基于Floyd方法的最短路径算法优化算法

最短路径算法在各领域广泛应用,传统研究方法主要集中在算法应用及单一优化,将两种优化方法集于一体的算法很少.以兰州—北京的铁路运输系统实例,利用Floyd与Dijkstra算法结合、代码优化的方法优化传统Floyd算法.结果表明:优化后的算法在很大程度上减少了运算次数和时间,提高了算法的时间及空间复杂度,算法效率较高.     

LDPC译码中的消息传递算法和置信传播算法等效性的证明

给出了LDPC译码中三种算法:硬判决算法、消息传递算法以及置信传播算法的详细步骤,证明了消息传递算法和置信传播算法的等效性,得出了消息传递算法是置信传播算法对数域的实现方法.     

基于多处理机系统实时调度算法的飞机排班问题研究

提出了一种新的基于多处理器系统的实时调度算法有效求解飞机排班问题的方法.该方法以EDF算法和多处理机动态分配方法为基础,建立了航班队列模型,提出了基于多处理机实时调度的多目标的飞机实时分配算法.模拟实验表明,针对不同优化目标的飞机分配算法执行效率均比遗传算法和分支定界算法高至少一个教号级.     

基于核覆盖算法的中文文本分类研究

文中介绍了使用核覆盖算法进行中文文本分类.研究了采取不同的特征选取方法、利用核覆盖算法进行文本分类的区别.通过实验,除互信息外的其它几种特征选取方法在核覆盖算法分类过程中均取得了较优的实验结果,可看出核覆盖算法在文本分类中是一个不错的方法.     

用于MIMO-OFDM的变换域盲信道估计算法

为了克服确定性子空间算法对信道阶数过估计比较敏感的缺点,将变换域方法与子空间方法相结合,提出了一种具有阶数误差鲁棒的子空间算法.该算法利用频域子空间算法对信道进行估计,根据变换域算法进行降噪处理,以改善估计精度.为了进一步评估信道估计器的性能,推导了算法的最小约束克拉美罗界.理论分析与仿真结果表明,该算法对信道阶数的过估计具有很强的鲁棒性.     

基于DBT分类算法的银行贷款风险评估

银行贷款风险评估一直是金融界高度关注的主要问题,现有方法主要包括K-means聚类、BP神经网络、简单决策树、VAR方法等多种风险评估算法。但对于客户属性值缺失的案例,上述方法就很难达到良好的效果。为了解决属性值缺失的风险评估问题。提出了一种基于贝叶斯决策树算法的贷款风险评估算法（DBT ）,实验结果证明了该算法的有效性。     

广义条件梯度法求解非线性elastic-net正则化

研究非线性不适定算子方程的求解问题,并且构造了一种用来求解带有罚项约束的非线性elastic-net正则化的迭代算法.这种算法的目的主要是将广义条件梯度算法的方法推广到带有罚项约束的非线性的正则化问题中,进而去构造出一种用于解决elastic-net正则化问题的软阈值迭代算法,并且也给出了这种算法的收敛性的证明.该方法放宽了原来的广义条件梯度方法所需的紧集条件.     

基于交叉覆盖神经网络的人脸识别

提出一种利用交叉覆盖神经网络(ACNN)进行人脸识别的方法.该方法应用基于几何意义的MP神经网络模型——球面邻域模型,将神经网络的训练问题转化为点集覆盖的问题.通过分析交叉覆盖算法,阐述了人脸识别的训练算法,该算法克服了传统BP算法识别率低和易陷入局部最小的问题.实验结果表明,在采用多样本训练后,该算法具有较高的识别率。     

一种新的数据分类方法-PSS算法

在数据量很大时,原有的数据分类方法变得失效。因此提出一种新的基于抽样的数据分类算法PSS,并提出三种PSS并行化算法AS,HS和VS算法。在相同的数据量下,PSS算法比传统的sPRINT算法具有更好的性能。实验结果表明,PSS算法及其并行化算法是一种高效的数据分类算法,尤其适用于解决海量数据库中的数据分类问题。     

基于粗集的ID3算法研究

决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法,ID3算法是经典的决策树生成算法,它的核心是通过计算各个属性的信息熵来确定最好的分枝结点.给出一种用粗集的方法计算信息熵,应用ID3算法来生成决策树.     

自然遗传算法及其性能分析

在为种群大小遗传算法的基础上引入“种群阈值”及“移民”等概念,并采用动态调节交配率及变异率等措施,提出了一种自适应的遗传算法。该算法通过模拟自然界的“生老病死”过程来实现问题求解,并力求解决遗传算法的参数控制及过早收敛等问题。且介绍了该算法的基本思路,并对其性质进行了分析。     

基于拟下降方法的遗传算法及其收敛性

在遗传算法中嵌入一个传统下降算子,且保留最好个体,利用最好个体的记忆信息对搜索过程进行指导,从而得到既有较快收敛速度,又能以较大概率得到全局极值的用于函数全局优化的混合算法.定义了适当的适应度函数和子代个体的选择算子,且从拟下降观点证明了算法的收敛性.数值计算结果表明了本算法显著优于遗传算法和传统下降算法.     

基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算

提出一种基于遗传禁忌混合算法的静态电压稳定裕度计算的新方法．该方法将全局搜索能力强的遗传算法和局部搜索能力强的禁忌搜索算法结合在一起，通过改进的连续潮流法计算，可快速而准确地获取系统最大静态电压稳定裕度，并在一定程度上弥补遗传算法和禁忌搜索算法单独使用的不足．应用该混合算法对IEEE14节点系统进行仿真计算，验证了该方法可行且有效．     

遗传算法在高校排课系统中的应用

给出了高校教务管理系统中排课问题的数学模型,提出基于遗传算法的解决方案.结果表明,该算法能比较有效地解决排课问题.     

蚁群算法求解函数优化的算法设计

为了求解一般的函数优化,文章在对标准蚁群算法的基础上,引入遗传算法的编码方式,并对蚁群算法的信息素更新进行改进.通过对几个经典测试函数的求解,证明了算法的有效性.     

一种新的多移动机器人协调路径规划方法

针对动态环境中多移动机器人路径规划问题,提出了一种基于知识的遗传算法。该算法路径表示简单,所设计的基于知识的遗传算子并入了领域知识和局部搜索技术,同时,把领域知识并入初始种群,大大提高了遗传算法的效率;将协调路径适应值矩阵引入基于知识的遗传算法,实现了多移动机器人协调路径规划。仿真结果验证了该算法在多移动机器人路径规划中的可行性和有效性。     

基于免疫聚类和遗传算法的RBF网络设计方法

基于人工免疫机制和遗传算法,提出了一种训练径向基函数(RBF)网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的人工免疫机制根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用遗传算法训练RBF网络,能够使优化过程趋于全局最优.将该方法用于多用户检测问题的实验结果表明,采用这种混合算法训练的RBF网络结构精简,具有很好的抗多址干扰的性能.     

改进遗传算法在TSP组合优化问题中的应用

TSP组合优化问题随着问题规模的增大,其潜在解的搜索空间增长速度比指数函数增加的速度还快.TSP问题的NP-hard使得求解这些问题的最优解非常困难.提出了通过改进经典遗传算法来求解TSP问题近似解的一个算法.仿真结果验证了该算法的有效性.     

离散变量结构拓扑优化协同混合遗传算法

针对离散变量桁架结构拓扑优化问题,提出了将拟满应力法与遗传算法相结合的混合遗传算法,并引入了拓扑和尺寸协同演化的思想,使得桁架拓扑和尺寸的演化能够相互独立又协同进行.并给出算例证明该方法是非常有效的     

基于生物遗传学的机器人位姿控制方法

根据遗传算法提出了一种机器人位姿控制的新算法,并结合机器人位姿控制问题探讨了改善遗传算法参数寻优速度的方法,最后通过仿真实验证明了该方法的有效性.