基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

人工免疫算法对遗传算法改进的仿真研究

遗传算法是一种很好的优化算法,但其本身存在着易早熟、效率低等不足.人工免疫算法是参考生物免疫系统机制的一种算法,它通常用于对其它算法的改进.论文用人工免疫算法对遗传算法进行改进,在遗传算法中引入浓度机制并从问题中提取疫苗.通过实验对比,它对遗传算法的改进取得了较好的效果.     

案例注入式遗传算法在大学课程表问题中的应用

遗传算法在解决大学课程表问题过程中往往采用随机方式来初始化种群,这就造成了运算量变大和复杂度增加等情况,从而影响了算法的性能.提出了一种改进的遗传算法——案例注入式遗传算法,该算法利用基于案例的推理对遗传算法进行初始化,以此加快算法的收敛速度.     

水文模型参数识别算法研究及展望

就国内外水文模型参数识别算法的最新进展做了较为详细的阐述，特别对各种编码的遗传算法、单纯形混合加速遗传算法、模式搜索混合加速遗传算法、模拟退火混合加速遗传算法等现代优化算法在流域水文模型参数识别中的应用进行了研究，并与传统方法进行了比较；通过比较水文模型各参数优选方法的特点，认为混合加速遗传算法SHAGA,HJHAGA是一种较好的方法，具有较高的应用价值；同时对水文模型参数识别算法的发展前景进行了展望.     

基于遗传算法的自动组卷算法的研究

本文针对自动组卷问题是多目标优化问题,提出了基于遗传算法的自动组卷算法,并根据自动组卷和用户的需要对遗传算法进行了改进,并通过实验验证了基于遗传算法的自动组卷算法的性能。     

一种基于简单遗传算法的K-Means改进算法

针对k-means算法对初始值敏感、易陷入局部极小值等缺点,结合遗传算法的思想,提出了一种基于遗传算法和k-means算法的混合聚类方法,为了测试该聚类算法的性能,用k-means 算法和改进的算法进行了1组实验,并对2种算法的聚类结果进行比较,实验结果表明算法能够有效地解决聚类问题.     

基于免疫遗传算法的TSP优化问题求解

在分析人工免疫系统的基础上提出一种改进的人工免疫算法——免疫遗传算法。文中介绍了该算法的基本步骤及特点,并对旅行商问题进行了仿真研究,与基本遗传算法进行了比较。结果表明所提算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,较标准遗传算法具有更强的全局搜索能力。     

LHS抽样遗传算法

文献研究了遗传算法的运行机理及特点,即遗传算法是一个具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是：导向以高适应度模式为祖先的＂家族＂方向。以此结论为基础,利用拉丁超立方体抽样（LHS）的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为LHS遗传算法。将LHS遗传算法应用于求解优化问题,并与简单遗传算法和文献中的佳点集遗传算法进行比较,通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的收敛速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛的现象。     

一种基于Rough集的启发式人工选择算法

在传统二进制编码遗传算法(GA)的基础上,提出一种基于Rough集的启发式人工选择算子和人工选择算法。利用粗糙集对遗传算法的历史数据进行分析,发现重要基因位,获得重要模式信息,并以此为启发式信息,选择优秀模式进行人工育种,从而对复杂优化问题进行有效求解。采用该算法对典型测试函数进行了验证,算例结果表明,人工选择算法加速了常规遗传算法进化速度,提高了收敛效率。     

求解Job Shop调度问题的自适应遗传算法设计

针对标准遗传算法中交叉概率Pc和变异概率Pm固定不变带来的局限性,以及M.Sr-invivas自适应遗传算法的缺点,提出了根据适应值集中程度,自适应地变化整个种群的Pc和Pm的一种改进的自适应遗传算法,文中系统地介绍了算法的改进及算法的流程,并将算法应用于求解JSP问题,最后用一个典型的测试例子,对本文设计的算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

算法性能分析技术研究

文章论述了算法性能分析的基本理论,分析了一个典型的算法分析实例,提出了几种用于算法分析的技术,解决了一大类算法性能分析的问题。     

画家算法中漏点产生原因分析及消除方法

Ｚ缓冲算法是消隐算法中常用的一种。它对多边形按深度排序后依次输出，这就象油画家作画一样，因此该算法又称“油画家算法”。该文对该算法从多边形排序到多边形扫描转换分别提出了改进的方法，使得算法的效率大大提高。同时发现，在用改进后的算法输出明暗效果图时，物体上总存在一些未被扫描转换的黑点（又称“漏点”）。该文对“漏点”产生的机制进行了分析，并且提出几种消除“漏点”的方法     

关于BMI模型的算法及其研究

对基于区间值估计的 BMI模型作了充分的研究 ,给出了该模型的算法的一些直观特征 ,并指出了该模型的算法的一些不完善的地方以及该模型中的一些不合理的限制条件 ,在此基础上 ,给出了一个修正的算法 ,该算法解决了原算法中存在的不确定性的平行传播问题     

应用基因概率学习算法求解最小码覆盖问题

概述最小码覆盖问题，以及现有的几种求解最小码覆盖问题的计算机搜索算法．在基因概率学习算法(PBIL)的基础上，建立码覆盖问题的目标函数，引进启发式算子HF0，针对局部陷阱设计跳出策略，从而获得一种新的快速求解码覆盖问题的算法．     

求解无约束优化问题的一种混合共轭梯度法

文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子.     

一种铺设算法在MSC.Patran平台上的实现

本文介绍了一种铺设算法的原理及其在MSC.Patran平台上的实现。本算法的原理基于前人的理论研究,并引入一些新的规则。相比较原有的算法,新的算法更适用于在细带状的二维区域上自动生成有限元网格,并允许设置约束条件。笔者在MSC.Patran平台上初步实现了本算法,并将其用以船体构件有限元网格的自动生成,得到较好的效果。     

求解一般l1趋势过滤问题的原始对偶内点法

针对一般l₁趋势过滤问题提出一种原始对偶内点法，首先给出原始对偶内点法的算法框架，并对原始对偶内点法进行收敛性分析和算法复杂度分析.最后，将提出的算法和目前流行的半光滑牛顿增广拉格朗日方法和交替方向乘子法进行对比.实验结果表明：当模型中的参数变化时，原始对偶内点法更加高效和稳健.     

对若干个底为强伪素数的Carmichael数

对含有三个素因子的Ｃａｒｍｉｃｈａｅｌ数给出一种算法，利用此算法能探索一些Ｃａｒｍｉｃｈａｅｌ数，它们同时又是对一系列指定底的强伪素数。     

基于遗传算法的极值问题求解

遗传算法是一种颇具生命力的算法，用遗传算法的思想来求解一函数取得最大值时的解，并给出了用遗传算法解此问题的详细过程。最后，对实验的结果进行了分析，并给出改进该算法性能的一些建议。     

教学资源库分类目录树形结构的算法研究

树形目录结构的实现有多种不同的解决方法,选择一种好的方法关系到程序的执行效率,这对一些数据量庞大的系统来说显得尤为重要.数据库的设计和查询的算法结合就是决定效率的主要因素.简述了常见的算法并提出改进设计,说明数据库设计和算法正确使用的好处.