一种对计算机组成原理实验箱元器件进行布局的方法

设计了一种对计算机组成原理实验箱元器件进行布局的方法,具体内容包括:构造目标函数及约束条件,引入拉格朗日乘子对目标函数进行松弛,定义松弛后的目标函数的对偶形式,利用次梯度优化算法来解决松弛后的目标函数对偶形式的非光滑性,定义构造目标函数的完全有向图形式,并结合该完全有向图形式设计方案的构造过程,最终产生一个对计算机组成原理实验箱元器件进行布局的方案。     

模糊人工蜂群算法在加工中心组成问题中的应用研究

研究成组技术中加工中心的组成问题。在满足各中心机器间相似系数最大的情况下,寻求最优组成方案。针对人工蜂群算法搜索缓慢、易出现早熟等问题,提出了一种模糊人工蜂群算法。该算法采用模糊位置矩阵表示问题的解,重新定义了候选解产生公式,并设计了新的选择概率公式。建立了模糊位置矩阵与问题可行解的映射关系。仿真结果表明,该算法是可行、有效的。     

求解0—1背包问题的动态规划法分析

0—1背包问题是一种经典的NP-hard组合优化问题,现实生活中的很多问题都可以以它为模型。首先对0—1背包问题进行了描述,根据其具有最优子结构性质和子问题重叠性质,进而提出了基于动态规划法的策略来求解该问题。另外,为了降低算法的复杂性,又提出了算法的改进策略。实例的运行结果表明了算法的有效性,同时也证实了改进策略的优越性。     

动态自适应蚁群算法在二次分配问题中的应用

采用一种新算法--动态自适应蚁群算法解决二次 分配问题, 并引入3-opt方法对问题求解进行局部优化, 通过对二次分配问题的不同实例进 行实验, 结果表明, 该算法在求解二次分配问题上具有较好的能力, 可以很好地解决较大规 模的二次分配问题, 而以往的算法只适合于处理较小规模的二次分配问题.     

DNA计算在二次分配问题中的应用研究

DNA计算（DNA computing）是一种新的计算方法,其高度并行性和巨大的信息存储能力为NP-完全问题的解决提供了一种全新的方法。本文采用了该算法去解决二次分配问题,构造了该问题的表达方法,建立了算法模型,对于我们将DNA计算的方法应用于组合优化问题具有启发性,并为我们进一步深入研究奠定了基础。