受限p-中心的并行迭代算法

提出了受限 p-中心的多项式时间并行迭代算法 ,分析了这些算法的计算复杂性 .计算实例表明所提出的算法简洁有效 .本文的算法还可以对其它关于受限 p-中心及 p-中心的启发式算法和近似算法进行补充 ,以此为基础容易获得相应的 Tabu Search算法和遗传算法 .     

求解度约束最小生成树的快速近似算法

针对带有度约束的最小生成树问题,给出了一种快速近似算法.首先给出了快速近似算法的核心思想:在不违反度约束和不形成圈的前提下,每次加入权最小的边.其次给出了实现快速近似算法的具体步骤,并且证明了该算法的计算时间复杂度是图的顶点数的多项式函数,证明了算法的有效性定理.大量的数值试验表明该近似算法性能良好.最后在此算法的基础上,给出了求解TSP问题的一种快速近似算法.     

差异作业批调度的流水车间问题及近似算法

考虑了尺寸有差异的作业在两台设备上的流水加工问题,两台设备均为批处理机,有确定的最大容量.采用了制造跨度和总完工时间两类目标函数,建立了基于整数规划的优化模型,分析了两类问题的计算复杂性,给出了设备和作业数量既定情况下的可行解规模.设计了一种基于LPT规则和批调度规则的近似算法,时间性能为O(nlogn),证明了该算法在优化制造跨度时的最坏性能比不大于2,优化总完工时间的最坏性能比不大于3.     

基于优先规则的活动成本目标资源受限工程调度

首先给出了该问题的数学模型,问题分析得出该问题也是一类NP完全问题,继而讨论了启发式方法进行问题求解的基本思想,基于此,结合活动成本目标的特性提出了问题求解的串行调度方案和并行调度方案,并设计了相应的几种优先规则,分析了算法的时间复杂性.基于改造PSPLIB中的单模式算例测试,并行调度方案的结果大多优于串行调度方案,而在最大最早完成时间和最大活动先序相关成本等两种优先规则下的调度方法计算效果相对较好.     

神经网络自适应广义预测解耦控制器的设计

提出了一种神经网络补偿自适应广义预测解耦控制方案，即用神经网络逼近通道间的耦合、非线性及未建模动态，且采用了改进RLS辨识算法及用后能改善辨识效果，从而增进自适应控制的精度与鲁棒性，能解决参数不确定的非线性多变量耦合问题，给出了该算法的实现原理及步骤。理论分析和仿真结果表明，该方案是有效的。     

基于蚁群算法的并行测试任务调度

并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题.提出了一种用于解决并行测试任务调度问题的改进蚁群算法,通过该算法可以获得测试时间最短的任务调度序列.给出了并行测试任务调度问题的数学模型,设计了启发式函数和状态转移概率的计算公式.采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟.给出了应用实例,实际应用表明该算法是有效的,能很好地解决此类多维动态组合优化问题.     

基于MapReduce模型带准备时间的平行机调度优化

研究了一类基于MapReduce模型的平行机调度问题.每个工件包含Map和Reduce两道加工工序,Map工序可以分割为若干个子任务,并且在多台平行机上同时并行加工,Reduce工序只有在该工件的所有Map工序的子任务加工完成后才能进行,而且Reduce只能在一台机器上加工且不可中断.结合工件具有释放时间和加工准备时间等约束,以最小化最大完工时间为目标,构建了混合整数规划模型,并设计了采用差分变异策略和逐维Levy扰动机制的改进正弦余弦算法来求解该模型.最后,利用数值仿真实验与标准正弦余弦算法及遗传算法进行对比,实验结果表明,运用改进正弦余弦算法求解的结果与下界值的平均相对偏差GAP为3.02%,较标准正弦余弦算法以及遗传算法的效果提升显著,显示了该改进算法的有效性.     

瑞利噪声环境中水下目标辐射信号增强算法

提出了基于高阶累积量广义函数迭代的自适应滤波算法，证明了该算法的收敛性，给出了广义函数的几种具体表示式。用该算法对瑞利噪声环境中水下目标辐射信号谱增强进行了仿真研究。结果表明：该算法具有很强的抑制瑞利(白或色)噪声的能力。因此，该算法在提高水下探测系统对水下目标的检测能力方面有重要的应用价值。     

基于扰动方法和广义K-L变换的人脸特征抽取

对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论和广义K-L变换,提出了一种改进的求解广义最佳鉴别矢量集的解析算法。由于该算法一次性地求出了所有广义最佳鉴别矢量,而无需迭代,因而节约了计算时间,且识别率高。在ORL人脸数据库的数值实验,验证了上述论断的正确性。     

快速广义递推估计算法及应用

本文介绍了求线性方程组解的Ｋａｃｚｍａｒｚ法及全并行迭代解法（ＰＧ），它们提出了一种参数辨识和系统建模的快速广义递推估计算法，并给出了收敛性的简单证明。算法的形式简单，计算量少而收敛性能极佳，且便于硬件并行实现。仿真结果也表明了算法的良好性能，可在广阔的领域中得到应用。