基于并行遗传算法的车间作业调度

研究了并行遗传算法在车间作业调度问题中的应用,通过对传统的迁移策略进行改进,给出了运用该算法求解车间作业调度的具体过程。最后给出了计算机仿真结果,与普通遗传算法求得的结果的比较,证明了该算法的有效性和先进性。     

基于ANN技术的挖掘关联规则在电子商务中的应用

针对客户的需求如何最大可能地发掘客户的兴趣,是一个电子商务网站所最为关心的内容。基于关联规则的挖掘技术可以从大量的数据中抽取潜在的、有价值的信息,而通过人工神经网络技术中的优化算法,则可以明显地提高数据挖掘的效果。     

求解线性顺序问题的离散粒子群算法

提出一种优化线性顺序问题的简便的离散粒子群算法.该算法无需交换、交叉、变异、插入、删除等算子,仅需在每个粒子中存储每个元素在其解排列中的位置,而不是排列本身.将这些位置看成可以左右移动的,即每个粒子的速度是由其元素位置左右移动形成的,并用连续型的粒子群算法更新每个元素在其排列中的位置,然后用排序的方式确定各元素在排列中的相对位置即可.将该算法同基于交换算子的粒子群算法在标准线性顺序问题实例测试集LOLIB上进行比较,结果表明该算法具有强大的优势.     

流形学习算法分析及比较

笔者从介绍流形与流形学习的概念和数学描述入手,对等距映射算法(Isomap),局部线性嵌入算法(LLE),拉普拉斯特征映射算法(LE)进行了分析与比较,目的是了解这三种主要的流形学习算法的特点,能更好地进行数据的降维与分析.     

一种P2P电子商务系统的信誉计算模型

针对P2P电子商务系统特性,提出了一种简单务实的信誉计算算法.基于用户注册信息和所列商品进行评估,给出用户的初始信誉度,分析了影响用户信誉的因素,并对其进行量化计算,从而得到用户的动态信誉计算模型.经数据分析和实验仿真,验证了计算模型的可行性和可靠性.结果表明:计算模型比现有的信任模型,能够明显提高交易的成功率和正确性,有效地应用于P2P电子商务系统中.