蚁群算法在边坡稳定分析圆弧滑动面搜索中的应用

本文利用蚁群算法具有很强的适应度、鲁棒性,擅长搜索全局最优解的特点,将其应用于均质边坡稳定分析中对圆弧滑裂面的搜索中,并利用bishop法计算出其对应的安全系数。通过算例计算表明,蚁群算法能够成功地搜索到全局最优解,得到临界滑动面及其的对应的最小安全系数。运用蚁群算法解决边坡稳定分析问题是可行和适用的。     

基于CGWO算法的边坡最小安全系数全局寻优方法

针对基本灰狼算法存在初始种群不均匀、早熟收敛等问题,基于混沌理论从三个方面对灰狼优化(grey wolf optimization, GWO)算法进行改进,提出了混沌灰狼优化(chaotic grey wolf optimization,CGWO)算法用于确定边坡的最小安全系数.首先,采用改进Tent混沌映射提高初始种群多样性;其次,通过混沌扰动策略避免算法陷入局部最优;最后,引入参数混沌非线性调节机制均衡算法的全局开发和局部勘探算力.13个基准测试函数的仿真结果表明,改进后的算法与基本GWO,WOA,PSO以及SCA相比具有更强的综合寻优性能.选取ACADS边坡考核题进行计算分析,CGWO算法表现出较高的计算精度和收敛速度,能够有效地搜索到复杂分层边坡的最小安全系数.对比有限元强度折减法,该方法具有操作简易、搜索区域易于设置等优点.     

基于和声搜索的土坡滑动面的确定

根据毕肖普法的基本原理,将土坡滑动面的圆心坐标和半径视为自变量,安全系数视为因变量,从而将寻找边坡最危险滑动面过程转化为安全系数函数极值求解过程。提出了利用改进的和声算法的全局搜索方法,并将其应用于实际算例中。算例分析结果表明,该方法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可克服多数常规的优化方法易陷入安全系数局部极小的问题...     

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.     

广义遗传算法在确定土坡最危险滑动面中的应用

介绍了遗传算法的基本原理，讨论了利用广义遗传算法搜索土坡的最危险滑动面及其对应的最小安全系数的算法，并对计算过程进行了编程.计算实例验证了广义遗传算法在边坡工程中的有效性，可以得出广义遗传算法用于确定土坡最危险滑动面是一种全局优化算法.     

基于互信息和文化基因算法的网络流量特征选择

利用文化基因框架的引导,提出一种结合了封装和过滤的混合型特征选择算法.该算法在传统的遗传算法中采用了基于互信息的局部搜索算法,全局搜索以分类器精度为适应度函数,保证得到全局最优解;局部搜索以联合互信息为评价指标,加快了寻找最优特征子集的收敛速度.实验表明,与现有算法相比,该算法在特征数量和计算复杂度上有显著改进,采用该算法的网络流量识别方法能以更少的特征获得更高的分类精度.     

基于人工蜂群算法的水平条分法边坡稳定性分析

根据极限平衡原理,推导出了适合地震作用下成层状岩土体边坡稳定性计算的水平条分法公式,并将人工蜂群算法用于水平条分法边坡最危险滑动面搜索,提出了基于人工蜂群算法的边坡稳定性的极限平衡水平条分法.算例分析表明,该方法能快速搜索到全局最优解,稳定性计算结果是可靠的,适合成层状岩土体边坡稳定性分析.     

应用粒子群序列二次规划算法的结构可靠性优化

针对粒子群算法在寻优过程中局部搜索能力较差、后期收敛慢的缺点,提出使用序列二次规划法来改进粒子群算法的局部搜索性能。该混合算法既保持了粒子群算法全局收敛的特点,又补充了序列二次规划法精确求解的能力,因此该算法可以快速获取全局最优解。应用于经典测试函数,可得到较高精度的最优解,验证了算法的有效性。对实际齿轮减速器进行结构可靠性优化设计,建立了结构可靠度约束下最小体积的优化模型,并用该混合算法方法进行优化计算,仿真计算结果表明:该方法解决结构可靠性优化问题是合理有效的。     

基于混合蛙跳算法的背包问题求解

混合蛙跳算法(SFLA)是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力.背包问题是一个典型的 NP完全问题.首先建立了背包问题基于 0/1规划的数学模型,阐述了混合蛙跳算法的基本理论.针对离散搜索空间,提出了SFLA的改进算法,应用该算法解决了背包问题.在实例上的运行结果表明本文方法的可行性和有效性.     

融合混沌和捕食搜索的混合粒子群算法

针对标准粒子群算法在处理复杂函数时存在的收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出了新的混合粒子群算法.该算法利用混沌运动的遍历性、对初始条件的敏感性等特性进行群体的混沌初始化,且捕食搜索策略可以通过调节限制级别的控制粒子群的搜索空间,从而平衡全局搜索和局部搜索.测试结果表明,新算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

时间表理论中LPT算法在装箱问题中的应用

本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

EM算法理论及其应用

EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法：EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广：GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

基于Bresenham算法的四步画直线算法

通过分析计算机图形学中的画直线的Bresenham算法，以及由此改进的“对称算法”、“二步法”，提出将“对称算法”和“二步法”结合形成“4—点画线算法”，与Bresenham算法相比，该算法可以将画线效率提高近2倍。     

一种改进的KR模式匹配算法

在分析BF、KMP和KR等模式匹配算法的基础上提出一种改进的KR算法(IKR),在产生哈希冲突时利用双向比较法进行匹配.实验结果表明,该算法可以快速有效地进行模式匹配.     

几种模式匹配算法的效率分析

分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。     

大数快速模幂算法的研究

大数模幂在现代密码学领域有着广泛的应用,它是RSA．ELGamal等公钥密码的基本运算。对目前具有典型代表的各种大数模幂算法进行分析,从基本设计原理和实现角度对这些模幂算法进行分类,归纳并给出了各类算法的实现方法、优缺点和研究现状。     

排课系统中混合算法的应用研究

排课系统比较复杂又具有智能特点,其算法主要有模拟手工算法、回溯算法、遗传算法、贪心算法等.在软件开发过程中,发挥每种算法优点以提高排课的科学性、高效性和合理性是个重要课题.结合成功研制排课系统的经验,阐述了不同算法的应用,提出了通过所有算法的混合应用解决排课问题的方法.