基于K均值的迭代局部搜索聚类算法

K均值聚类算法(KM)是解决聚类问题的一个常用的方法,该方法的主要缺点是其找到的局部极小值与全局最优值的偏差往往较大。论文构造一种基于KM算法的迭代局部搜索算法(称之为IKM)。该算法以KM算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解。当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围。试验结果表明IKM算法得到的聚类结果比KM算法得到的聚类结果有明显的改进,平均改进达100%以上。当数据集越大,簇的个数越多时,改进的效果越是显著,可以达到300%以上。因而,IKM算法是一个确实可行的有效的方法。     

VLSI标准单元布局问题的增强型混合遗传模拟退火算法

提出有效处理百万个VLSI标准单元布局问题的混合遗传模拟退火算法.首先采用小规模种群、动态更新种群和交叉局部化策略,并协调全局与局部搜索,使遗传算法可处理超大规模标准单元布局问题.然后为进一步提高算法进化效率和布局结果质量,将爬山和模拟退火方法引入遗传算法框架及其算子内部流程,设计高效的线网-循环交叉算子和局部搜索算法.标准单元阵列布局侧重使用爬山法,非阵列布局侧重使用模拟退火方法.Peko suite3、Peko suite4和ISPD04标准测试电路的实验结果表明,该算法可在合理运行时间内有效提高布局结果质量.     

企业生产计划管理数据库建模分析——以铝加工企业为例

本文以铝加工企业为例 ,阐述了企业生产计划信息管理的重要性 ,并针对流程型企业生产特点 ,利用IDEF建模方法对生产计划管理数据库建模进行了分析和探讨     

超高压电网继电保护可靠性浅谈

围绕超高压电网的继电保护可靠性,对继电保护装置误动和拒动的辩证关系及其速动性、选择性、灵敏性、抗干扰和运行经验等问题进行初步分析、探讨,并提出相应的对策。