基于离散搜索神经网络的数字调制类型识别

采用组合神经网络的离散搜索算法对通信信号的调制类型进行分类 ,在保证足够识别率的前提下 ,减少训练时间方面取得了较好效果 .仿真实验结果证明了此方法的有效性 .     

几种现代优化算法的比较研究

现代优化算法主要包括遗传算法、蚁群算法、禁忌搜索算法。这些算法主要是解决优化问题中的难解问题。由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息 ,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。介绍了3种算法的基本思想 ,阐述了它们的特点并进行了比较 ,提出了今后研究的方向     

一个集中分布式资源搜索算法的改进

本文介绍了一个集中分布式资源搜索算法由近及远算法的改进算法,并分析了改进算法的性能,证实了改进算法比原来的由近及远算法有较小的通信量。     

混合遗传算法求解0-1背包问题尝试

遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的搜索算法．为解决著名的0-1背包问题，尝试混合使用一点杂交与多点杂交以及将传统的算法与遗传算法相结合的方法，对经典遗传算法进行改进，并在实验中获得了更佳近似解．     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

P-拉普拉斯方程正解和多解的存在性

研究在RN中的一般形式的P-拉普拉斯方程-div(|Du|p-2Du)=f(x,u)(N>P>1).在一定的条件下得到正确和多解.首先建立相应的变分范函,利用H lder和Sobolev不等式证明此范函满足Palais-Smale条件,然后利用爬山原理证明了解的存在性.最后利用严格最大值原理证明了正解的存在性.     

一种用于多峰函数优化的改进混合遗传算法

针对遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题中存在的一些缺陷，提出了一种改进型的混合遗传算法，它在小生境技术的基础上引入单纯搜索算法、最优保存算法和近优淘汰算法，并使之相互结合，经编程实践证明，这种改进的混合遗传算法在处理复杂多峰函数优化问题时，局部搜索能力和克服过早收敛能力方面都显著优于标准遗传算法，并在实际应用中取得了较好的效果。     

一种基于插入法的禁忌搜索算法

结合插入法和禁忌搜索算法的优点，提出了一种基于插入法的禁忌搜索算法TIS(tabu-insert search)，该算法利用禁忌搜索算法较强的局部搜索能力和插入法在构造高质量解时的优越性来进行解空间的搜索．TIS能有效地帮助搜索程序跳出局部最优解，找到全局最优或次优解．以典型的组合优化问题TSP为例，验证了该算法的有效性，计算机实验的结果表明该算法有较好的寻优能力．     

汽车自动寻径算法的研究

根据全球定位系统(GPS)的发展和应用，讨论启发式搜索策略(A算法)的优点和不足；提出自学习寻径算(ALSA)。该算法克服了传统方法的速度慢、实用性差的缺点，可以满足实际应用的需要。同时模拟了广州公路网的路径搜索系统，以说明该系统的实用性和可行性。