全排列递归算法的并行化

全排列问题的递归算法结构清晰，可读性强．为了提高排列的效率，给出了全排列递归算法在MIMP-CREW模型和单指令多数据流的EREW模型上的并行化算法及实例分析．给出的算法成本是最低的．     

一类限位数排列的计数问题

讨论了与客观实际问题密切相关的一类限位圆排列问题，利用广容斥原理，给出了求解这类排列数的一般公式，并讨论了几种特殊情况下的具体解答．     

黄金分割法在无约束多元优化问题中的应用

将一维优化方法中的黄金分割法，推广应用于无约束多元优化问题的求解中，给出了具体的算法实施过程，并与目前已有的几种确定性求导寻优法进行了比较；算例结果表明，这一算法是有效实用的．     

全排列顺序解的非递归算法

通过对数字递增排序进行分析,提出了一种可以按序求解全排列的非递归算法,并进行了数学分析．该算法比传统的递归算法有更高的效率和更低的空间复杂度,可以简化一些穷举问题的求解过程．     

一种新的图像加密算法

图像的纯位置置乱惟一对应一个置换群元素和排列，基于此给出了一种基于混沌序列和全排列的图像置乱加密算法．首先，定义了置换群元素新的表示符号，用N进制计数法建立起了置换群元素与整数的一一对应；然后利用混沌序列随机选择置换元素对像素的位平面、图像的四叉树结构置乱．试验证实了该算法的有效性，并得到了较好的加密效果．     

可重复全排列的公式生成法

众所周知,关于排列的生成问题是组合论中的重要内容之一。在某些实际问题中,譬如在计算机的算法,有时需要按照一定的法则逐次产生n！个排列。迄今为止,已有许多种生成全部排列的算法,其中有由Johson与Trotter提出的有效的算法,在这一算法中,后一排列可以由前一排列中交换两个相邻元的位置得出;以后,Aзатян对这方法进行了化简。本文讨论可重复(不尽相异)全排列的生成算法,得到了以明显公式的生成算法,以不重复全排列为其特例。这一结果,我们在研究线性偏微分方程(组)柯西问题解析解的新的表示形式时有着重要的应用。     

一个求解非线性代数方程组软件GAS的实现

基于DIXON结式的聚筛法是求解非线性代数方程组的一种非常有效的方法，但是应用该算法需要专家干预，极大地影响了该算法在求解非线性代数方程组方面的推广和应用．作者提出了变元全排列算法和方程扩充法，有效地提高了聚筛法实现的效率，同时完成了求解非线性代数方程组的自动化软件GAS．     

排列组合的算法设计与C＋＋实现

本文讨论了{1，…，n}的全排列的四种不同的算法，以及按字典顺序列举{1，2，…，n}的所有r-组合的算法，并对各个算法用C＋＋语言进行编程加以实现。     

一种错位排列的生成算法

文章对错位排列的生成算法进行研究，解决了对于给定了一个错位排列以后，可以按算法自动生成下一个错位排列．并给出了相应的数值实验结果，证实了该算法的有效性．     

采煤机螺旋滚筒最佳截线距的探讨

针对螺旋滚筒可能产生的几种排列形式，以利用最小比能耗为基本原则，推导出了截齿的实际最大切削厚度及最佳截线距的理论计算公式，并以镐型齿为例，分析计算了在具体的工况下．三头螺旋滚筒的三种可能排列形式最佳截线距及切屑断面积，最后综合切削图(影响煤的块度)及切削面积选定其排列形式。该推导公式对截齿排列形式的选择有一定的理论指导意义。     

一维下料方案的遗传算法优化

在对一维下料方案数学模型分析的基础上，提出了一种基于遗传算法的求解方法。主要思想是把零件的一个顺序作为一种下料方案，并视作组合优化问题来求解。在求解过程中，给出了应用遗传算法求解关键问题的编码、解码方法、遗传算子及适应离函数的定义，并根据这算法开发出一维下料方案的优化系统。实际应用表明，采用该方法求解一维下料方案，可提高材料的利用率，而且还可以提供多个优化方案。     

基于免疫算法的无向排列的反转排序问题

提出一种基于免疫算法的无向排列的反转排序的方法，将一种免疫算子加入到遗传算法的框架中，通过对个体接种疫苗来进一步提升个体的存活能力。数据实验的结果表明，该算法性能优于Christe提出的3/2-近似算法。     

用模拟退火算法求解无向排列的反转排序问题

分子生物学中基因元方向的反转基因组重排问题在数学上已被证明是一个NP-难问题。目前，较好的算法是Christie(2001)的3／2-近似算法，本文给出一种适合于计算基因元方向的反转基因组重排问题的模拟退火算法，定义了解的邻域结构，数据实验的结果表明该算法性能优于3／2-近似算法。     

一种改进的遗传算法在TSP问题中的应用

为了解决旅行商(TSP)不能够在多项式时间内求得最优解的问题,从仿生学的角度入手,重新设计了从问题域到算法域的编码和解码方法,应用"排列法"来初始化种群;并设计了两种染色体操作算子:顺序交换算子和合法交叉算子,保证了种群在进化过程中染色体的合法性;在种群进化选择方面,设计了一个新的更加仿生的选择算子——"灾难算子",并与经典算法的"轮盘赌"选择法相结合,作为改进算法的选择算子,进一步提高了算法的收敛速度。实验表明,改进后的遗传算法能更准确地找到最优解。     

关于"TSP"的算法研究

n阶完全图 (边赋权 )的矩阵每行每列最小元素对应着一个次数为n的置换 ,若从这些最小元素组成的所有圈中每圈至少取出一个元素并令其为∞ ,那么仅包含这些元素的子矩阵可以经过初等变换将这些元素置于主对角线上形成一个新矩阵 ,其每行每列最小元素又对应一个新的置换 .在满足一定条件时 ,两个置换合成能够得到一个次数为n的循环置换 .运用这种方法 ,可使求TSP解的算法得到简化     

多目标激光反导决策的动态置换算法

多目标激光反导决策优化是激光反导系统的关键技术,其本质上是一个动态最短路问题,但是目前对于寻求该问题的全局最优解存在很多困难,特别是当目标个数大于6时,很难获得全局最优解。针对多目标激光反导决策优化问题引入了一种动态置换算法,包括邻近置换和对称置换,其中邻近置换是在原有解的基础上进行微调,容易进入局部最优解,而对称置换则可以进行大范围的搜索,有利于跳出局部最优解,从而增加了获得全局最优解的概率。以8个目标为例进行了仿真,结果表明所提出的算法比遗传算法收敛速度快。     

基于双伪随机序列码的扩频数字水印算法

针对目前比较流行的频域(或变换域)水印算法中存在的水印容量不足的问题,提出了基于像素置乱的双伪随机序列扩频水印算法,提高了水印的容量,具有较好的鲁棒性和抗各种攻击的能力.     

旅行商问题（TSP）的模拟退火求解

提出了循环排序中６种不同的随机抽样方式，对旅行商问题（ＴＳＰ）的模拟退火求解进行了进一步深入研究．理论分析证明，６种抽样方式均满足模拟退火算法的全局收敛性条件．实例计算表明，子排列反序并移位抽样方式的求解寻优效率最高，且明显优于目前公认最好的著名的Ｓ．Ｌｉｎ“２－交换”抽样方法．本研究和结论对循环排序类优化问题及其求解具有普遍意义．     

基于Logistic映射的排列图软件水印方案

针对排列图编码鲁棒性较差的问题,提出使用Logistic映射生成软件水印的算法。根据版权所有者信息和合法用户信息生成初始值,通过Logistic映射计算混沌序列并生成水印信息。版权所有者随机生成排列图长度后将水印信息用排列图表示并嵌入宿主程序当中。提取排列图后,根据排列图相似度,在拓扑图受到攻击的情况下仍然可以证明版权。实验仿真证实该算法能够抵抗常见攻击,提高排列图的鲁棒性。     

改进粒子群算法在作业车间调度问题中的应用

调度问题是一类典型的NP-hard问题,传统粒子群优化算法在解决该类问题上具有一定的局限性.通过分析其优化机理,提出了改进粒子群算法,结合了粒子群优化算法的全局搜索能力和交换粒子位置的局部搜索能力,提出了新的粒子编码方法--基于粒子坐标值排列编码(PPP),发展了一种快速、易实现的新的混合启发式算法.大量实验仿真结果表明本算法可以有效求解作业车间调度问题,通过与遗传算法比较,验证了改进粒子群算法是求解Job-shop调度问题可行而高效的方法.