改进禁忌搜索算法在TSP问题中的应用

提出了一种基于改进最近邻点法的禁忌搜索算法（TSBIN）。该算法利用改进最近邻点法为禁忌搜索算法构造较优初始解,能更有效地搜索全局最优解。以旅行商问题（TSP）为倒,验证了该算法的寻优性。     

最小错误率信道均衡与k-最近邻及神经网实现

本文论述一种在通信意义上最佳的信道均衡方法——最小错误概率(MEP)均衡法及其 k-最近邻法则和后向扩散(BP)神经网实现问题.主要结果包括:1)从理论上说明了在码间干扰最大值小于传输符号幅值时,信道均衡问题总是线性可分离的.2)引入了 MEP 均衡问题的基本概念和关系式.用具体数值结果说明了 MEP 均衡器优于线性均衡器的程度.3)提出了用 k-最近邻法则实现 MEP 均衡的方法,给出了渐近收敛定理和误差界.4)证明了基于最小均方误差的后向扩散神经网络能使错误概率(误码率)为最小,由此诱导出了又一种 MEP 均衡实现方法.     

依据高阶累积盲解卷积

对盲均衡（盲解卷积）提出了两种三阶累积量的基本算法，在算法中依据非因果的ＡＲ（自回归）模型及与逆滤波器系数相关的方程，把非最小相位系统的盲均衡问题转化为解相应的线性方程组的问题，保证了这种解法的唯一性。在算法中仅利用了累积量的对角线切片，从而使该算法简单、准确。仿真实验结果表明，该算法是可行有效的     

一种新的基于伪最近邻算法的降水预报方法

分析北京地区日降雨量资料,相较于其他降雨事件,大雨或暴雨事件发生的次数较少,因此该地区的降水量预报属于样本不均衡问题。在样本不平衡的情况下,K最近邻(PNN)算法的分类误差率将会大大提高,这也就使传统的基于K最近邻算法的降水量预报方法的应用受到了限制。针对北京地区降水量预报这一样本不均衡问题,应用伪最近邻算法构建了北京市的降水量预报模型。该方法利用北京地区日降雨量资料和美国国家环境预报中心全球格点资料,将降雨量作为类,将美国国家环境预报中心全球格点资料的各种因子场作为天气样本特征,通过决策规则实现最优分类。利用提出的降水预报模型对北京地区2010年6~8月进行了24 h降水预报,实验结果表明,提出的预报方法对于降水等级预报的预报准确率以及晴雨预报的TS评分、正样本概括率和漏报率均优于传统的K最近邻预报方法,该方法具有较好的预报效果。     

道路网络中移动对象的连续反k最近邻查询算法

在道路网络中,对象的位置和运动被约束在网络中,对象之间的距离不是传统的欧氏距离,而是由网络连通性决定的网络距离,基于欧氏空间的反k最近邻查询算法不适用于道路网络。为了解决道路网络中移动对象连续的反k最近邻查询问题,给出了道路网络的一种索引结构及一种利用扩展树处理查询的方法,在此基础上,提出了道路网络中适用与单、双色连续反k最近邻查询算法（CRkNNMA算法）,证明了该算法的正确性。     

l1,l2,l∞范数下带约束的最小化最近距离和问题

研究设备定位领域内的最小化距离和问题.与以往研究不同的是,文章用需求区域代替距离和问题中的需求点.问题的目标是在平面上的某约束区域内定位一个新的设备,使得新设备到各个需求区域的最近点的加权距离和达到最小,其中距离用lp范数来度量,称之为带约束的最小化最近距离和问题.此问题首先被转化为等价的变分不等式问题,此等价的转化使得投影收缩方法可用于求解相应的变分不等式.算法得到的序列收敛到问题的最优点.最后给出数值实验,实验结果证明算法是有效的.     

网络上的最优干线选择问题

考虑在网络上点到路的距离意义下的最优干线选择问题——最小加权距离和问题和最小最大加权距离问题.首先证明所讨论的两个问题的判定形式是NP-完全的,然后对于网络是树的情况,给出了求解问题的算法,该算法的复杂性是O(n2).     

基于路网的连续K最近邻查询

连续K最近邻(CKNN)查询是最近邻查询的扩展,可广泛地应用于地理信息系统、城市规划、智能交通等领域.CKNN查询搜索某一路径上所有点的K个最近的感兴趣对象.本文研究基于交通路网的连续K最近邻查询问题,不同于传统的基于欧式空间的CKNN查询,基于路网的CKNN查询中对象间的距离度量不再是欧式距离,而是基于路网的最短可达距离.显然,传统的基于欧式距离的CKNN查询算法并不能直接应用于基于路网的CKNN查询问题.本文提出了一种基于路网的高效的CKNN查询算法-IIE算法,广泛实验表明本文提出的IIE算法优于传统的IE算法.     

空间网络数据库中基于M-tree索引的反最近邻查询算法

欧式空间中的反k最近邻查询算法不适用于空间网络环境,故采用任意度量空间中的M-tree索引结构,进行空间网络数据库中的反k最近邻查询处理.首先通过预计算的方法得到网络距离信息,依据此距离信息,对空间网络对象建立M-tree索引结构.然后,给出并证明了M-tree中间结点修剪定理,提出一种适用于空间网络环境的反k最近邻查询算法.最后实验验证了该算法的有效性.     

基于内容和最近邻算法的多臂老虎机推荐算法

本文提出一种基于内容和最近邻（k-近邻）的多臂老虎机推荐算法:把推荐问题转化成多臂老虎机问题,把冷启动问题转化成EE（explore exploit）问题;通过观察用户特征,以用户特征为内容,计算用户之间的相似度并得出用户的最近邻;最近邻用户基于内容对推荐池物品进行预期评价,根据用户最近邻的预期评价情况,选择综合最优的物品推荐给用户. 并通过采用来自Movielens和Jester的真实数据集进行实验,实验结果表明:结合内容和最近邻算法的推荐算法更优且更具实用性,尤其在解决冷启动问题上效果显著.     

基于遗传算法优化的城市标准循环工况构建

针对传统车辆标准循环工况构建中存在的问题,提出了一种基于遗传算法的城市标准循环工况构建方法。以某城市实测行驶工况数据为依据,基于微行程分析理论,对微行程特征参数进行主成分提取及聚类,建立能够反映城市车辆实际运行的行驶工况。利用方差分析确定最佳聚类数,解决了最佳聚类数不易确定的问题。采用遗传算法对代表工况段进行优化修正,以聚类结果中的欧氏距离最小为优化目标,减小其与聚类中心的欧式距离。误差分析表明:提出的工况合成方法所生成的某城市标准循环工况特征参数平均累计误差明显减少,工况精度和一致性得到较大提高。     

一种基于凸优化的WSN障碍环境下定位算法

针对传统DV hop算法定位精度较低及定位环境中物体阻碍信息传播导致节点定位失效的问题, 提出一种适用于障碍环境下的高精度定位改进算法. 首先引入一个考虑定位节点的最小跳数误差修正值, 通过该值筛选参与定位的锚节点, 进而优化锚节点的平均跳距; 然后利用三角函数结合两锚节点间的准确距离共同计算未知节点到锚节点的距离; 最后通过对未知节点的位置进行凸优化计算, 使得节点间的数据传播具有最优路径, 优化定位过程, 提高定位精度. 仿真实验结果表明, 改进算法不仅解决了在无线传感器网络障碍环境下难定位的问题, 还可有效提高未知节点的定位精度.     

模糊C-均值聚类算法的改进研究

模糊C-均值聚类算法通过迭代的爬山技术来寻找问题的最优解,是一种局部搜索算法,容易受初始值的影响而陷入局部极小值.遗传算法是一种应用广泛的全局优化算法,是一种与求解问题无关的算法模式,能够有效解决模糊C-均值聚类算法对初始化敏感的问题,利用改进后的遗传算法能更好地解决聚类问题.     

关于合肥市“出租车拼车”问题的优化研究

以合肥市出租车拼车问题为研究对象,着重研究拼车路线优化问题和拼车费用分摊问题;针对拼车路线优化问题,首先,利用模糊层次分析法确定每条边权重,构造出赋权路线图,然后利用分步的Floyd算法并结合类似于最邻近算法的想法给出最优拼车路线方案;而针对费用的分摊问题,将结合按人数定折扣和按路程的远近两种方式,并考虑乘客的优先级指数来解决。     

一种计算TCM码的欧几里德距离和乘积距离的方法

提出了计算非规则篱笆图的最小欧几里德距离和最小乘积距离的一种有效算法，该算法是在Ｖｉｔｅｒｂｉ算法的基础上，对起始于任意状态和终止于任意状态所有参考路径上的距离进行了计算，求得最小欧几里德距离和最小乘积距离，它适用于搜索斯信道和衰落信道中的ＴＣＭ好码。     

基于鱼骨型仓库的拣选路径问题优化

为提高鱼骨型仓库布局下的订单拣选效率,基于拣货路径距离计算模型和以最小化拣货路径总距离为优化目标的拣选路径优化模型,提出一种混沌模拟退火粒子群优化算法,引入混沌理论使粒子更高效地遍历搜寻空间,同时结合了模拟退火算法的概率突跳特点使算法在迭代后期仍具有较好的全局寻优能力.最后,通过实例仿真验证了该算法在解决鱼骨型仓库布局拣选路径优化问题上的有效性,并通过与其他算法比较,证明了该算法的先进性,为鱼骨型仓库布局下拣选路径规划问题提供了新的解决思路.     

求解加权最小闭包球问题的列生成算法

先建立求解加权最小闭包球(WMEB)问题的序列最小最优化(SMO)算法的线性收敛性, 再结合列生成算法的思想, 即每次迭代将与当前球 心加权距离最远的点加到核心集中, 并调用SMO算法, 提出一种求解WMEB问题的列生成算法. 数值实验结果表明, 该算法能有效提高求解大规模数据集上WMEB问题的计算效率.     

面向大规模航空集群组网的控制器部署方法

软件定义网络（SDN）使得控制平面与数据平面解耦,可用来优化航空集群网络体系结构。针对航空集群网络大规模组网需求,设计了一种面向大规模航空集群网络的控制器部署优化算法,将多控制器部署转化为集群划分和子群部署两个阶段,首先基于负载均衡将集群划分为不同子群,然后以全网性能最优为目标于各子群内进行多目标寻优,获得Pareto前沿解。仿真实验评估了所提算法在负载均衡指数、全网平均传播时延、平均失连概率等方面的性能。实验结果表明：与现有算法相比,所提算法有效地提升了全网性能,同时具有较低的时间复杂度,适用于解决大规模动态场景下的航空集群网络控制器部署问题。     

基于动态隧道系统的K-means聚类算法研究

针对K-means聚类算法易陷入局部极小的问题,利用动态隧道算法在解决全局最优化问题中的有效性,将算法中的动态隧道过程引入到K-means聚类算法中,提出了一种基于动态隧道算法的K-means聚类算法.该算法在K-means聚类算法寻优得到的局部极小值基础上,利用动态隧道过程寻找更小的能量盆地,再将其值提交给K-means聚类算法进行迭代寻优,重复该过程,直到找到全局最小值.理论分析和仿真实验证明,该算法的聚类效果要优于K-means聚类算法.     

圆形阵列方向图的数值综合算法

给出了圆形阵列方向图综合的数值计算方法,对圆形阵列方向图综合以及零点形成进行了分析和研究,以参考方向图与综合后方向图之间的距离最小化为准则,通过数值分析方法,在无约束和干扰零点约束情况下,给出了相应的最优权的求解方法,仿真分析表明了该方法的有效性.