几种智能算法在排课问题中的比较

排课问题是个NP完全问题,没有最优解,只有满意解。将智能算法应用于排课问题的求解取得了有效的研究成果。主要对遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法求解排课问题做了比较分析,阐述了各算法的基本原理及算法特点,分析了各个算法用在排课问题上的优缺点。     

流水作业调度问题的快速进入启发式算法改进

文章提出了解决流水作业调度问题的改进快速进入启发式算法。这种改进算法遵循原算法中构造双机子问题的基本思想,将原线性权重改进为指数权重并用Johnson双机算法进行求解。改进算法的性能使用了来自文献的实例测试,并与原算法进行比较。比较结果表明,在大规模工件的调度问题中改进算法优于原算法。     

一种求解大规模问题的自学习协同粒子群算法

随着工程技术要求的提高,许多实际优化问题从低维问题发展成高维的大规模优化问题,自然计算算法在面对该类问题时容易陷入局部最优,而协同粒子群算法是解决大规模优化问题的重要手段之一。本文将子种群划分自学习策略和惯性权重自适应策略引入到协同粒子群算法中,增强了算法的自学习能力,提高了算法的全局寻优能力。实验结果表明,所提算法的性能超过了传统协同粒子群等算法,具有求解大规模问题的较大潜力。     

求解双侧障碍问题的自适应投影算法

对一类具有双侧障碍的自由边界问题得到求它的数值解的自适应投影迭代算法。采用有限差分法将障碍问题离散为有限维双侧障碍问题,该问题等价于一个新的投影不动点问题,可得到双侧障碍问题的投影算法。并通过迭代数据自动调整投影算法的参数,加快其收敛速度。从而提出求解双侧障碍问题的自适应投影算法,给出算法过程和收敛性分析。理论分析和数值算例结果都表明该算法的有效性。     

基于偏序对改进蝙蝠算法的旅行商问题研究

作为一种新兴的群智能启发式算法,蝙蝠算法近年来被广泛用于求解离散、连续、及组合优化问题。针对典型组合优化问题中的旅行商问题,本文提出一种基于偏序对改进的蝙蝠算法用于求解离散型旅行商问题。通过对蝙蝠速度、位置的更新,使算法具有更强的适用性。本文对16个标准TSP问题进行测试与对比分析以验证算法有效性。实验结果表明,本文提出的偏序对蝙蝠算法在大多数实例中均优于其他算法。     

从求解格点问题看递归算法及其与迭代循环算法的比较

递归是比迭代循环更有力的算法。一方面,每个循环算法均可找到一个等价的递归算法;另一方面,一些循环算法不能求解的问题常可用递归算法求解。格点问题便是这类问题中具有代表性的一个。 本文通过对格点问题构造有效算法来讨论:一,如何根据一个问题所固有的结构关系去选择适当的算法;二,递归算法在计算机内的实现方式及对递归程序的跟踪;三,递归算法与循环算法的比较。     

求解凸优化问题的改进对称交替方向乘子法

对称交替方向乘子法(简称S-ADMM算法)是求解可分离凸优化问题的一种有效方法。该算法利用目标函数的可分离性,将原问题分解成多个极小化子问题,然后交替求解。能否有效地求解子问题对算法的有效性有重要影响。在很多实际应用中,不能精确地求解子问题,或者精确求解子问题花费代价较大。为解决这一问题,提出了一种改进的对称交替方向乘子法(简称MSADMM算法)。与一般的S-ADMM算法相比,该算法在x子问题中引入一个半近邻项,近似地求解x子问题,克服了之前算法的不足。在适当的假设下,证明了其收敛性。最后,通过数值计算说明了该算法的有效性。     

基于CNF权重学习求解3-SAT问题的进化算法

SAT（Satisfiability）可满足性问题研究具有很广的应用价值,是计算机和人工智能领域内的一个重要问题,也是第一个被证明为NP完全的问题。随着对SAT问题的深入研究,已经提出了很多高效的算法,其中随机算法（WalkSAT）、进化算法等启发式算法是今年来研究的热点。进化算法是遗传算法的一种,通过对生物组织进化的学习,形成的一种高效算法。针对CNF（Coniecture Normal Formula）权重和生物进化算法相结合,提出一种有效求解难SAT问题的不完全算法WOSAT．     

管道铺设问题的改进蚁群算法

首先把管道铺设问题转化为旅行商问题,然后利用蚁群算法来求解此问题。算法的分析和仿真实验表明,利用了城市间距离信息的改进蚁群算法是一种简单有效的算法。     

基于遗传算法的高校排课数学模型

排课问题是一个有约束、多目标的组合优化问题,并且已经被证明是一个NP完全问题。针对高校排课过程中存在诸多约束因素的问题,提出将遗传算法与约束条件算法相结合的排课算法,由约束条件算法确定排课任务的优先次序,遗传算法解决单个排课任务时间片分配的优化问题。实验结果表明,该算法能够改进算法性能,提高排课效率。     

汉诺塔问题的非递归新解法

汉诺塔问题是计算机算法设计中经常被大家引用来说明递归算法的一个经典问题．长期以来，很多人一直认为这个问题只能用递归方法求解．从讨论汉诺塔问题的几个基本特性入手，通过分析和归纳总结，提出了一种全新的解决汉诺塔问题的简洁而又高效的非递归解法，并用具体的实例对其进行了验证．     

改进遗传算法求解三维集装箱装载问题

集装箱配载是一个复杂的组合优化问题,约束条件多,属于NP完全问题,求解难度大。本文在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出了一种三维集装箱装载的改进遗传算法。算法中考虑了货物放置方向、装载容积等约束条件,给出了有效的解码算法。实例仿真结果说明了该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。     

钢铁企业产成品发货装船调度的模型与算法

以某钢铁企业产成品发货系统中装船调度问题为背景,建立了产成品装船调度问题多目标资源受限工程调度的数学模型,结合遗传算法和模拟退火的特点,设计了求解该问题的多目标智能优化算法,对算法输出的近似非劣解集提出了评价方法,将此模型和算法应用于某钢铁企业的实际装船调度中,结果表明,实际调度计划或者是非劣解集中的一个解,或者在非劣解集中存在某一计划优于实际调度计划·     

概率问题的计算机仿真

借助于计算机仿真，可以得到对现实问题的精确度极高的近似解．就此展开一些讨论，并引入两个计算机仿真的例子，主要采用Vc＋＋和Matlab两种软件，给出了仿真算法．以此来说明这种方法对理论教学和实际应用的结合有时是不可或缺的．     

多目标0－1线性规划的交互式算法

提出一个求解多目标０－１线性规划问题的交互式算法，并分析了该算法的特点，即有很强的搜索功能和很宽的适用范围，最后将此算法用于实际，得到了满意的结果。     

一个最优广播站点的选择算法

随着计算机网络技术的飞速发展,如何使信息以最快的速度在网络中传播出去,并使用户最快地获取所需信息,已成为一个实际而且紧迫的问题．文中设计了一个网络中的最快广播站点的选择算法（逆向推进法）,并给出了实现该算法的主要数据结构．以此方法在网络中选择一点作为起始结点,可使信息最快地传遍全网．     

基于配对函数的对称加密算法

随着网络安全问题日益突出，数据加密技术越来越受到关注，针对目前各种类型的对称算法密钥空间存在的缺陷，该文基于配对函数提出了一种对称加密算法，该算法采用了一次一密、多重算法对数据进行加密，密钥空间足够大，有效地防止了网络非法用户的唯明文攻击。该算法是一种安全性好、可靠性高、实用性强的数据加密算法。     

量子遗传算法在目标分配上的应用

量子遗传算法是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子遗传算法将量子比特和量子门表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性.目标分配问题是一种典型的NP难问题,传统的方法在求解此问题时很容易陷入局部最优.本文利用量子遗传算有效地解决了目标分配最优化的问题,数值模拟表明量子遗传算法在该类问题中具有效性和可行性.     

一种改进的蚁群算法用于灰色约束非线性规划问题求解

针对灰色约束非线性规划问题,设计了一种改进蚁群算法．该算法采用了正反馈机制。在对灰色约束非线性规划问题白化处理后,将罚函数方法引入到目标函数中,同时给出了改进蚁群算法的仿真流程．实例应用表明,将改进后的蚁群算法应用于灰色约束非线性规划问题的求解是可行有效的。     

支持向量机的SMO算法及其自适应改进研究

提出在SMO算法上应用自适应学习的思想,并利用求解凸二次规划寻优问题的基础上进行改进的研究.研究表明,基于自适应学习的思想对SMO算法进行改进,可使SVM算法更能适应实际应用快速、高效的需求.