求解多维0/1背包问题的二元粒子群算法

从一维细胞自动机模型入手,设计了一种求解二元离散优化问题的二元粒子群算法细胞自动机模型(BPSO-CA).粒子从起始细胞出发,根据本身携带的信息并感知存储在细胞中的全局最优粒子位置的信息随机选择状态(0或1),从而实现复杂智能的"涌现".然后将其用来求解多维0/1背包问题,同时引入贪心算法对不符合约束条件的非怯个体进行修正.通过对Zuse Institute Berlin公布的测试集进行实验,表明该模型能在多项式时间内完成求解过程,且实验结果优于测试集记录的结果.     

计算机辅助课表编排技术的研究

讨论了几种实用的计算机辅助课表编排技术及其在实际编排中的应用．应用分析表明，采用分批与或图搜索和分批优化的匈牙利算法相结合的方法，在计算机辅助课表编排中是行之有效的．     

程序语言智能出题系统的设计与实现

系统地介绍了在ＰＣ系列机上实现的程序语言智能出题系统ＰＩＴＳ．给出了该系统的设计思想、总体结构和基本功能，对系统实现中若干重要问题进行了讨论．本系统设计原理思想及实现方法可推广到智能计算机辅助教学及其应用中．     

基于交通流量控制的二元蚁群优化模型

针对多模域上的蚁群优化,提出了一种交通流量控制策略。此策略启发于由A.Dussutour等发现的真实蚁群在高度拥挤下的交通组织行为。算法引入了“交通流量控制”策略来保持群体的多样性,对于每段路径都引入相应的流量阈值。算法被应用于几个典型多模函数优化中并与二元蚁群优化、二元菁英蚁群优化和二元蚁群系统算法进行比较。实验结果证明基于交通流量控制的二元蚁群优化算法能够在多模域中获得稳定的全局和局部峰值集,拥有远优于上述算法的多模搜索能力。     

遗传算法的早熟现象

当前遗传算法虽然在很多地方得到了成功的应用 ,但它存在过早收敛或者收敛缓慢甚至不收敛问题。文章通过对遗传算法机理的认识 ,给出早熟现象产生的原因是模式缺少 ,提出了一个遗传算法中的补偿算子 ,该方法在理论上明显合理并且计算简便 ,增强了遗传算法的求解能力。能很好的解决早熟现象。