一种改进的元搜索排序合成算法

搜索结果的合成是元搜索引擎系统中一个重要的技术问题。为了提高元搜索引擎的查询精度,提出了一种改进的元搜索结果合成算法。通过分析搜索结果列表中包含的文本信息,综合考虑搜索结果与查询的匹配完全程度和相关程度给出了文本分析的规范化方法,并结合搜索结果的排序信息计算文档的相关分值,据此实现对局部相似度的调整。利用成员搜索引擎的性能评价,提出了改进的影子文档方法估算非相关文档的相关分值。然后,采用基于群决策的合成方法对搜索结果进行一致性排序。在实际Web环境中进行了测试,实验结果表明采用本算法,搜索结果的相关性比Round-robin、CombSum和CombMNZ三种合成算法有较大提高。     

一个关于无约束最优化的Powell搜索法和微粒群算法的混合算法

该文提出一种求解无约束最优化问题新的混合算法--Powell搜索法和微粒群算法的混合算法.主要目的是通过加入混合策略证明标准微粒群算法是能够被改进的.仿真结果证明了新算法是求解无约束最优化问题的一个高效的算法.     

针对导引搜索下不对称现象的搜索规律研究

为了消除图像制导导弹在采用导引搜索时某些情况下监视器画面移动速度的不对称现象,找到了形成不对称现象的两个原因--视线角速度和导弹的前置速度,在此基础上对常规-字型搜索规律进行了改进,形成一种非对称-字型搜索规律.仿真结果表明,采用非对称-字型搜索规律能够消除监视器画面移动速度的不对称现象,从而更有利于射手对目标的识别和捕获.     

多感官群集智能算法及其在前向神经网络训练方面的应用

针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法--多感官群集智能算法(multi-sense swarm intelligence algorithm,MSA). 受鱼群算法(artificial fish-swarm algorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动. 仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高. 最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求.     

星际转移发射机会搜索方法

针对星际探测任务发射机会搜索中,等高线图法计算量大和基于遗传算法的搜索方法难以得到精确最优解的问题,提出了一种混合搜索方法.该方法根据探测任务要求,定义待搜索目标函数,并确定搜索域;结合Lam-bert定理与Gauss算法对该问题进行降维;采用全局-局部混合搜索方法求解,解决了传统方法计算量大、计算效率低、求解最优解困难的问题.以1627 Ivar小行星的交会任务为例验证了该方法,其结果表明,采用混合搜索方法可以快速获得最优的星际转移发射机会.     

线性分式规划问题的一个输出空间二分算法

把线性分式规划问题转化为输出空间上的非线性规划问题,然后在输出空间上利用线性搜索技术确定目标函数的上界和下界,再对所获得的上下界构成的区间利用二分技术求得原问题满足精度的解;数值结果表明所提出的算法是可行的和高效的,并且可以求解大规模问题.     

基于非单调线搜索的无记忆拟牛顿法的全局收敛性

文章就Perry_Shanno无记忆拟牛顿法在无约束最优化问题上,对采用非单调线搜索的情况下是否具有全局收敛性进行了研究.在目标函数为凸的条件下,证明了该算法的全局收敛性.     

具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习算法研究

基于随机搜索思想提出了一种具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习算法BPMHS,该算法同时进行多个Metrpolis—Hasting抽样,构建多条并行的收敛于Boltzmann分布的马尔可夫链．算法首先利用节点之间的互信息和EM算法对网络结构和丢失数据进行初始化;然后将每一次迭代中所有的MHS看成一个总体,并据此得到产生下一代个体的建议分布．算法通过使初始值和建议分布尽可能接近其平稳分布,有效地提高收敛速度．用于ASLA的宴验结果柏．,袷证了簋法具有良捍的学习精序舞口学习特奎．     

一种渐进式的遗传算法在智能组卷中的应用

智能组卷是一个多约束目标的组合优化问题。针对传统遗传算法在组卷解决问题方面存在的不足,提出了一种渐进式的遗传算法,此算法针对传统遗传算法的不足做了改进,速度和性能都有显著提高,尤其是针对大规模题库的组卷,仿真结果表明这种方法是有效的。     

用户兴趣模型在个性化搜索引擎中的应用

随着Internet的迅猛发展,个性化信息服务越来越成为信息检索领域的研究热点．本文针对用户兴趣模型构建问题,利用用户兴趣树描述用户兴趣,对用户个性化模型进行研究,并提出一种兴趣模型调整算法．模拟实验表明,该模型能有效提高信息检索的查准率．