机的红细胞彩色图像分割

对红细胞进行精确的分割并统计各类参数在临床医学中有着重要的意义,但现有经典算法很难实现自动分割并获得较高准确率。红细胞的分割主要有两个难点：一是红细胞的目标提取;二是重叠红细胞的分割。本文首先利用SVM对原始图像进行红细胞提取,把原始细胞分割成红细胞和背景两类目标区域,然后对红细胞区域进行重叠分割（本文中使用改进距离标记的分水岭算法）,最终得到各个红细胞的统计数据。为获得最佳的分割效果,本文通过实验对核函数、支持向量类型及相关参数进行了详细的比较和分析。实验结果表明,该算法能有效、快捷、准确、全自动的实现     

可行解优先蚁群算法对车辆路径问题的求解

针对车辆路径问题,给出了一种利用蚁群算法求解该问题的新方法。借鉴K-TSP问题的求解方法,优先构造可行解,通过对较优解路径上信息素的增强,最终得到问题的最优解或较优解。实验结果表明,用本方法求解车辆路径问题,简化了求解过程,缩短了求解时间,解决了无可行解的问题。     

服务接触中的不公平事件：从顾客的角度

This study was designed to answer several key questions regarding the service injustice customers perceived during the service delivery. Using the critical incident technique, the authors collected 195 unfair incidents from a variety of service organizations. The initial sorting of the incidents resulted in four major groups: information asymmetry, unfair procedure, inappropriate attitudes and manners of the service personnel, and unfair outcomes. Within the four major classifications of critical incidents, 13 secondary categories were identified. A further analysis was conducted to discover the underlying reason why customers feel unfair in the service encounters. Finally, some implications for service managers were discussed.     

一种"以退为进"的蚁群调度算法

蚁群算法是网格系统中比较有效的任务调度算法,但是,传统的蚁群调度算法存在"大炮打蚊子"式的调度问题.针对这一问题,本文提出了一种"以退为进"的蚁群调度算法,通过引入匹配因子,调整资源被选的概率,从而合理地为任务分配资源.通过仿真实验,把该算法和传统蚁群调度算法的平均响应时间进行比较,实验结果证明,该算法有效地解决了"大炮打蚊子"的问题.