基于分治思想和遗传算法的集装箱装载优化模型

大型平台的远距离运输任务中,对装载方案作合理规划,可以显著降低成本、提高效率,具有重要研究意义.基于实际场景,提出一种改进的集装箱装载优化模型.综合考虑空间利用效率、船队控制成本和快速作业反应三个要求,设计多目标优化函数;对船型、设备种类构建双重匹配约束;通过分治思想对复杂模型进行拆分,应用遗传算法优化求解.仿真实验结...     

基于路径切割和自适应检测的大规模限量弧路由问题求解

大规模限量弧路由问题(large scale capacitated arc routing problem, LSCARP)是一个组合优化问题,应用广泛,采用分治策略是解决LSCARP的有效方法之一.首先,为了利用分治策略取得更优的分解结果,提出改进路径切割算子来求解LSCARP,其能够自动识别路径集合中形态较差的路径并对其有针对性地进行切割,从而在迭代中通过将切割后的路径进行重组以获得更优的分解,有利于算法跳出局部最优取得更小的最终费用;然后,针对LSCARP的结构会影响算法最终效果的问题,设计一种自适应数据集检测算子,其能够根据LSCARP中任务边与非任务边的关系来进行参数分配从而提高分解质量;最后,将以上2个算子应用于SHAiD算法,并与当前主流相关算法进行对比.实验结果表明了所提出算法的有效性.     

基于分治策略求解方程根的个数

n元高次方程根的个数求解常因问题的规模过大而使通常的算法时间复杂度过高。主要介绍了基于分治策略的二分思想来降低该问题的时间复杂度,并利用哈希技术和线性冲突解决方法进一步提高求解n元高次方程根个数的算法效率。     

基于分层筛选和动态更新的并行选择集成算法

提出一种选择性集成学习算法,该算法利用多线程并行优化基分类器的参数,通过多层筛选和动态更新筛选信息获取最优的候选基分类器集合,解决了以往在集成学习中选择分类器效率低下的问题。集成分类器采用分解合并的策略进行加权投票,通过使用二分法将大数据集的投票任务递归分解成多个子任务,并行运行子任务后合并投票结果以缩短集成分类器的投票运行时间。实验结果表明, 相对于传统方法, 所提出的算法在平均精度、F1-Measure以及AUC指标上都有着显著提升。     

基于有限域代数签名分治表的大数据云存储远程审计

为提高大数据存储过程的审计效率,提出基于有限域代数签名分治表远程数据检查RDC的云计算大数据存储审计方法。首先,通过使用外包文件的代数签名,利用底层字段算术运算完成云存储中数据完整性的远程检测,所提数据审计方法对客户端和云服务端具有相对较低的计算和通信成本。其次,设计了分治表D&CT作为一种新的数据结构,以有效地支持动态数据操作,如插入、追加、删除和修改操作。采用D&CT方法可令所提RDC方案适用于各种大小的文件云存储过程分析。最后,通过仿真实验,验证了所提方法在大数据云存储过程中的有效性。     

基于分治策略的无线传感器网络屏障覆盖算法

利用无线传感器网络构建防护屏障以监测重要重要场所的未经授权闯入者是目前物联网的一个重要应用领域.大多数研究集中于如何在一个矩形区域内构建传感器屏障以探测只能沿受限路线移动的闯入者.提出了一个针对传感器基于泊松分布的此问题完整解决方案,可以满足在任意的形状区域内构建带状传感器屏障以探测闯入者.实验证明,该算法能有效减少延迟、验证开销以及拓扑初始化时的计算开销.     

实验变差函数分治算法

目的为优化实验变差函数算法,提高计算效率.方法采用布尔沙-沃尔夫模型对样品坐标进行坐标转换,利用网格分割的方法进行分区计算空间任意方向变差函数.结果比较分治算法与常规算法的计算次数,提出实验变差函数分治算法,得出常规算法与分治算法计算量的倍数关系式.结论实验结果表明:在大样本情况下分治算法计算效率高于普通的实验变差函数算法,计算结果可靠.     

软件系统中“计算公式自定义设置”解决方案设计

在许多软件系统中都涉及到计算公式,某项数据的生成是计算公式运算的结果。若系统中计算公式的参数、运算规则发生变化,一般都要对源代码进行适应性修改。若公式变化的频率较高,那么维护的成本是不小的。本文通过研究,提出计算公式自定义设置解决方案,将计算表达式及基本参数保存在用户配置文件中,当公式需要变动时,用户只需修改配置文件即可生效,降低了维护的成本。     

带状方程组并行列处理法贪心方法

利用列处理法贪心方法和分治策略,给出了一种求解任意相容性带状方程组的解或任意不相容性带状方程组最小二乘解的消息传递多指令流多数据流并行迭代解法,分析了解法的收敛性、计算复杂性和数值稳定性。该方法能使得各处理机上的负载基本平衡,得到了理想的加速比和并行效率。