一类特殊静态查找问题的解决方法

查找就是在按某种数据结构形式存储的数据集合中，找出满足指定条件的结点．为了确定指定条件的结点存在与否，称为静态查找，就实际问题中存在的局部范围内有序问题采用了小范围循环列表查找的方法，对传统的静态查找算法加以改进，使程序运行的效率大大提高．     

一类基于冒泡排序的改进算法的分析与比较

排序算法对于计算机信息处理很重要，一个好的排序不仅可以使信息查找的效率提高，而且还直接影响着计算机的工作效率．目前排序领域许多最简单的算法都是基于冒泡排序算法，该文对这些算法的基本原理进行了介绍和分析，并对它们的算法性能进行了比较．     

大字符集语言单模式匹配算法

分析了大字符集的特点和人类查找字符串的过程，提出了一个新的单模式匹配算法，该算法利用字频和已成功匹配的前、后缀信息对模式串进行预处理。在查找阶段，运用了连续跳跃的思想。实验表明，本算法比其他同类算法更加高效。     

一种基于类测试的基类MaDUM算法的改进

Imran Bashir和AmritL．Goel曾提出过一种对单元类进行测试的方法，为此，他们提出了基类MaDUM算法．本文针对基类MaDUM算法，提出了改进的基类MaDUM算法．在改进的算法中避免了对集合U进行逐步的迭代，而是用一个递归的算法求出MaDUM矩阵，提高了算法的可理解性．同时对冗余元素作了单独的处理，给出了查找冗余元素的算法．在文章的结尾，我们通过实例用提出的算法得出了同样的结果．     

设账查找：路由新算法

针对路由查找时间越来越长，影响到网络运营速度和可靠性以及网络未来的发展的这一问题，提出了路由查找新算法——设账查找法。该算法是在重新构建路由表的基础上，将每一个IP地址在路由表中采用分层设账的形式进行管理；查找时逐级查找账户，避免许多不必要的查找，缩短了查找时间，可将目前的查找速度提高10000倍以上。     

对等网络中一种新的非集中式查找算法

提出了一种适用于对等网络环境的非集中式查找算法，它具有可扩展、自组织、高容错等特性，能够自动适应网络中节点的加入、退出和失效．该算法的时间复杂度和空间复杂度均为O(log N)．算法的基本思想是：将有限大小的线性空间平均划分为M等份，对每等份的子空间递归划分为M等份，直到每个子空间对应一个点；采用Hash算法将网络中的数据或节点映射为线性空间中的一点，每个节点本地存储一个路由表，其内容为其各个划分层次中的对应点所在位置信息；这样，一个节点可以在不超过O(log N)次转跳的情况下找到目的节点．仿真实验结果表明：当M增大时，算法的查找性能也会提高；当M=16，网络规模为10^4个节点时，算法的平均查找长度仅是Pastry、Tapestry算法的70％左右．     

一种Byte查找第K个元素的算法研究

查找第K个元素的问题在计算机查找技术中占有十分重要的地位，这个问题的最直接解法是先将序列排序，从而能得到第K个元素，最少需O(nlogn)次比较，即时间复杂度为O(nlogn)．比较好的方法是采用分治策略解决该同题，但其最坏时间复杂度为O(n^2)，平均时间复杂度为O(2n)．本文提出一种Byte解决第K个元素问题的算法，该算法的平均时间复杂度为O(n n／255)，优于以前对该问题的求解方法，而且该算法可以适用于由整数、浮点数、无符号整型数、双精度数和字符型数构成的超大数集．     

基于TCAM的二维前缀报文分类算法

报文分类已成为保障网络应用的服务质量及安全性的重要手段，而二维的前缀报文分类则是其中最为常用的．通过对规则冲突的分析，提出了一个基于三态内容可寻址存储器(TCAM)的二维前缀报文分类算法，该算法借助TCAM的并行查找能力，在一个指令周期内找到前缀的最长匹配，采用内存映像及相关数据结构消除了规则之间的冲突，实现了快速的二维前缀分类查找．与其他二维分类算法相比，该算法具有最小的查找时间复杂度和较小的内存空间复杂度．     

高校智能排课系统的算法

以教学任务为基本单位，在计算教学任务排课优先级的基础上，对教学任务的时间和教室的安排均采用优化资源查找的算法．为简化算法，先安排教学任务的时间，然后再安排教室，设计并实现了一个高效智能排课系统．     

一种求解多处理机调度问题的自适应蚁群算法

将蚁群算法应用于求解多处理机调度问题,提出一种自适应蚁群算法．算法以最小化makespan为调度目标,根据蚂蚁留下的信息素指导蚁群在解空间展开全局搜寻,将任务分配在恰当的机器上,并通过自适应调整阈值实现全局探索与精细查找的平衡．实验结果表明算法具有较好的优化性能．     

用混合遗传算法实现神经网络快速训练

快速神经网络训练算法的研究是人们所关注的问题之一。经过分析与研究 ,遗传算法是一种全局并行随机搜索优化算法 ,具有很强的全局搜索能力 ,而 BP算法的局部搜索能力较强。文章将两者结合起来 ,形成一种混合遗传算法 ,并就混合遗传算法的原理及其在实现时所涉及到的许多策略问题进行了分析比较 ,仿真结果表明它具有收敛速度快和不会陷入局部极小的特点。     

一种用于车间调度的基于熵的混合遗传算法

为提高车间调度算法的寻优性能,通过对模拟退火遗传算法收敛图的研究,提出了评价算法种群有序性（差异性）的种群熵,基于种群熵,提出了改进的模拟退火遗传算法,该混合算法通过种群熵动态地改变算法的交叉和变异概率,使之适应种群的变化,提高种群的多样性,有效地克服算法的过早收敛,从而达到提高算法寻优性能的目的。仿真实例表明,所提出的算法的寻优性能有了显著的提高。     

一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法

在综合考虑了环境对生物进化的影响、免疫算法的结构以及遗传算法部分算子的基础上,提出一种考虑环境作用的协同免疫遗传算法(ESIGA),以实现提高算法搜索速度和全局搜索能力的目标.在该算法中,设计了克隆环境演化算子和自适应探索算子,并构造了3个子种群协同进化以发挥克隆环境演化算子的影响,从而提高算法的全局搜索能力.引入的自适应探索算子和克隆环境演化算子,使算法具备了一定的学习能力,可加速搜索和防止早熟.构建的主种群和协同种群相互影响,使得算法对环境具有改良能力,加强了克隆环境演化算子的性能,而精英种群则加强了算法在优质个体邻域的搜索能力.采用13个常用无约束优化问题测试函数对算法做了检验,测试数据表明:ESIGA算法与正交遗传算法相比,其搜索速度要快于正交遗传算法1～2倍,并能够处理1 000维的高维优化问题.     

基于启发式策略的最短路径算法

在讨论经典Dijkstra算法和启发式策略算法（A^＊,矩形算法等）的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的动态方向限制搜索算法用于求解道路网络中两节点之间最短路径．该算法结合人类的搜索思路和动态灵活的处理方式,对最短路径算法的搜索策略进行改进,动态改变搜索限制区域,减少计算时间．该算法不仅可以单独提高计算最短路径的效率,而且与其他算法结合起来还可取得更好的效果．实际结果证明动态方向限制搜索算法比经典Dijkstra算法减少近50％的搜索节点数和搜索时间．     

求解病态线性方程组的混合算法

首先通过变分原理将求解线性方程组的问题转化为等价的求解无约束函数最优化问题的极小值.通过研究BFGS算法和模拟退火算法的优缺点,鉴于BFGS的良好的局部搜索能力以及模拟退火法的全局搜索能力,提出了一个BFGs-SA的混合算法.数值实验表明该混合算法校正了BFGS的局部搜索能力,达到了全局最优解,从而得到了原病态线性方程组的解.     

基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

求解多峰值问题的改进混合遗传算法

由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.     

一种高效的生物网络概率模体发现算法

针对概率模体发现算法中非树形子图的挖掘和在得分函数最大化的过程中得分函数值计算的2个难点.首先提出基于划分的非树形子图的搜索算法,其次将子图同构应用于最小错配的求解以缩小智能优化算法对得分函数求解的解空间,最后将基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法应用于得分函数的求解过程.在大肠杆菌基因调控网络中的实验结果表明,与其他算法相比,混合智能算法可以大大减少非树形子图的搜索时间,并以相对较快的收敛速度收敛到一个较优的解,因此所提出的方法有效地提高了概率模体发现的效率.     

自动对焦中的优化爬山搜索算法

图像对焦越准确,高频分量的能量越多,系统的对焦评价函数反映了图像高频分量的能量。自动对焦的过程就是运用爬山搜索算法求取对焦评价函数最大值的过程。普通的爬山搜索算法会受到对焦评价函数局部极值的干扰而不能准确对焦,优化的对焦评价函数能有效地排除这种干扰,使系统可靠地对焦。本文详细介绍了优化爬山搜索算法的原理和实现方法。