一种改进的车间调度问题算法

分析了求解车间调度问题的多种方法,建立了基于集合论的数学模型,研究了两层编码遗传算法在车间调度问题中的具体应用,包括编码格式、适应度度量、遗传算子等。提出了一种基于两层编码遗传算法的车间调度算法,并用三个实例验证了算法的有效性。实验结果表明:提出的车间调度算法在求解速度和求解质量上都有明显改进。     

脑电图数据的实时压缩处理

本文探讨脑电信号的数据压缩实时处理问题。模拟试验和分析了五种著名的直接压缩技术,用Lagrange公式进行概括归纳。结果表明,内插技术相对保持了原始信号的特征,直观、简便、快速,适合于微机系统小型化实时处理。     

调制多狭缝假彩色编码全息术

本文介绍一种调制多狭缝假彩色编码全息图的制作,这种方法尤其适用于制做二维象面模压全息图,具有图象清晰,可见性强,对再现光源要求低的优点     

相对方向行程编码方法

本文提出了一种相对方向行程编码的压缩方法.这种编码方法较流行的等值线编码方法具有更好的压缩效果,进一步消除了等值线编码的冗余信息,从而可以达到更高的压缩比.文中描述了这种编码的原理和方法,给出了本方法的数据结构和编码、译码算法及实验结果.从几幅图象的实验结果来看,相对方向行程编码方法的压缩比大约是等值线编码方法的压缩比的3倍.     

基于混合粒子群的多目标智能排活系统的优化

通过分析多目标智能排活系统中各要素的相互关系,提出了PSO与局部搜索策略的混合算法,并引入新的学习策略进行分层局部优化,多目标分散搜索逐步缩小复杂的搜索空间,改善了PSO算法的早熟收敛问题,并取得较高的求解质量。采用了一种随机键的编码方式,利用析取图编码将有序表作为优先决策来决定发生冲突时各印刷活件的排列顺序。仿真验证了混合算法的有效性。     

基于遗传算法求解Job Shop调度优化的新方法

针对Job Shop调度问题,提出了一种遗传算法编码新方法和矩阵解码方法.该方法根据问题的特点,采用一种按工序进行总体排序染色体编码方案,并采用矩阵解码,解码时体现了编码与调度方案一一对应,并且该编码方案有多种交叉操作算子可用,不需要专门设计算子.算例计算结果表明,基于该编码方案的遗传算法是有效的,能适用解决Job Shop调度问题,通过比较,用该编码方案的遗传算法优化Job Shop调度操作简单并且收敛速度快.     

纠双错神经网络非线性码的研究

本文献在文［１］、［２］的基础上，设计了一种离散型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ自反馈神经网络，其权值矩阵仍具有较强的规律性。将这种网络应用于编码技术，得到了纠双错的非线性（ＤＥＣ－ＴＥＤ）码，同时对非线性码的旋转平移性进行了研究。这种网络原理简单，译码复杂性低，所得码具有一定的规律性。     

The optimization of DNA encodings based on GA/SA algorithms

The design of DNA sequence plays an important role in improving the reliability of DNA computation. Proper constrained terms that DNA sequence should satisfy are selected, and then the evaluation formulas of each DNA individual corresponding to the selected constrained terms are proposed. The heuristic improved genetic algorithm (GA)/simulated annealing (SA) algorithm is presented to solve the multi-objective optimize problem, and the DNA sequence design system is developed. Furthermore, an example is illustrated to show the efficiency of our method given here.     

基于快速分裂Bregman迭代的全变差正则化SENSE磁共振图像重建

在并行磁共振成像中，由于敏感度编码(SENSE)重建过程的病态性，当加速因子增大时，其重建图像的信噪比将会明显降低.通过深入分析全变差(TV)正则化的SENSE重建模型，引入一种高效快速的分裂Bregman迭代算法来得到优化解，进而有效改善图像重建效果.分别对磁共振的体模数据和大脑数据进行仿真实验研究.结果表明，与传统TV正则化SENSE重建相比，此算法不但迭代次数少、收敛速度快，而且能够有效消除混叠伪影，提高图像信噪比并减小归一化均方误差.