道路网络中门到门包含重复节点的最优路径算法

设计了用于包含交通约束的受限路网中基于兴趣点(PO I)的门到门包含重复节点的寻路算法。首先利用距离最短准则建立PO I和路网间的临时拓扑关系,然后根据受限路网中最优路径的结构特征,构造包含驶入路段的节点进行寻路拓展,以此为基础进行标记设定广度优先搜索,即可获得门到门包含重复节点的最优路径。在道路密度较大的北京市路网中的试验结果表明,该算法能够根据交通约束规划出实用的最优路径,对于长度约60 km路径的计算平均耗时在3 s左右,可以满足车辆导航应用的实时性要求。     

多维链表的实现及操作算法研究

介绍了多维链表的分类和存储结构,并以C 语言详细描述了多维链表的实现算法。     

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。     

基于模糊神经网络的煤矿安全评价综合评判

针对煤矿安全综合评价方法中因人为因素、模糊因素及动态因素而导致评价结果不够准确的情况,依据煤矿安全评价指标体系结构,构建了基于模糊神经网络的多级模糊评判模型,提出了神经网络分级BP学习算法,解决了多级模糊评判中权值学习困难的问题,使训练速度和评判的准确性大幅提高.以鸡西矿业集团煤矿为研究对象,建立了基于模糊神经网络的安全评价模型.结果表明:该方法能有效地对煤矿进行安全评价,综合评判客观、准确.     

指数分布中参数估计的两类错误概率的EM算法

从理论上分析了指数分布中参数估计的两类错误概率的EM算法,给出了具体计算公式。     

构造有理插值函数的一种方法

关于有理插值的算法有很多种,但都较为繁杂.受二元多项式插值的迭加算法的启发,给出一种简便的求有理插值函数的方法,同时通过实例进行验证.     

基于AHP-BP算法的供应链合作伙伴选择建模及其应用

将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得了较好的评价效果。该模型应用简单,且减少了供应链合作伙伴选择过程中人为因素的影响,具有一定的实用价值。     

基于改进神经网络的模糊聚类算法

文章提出了一种新的聚类方法NFC,首先用模糊逻辑神经元网络的聚类算法和Cauchy训练的模拟退火算法相结合的局部算法得到初始聚类中心,然后用FCM算法进行模糊聚类;实验证明,NFC算法在一定程度上解决了FCM局部极值问题且有效性非常高。     

计算机辅助产品配色设计系统的构造研究

当现有的配色理论直接应用在产品上时,色彩配置往往会受到产品特有的形态与属性影响,从而与目标意象发生偏差。为了降低产品配色的意象偏差,文章拟构建产品配色的问卷系统,基于配色理论设计问卷,配合神经网络和遗传算法模拟消费者的意象评价,提供符合产品形态的配色建议,并在此基础上提出了计算机辅助配色设计系统的框架和实现方法。     

基于COM的启发式搜索算法库的设计与实现

目前启发式搜索算法都是根据具体的问题应用而设计的,在不同的领域运用时启发式搜索算法就要重新进行设计,这样浪费了大量的劳动和时间,同时正确性也难以得到保障。在对多种启发式搜索算法进行分析的基础上,根据软件复用的思想设计启发式搜索算法库,并将COM技术应用到启发式搜索算法库,从而实现启发式搜索算法库。基于COM的启发式搜索算法库实现了与具体应用领域脱离,有效的解决了启发式搜索算法开发,同时也扩大了COM技术的使用范围。