基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化

针对当前车辆配送过程中存在的配送路径不合理、配送效率低和需求不确定性等问题,提出一种基于改进智能水滴算法的动态车辆配送路径优化方法。构建软时间窗惩罚函数,考虑顾客对配送时间的要求,建立顾客满意度函数。综合车辆配送过程的车速、货损成本、惩罚成本、顾客满意度等特征,建立车辆路径优化模型。采用智能水滴算法对车辆路径优化模型进行求解,使用灰狼优化算法改善智能水滴算法的搜索能力,获取最优路径。实验结果表明该方法能够提供实时优化的路径,减少调配成本。     

Web信息抽取技术研究

随着互联网技术的快速发展,Web信息呈现爆炸性增长,人们发现用信息检索的方法不能及时的得到想要的信息,于是出现了信息抽取,Web信息抽取是指从Web文档中自动抽取感兴趣信息的过程。本文主要介绍Web信息抽取的研究现状及抽取工具和抽取方法。     

基于岗位胜任力的新建本科院校计算机专业课程体系研究

针对计算机专业就业堪忧而IT职业教育火爆的现象，分析了主要原因之一没有根据岗位胜任力来构建新建本科院校计算机专业课程体系，该文作者首先构建了计算机行业岗位胜任力模型，然后从各岗位胜任力着手，对应提出了新建本科院校计算机专业课程体系的改革设想。     

目标空间分割多目标进化算法研究综述

进化算法具有求解多目标优化问题的优点。本文首先对多目标优化问题进行了描述;然后讨论了目前几种主要的基于进化算法的多目标优化方法;最后介绍了基于目标空间分割的多目标进化算法的研究现状以及面临的问题。     

基于OpenMP的文件压缩与解压的并行设计模型

在多核环境下,对文件压缩与解压并行算法进行研究,提出一种基于OpenMP的文件压缩处理并行设计模型。该模型由查找热点代码、并行化分析、并行建模、实现、调试等步骤组成。以动态哈夫曼算法为研究算法,将多核压缩处理并行设计模型应用到文件压缩与解压中。并在文件并行处理过程中,与数据分解法相结合对数据文件进行分割,将分解后的数据由主线程分给多个处理器上的多个子线程来并行处理,以此提高多核处理器的利用率并提高文件压缩效率。最后通过实验模拟验证模型以及算法性能。研究结果表明:在八核处理器下通过对文本文件、图像文件和音频文件等多种不同类型文件进行压缩解压试验,验证了动态Huffman并行算法与串行算法相比其加速比可以达到1.5~8.0倍,性能也得到很大提高。     

多核构架下基于OpenMP 的Huffman压缩算法并行设计

本文是对多核程序设计的一种探索,在OpenMP模型下以赫夫曼算法为基础设计并行压缩程序.首先对传统的串行程序进行分析,使应用程序开发人员了解程序行为、发现性能瓶颈、明确优化方向.再用OpenMP的基本结构进行并行程序的设计之后,借助开发工具对并行程序进行优化和调试,得到改进方案.然后在双核处理器上分别运行并行程序与串行程序,将两者进行性能上的比较,实验结果证明性能得到很大程度地提高。     

云计算资源优化问题求解的萤火虫算法

为了提高云计算资源利用率,结合云计算资源优化问题的特点,设计一种云计算资源优化问题求解的萤火虫算法.首先建立云计算资源负载调度问题的约束条件,以用户任务完成时间最少作为云计算资源负载调度优化的目标函数;然后通过萤火虫算法找到目标函数值最优的资源调度策略;最后在CloudSim平台上实现云计算资源负载调度仿真实验.实验结果表明,萤火虫算法减少了云计算任务完成的时间,均衡了云计算资源的负载,使云计算资源得到合理分配,且比其他算法优势明显.     

随机时滞模糊细胞神经网络均方指数稳定性分析

利用Lyapunov泛函方法研究一类随机时滞模糊细胞神经网络平衡点的均方指数稳定性,并运用不等式技术、随机分析理论证明主要结果,最后给出例子验证结果的有效性.     

一种优化FCN的视频异常行为检测定位方法

在视频异常行为检测过程中,为了提取出可分辨性更好的特征,同时兼顾运行速度,提出一种基于优化的全卷积网络(full convolution network,FCN)的异常行为检测与定位方法.对FCN进行优化,使用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的数个初始卷积层和一个额外卷积层,...     

基于人脸运动捕捉的表情动画仿真研究

基于运动捕捉的动画仿真技术是当前计算机动画的研究热点.基于光学式运动捕捉系统,文中提出了一种新颖的基于交叉映射的人脸表情动画重构方法.针对RBF构建静态全局映射时嘴唇上下部分光标出现的伪关联问题,文中构建了基于功能分区的RBF交叉映射方法.在模型驱动过程中,提出一种皮肤运动机理计算得出增强标记点运动,基于增强标记点实现了基于人脸分区驱动的RBF插值方法,改进了基于人脸分区模型驱动的仿真效果.此外,设计了预计算算法提升了交叉映射和动画仿真过程的实时效率.实验证明该方法能够将同一演员的运动捕捉数据应用于任意不同人脸模型,针对相应模型生成逼真的人脸表情动画.