成人教务管理系统中的排课算法设计

出了一种应用于高等院校的自动排课算法,该算法针对高等院校排课要求的高易用性、高收敛性等特点。通过实际地应用在排课系统上表明,该算法在解决复杂的高校排课问题时有较好的效果。     

铁路票据审核系统中里程计算问题软件实现

针对Dijkstra算法在实际应用中遇到结点多浪费内存空间,系统效率降低的问题,采用网络分析方法,对最短络算法进行分类和评述,结合铁路交通网现况进行网络分析,以此为基础在网络分割策略下采用Dijkstra算法解决实际问题是有效的、可行的.结果表明该算法解决铁路客票核查系统中的里程计算问题满足客户需求.     

非理想信道状态信息下调制方式切换阈值最优化算法

针对自适应资源调度OFDM系统,在非理想信道状态信息下(ICSI)最大化系统频谱效率问题,提出了平均BER约束下调制方式切换阈值最优化(MSTO)算法.利用拉格朗日乘数法将此J-1维的调制方式切换阈值最优化问题转化为一维优化问题,并证明了问题最优解必在平均BER约束条件的边界(目标平均BER)上取得,从而得到该问题的最优解.仿真结果表明,MSTO算法能在满足用户目标平均BER条件下自适应用户ICSI准确度参数的变化,最大化系统频谱效率.该算法性能优于改进的Ma's算法和AM-PCSI算法,其复杂度符合实际自适应OFDM系统实时性设计要求,可方便地应用到实际系统中.     

一种应用于多agent系统通信的多变异遗传算法

简述多agent系统通信优化问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法。针对多agent系统通信问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力。仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决多agent问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善。新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果。     

针对变电压处理器的电池感知任务调度算法

为了解决变电压处理器上以延长电池使用时间为目标的任务调度问题,提出一种基于控制步的电池感知任务调度算法.实验结果表明: 在电池感知优化最有效率的范围内, 该算法跟传统的简化算法相比,在计算复杂度相当的情况下,电池代价降低6.1%, 实际消耗电荷降低9.4%, 而跟迭代算法相比,电池代价下降2.5%, 实际消耗电荷略微增加,但是算法的运行时间平均下降99.7%.该算法能有效地降低系统能耗和延长电池使用时间.     

半Markov控制过程基于性能势仿真的并行优化算法

根据等价Markov过程方法,研究了一类半Markov控制过程在紧致行动集上关于无限水平平均代价准则的性能优化算法.由于实际系统的状态空间往往非常大,因此通常的串行仿真算法可能会耗时过长,或由于硬件限制而无法实现.针对这些问题,提出了一种基于性能势的并行仿真优化算法,以期寻找系统的最优平稳策略,并用该算法对性能势的仿真和策略寻优分别进行了并行化,获得了较好的运行效率.仿真实例表明了该算法的有效性.这一算法可应用于大规模实际半Markov系统的性能优化.     

数据质量多属性加权评价算法

考虑各属性和各质量特性在实际问题中重要性的不同,提出了一种基于加权的数据质量评价算法,突出了重要属性和质量特性对于系统整体质量的影响,可以更科学的对现有系统的数据质量进行评价。该算法在实际系统的数据质量评价中得到了应用,结果表明所提出的算法能够提高评价的准确性。     

基于系统分析理论的回溯法在高校排课中的应用

综合在排课算法设计过程中的实际情况,回溯算法在实际排课中得到了广泛的运用,同时从系统分析理论角度来看回溯算法也是系统分析理论在实际运用中在计算机科学方面的完美展现;运用回溯算法并遵循高校排课的基本原则,利用队列、堆栈、课程相关等概念,给出了一个回溯算法运用在高校排课系统上的具体实现。     

基于蚁群算法的物流配送路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中最重要的问题之一。首先,针对物流配送路径优化问题,充分考虑了车辆路径的约束条件,以成本最小化和最大限度减少碳排放量构建了一种路径规划多目标优化模型;然后利用蚁群算法对其进行了求解,该算法在问题空间的多点同时开始独立的解搜索,保证了算法具有较强的全局搜索能力,并且具有较强的鲁棒性;将该算法应用到实际问题上运用MATLAB软件进行实验仿真,计算出最优的车辆配送路径方案;仿真结果表明:该模型和算法能较好地解决相关物流配送路径问题,从而提高物流服务的质量。     

非线性动态系统最优控制的一种算法

模型与实际之间存在差异 ,就此提出一种基于时变二次型问题的动态系统最优和参数估计集成的算法 ,该算法能逼近实际问题的最优解。文后的仿真实例说明该算法的有效性和实用性。     

带组换装时间的单机调度问题

在某钢铁线材企业的实际调度问题的基础上,研究了一类带有组换装时间的单机调度问题. 根据该调度问题的实际需求,以最小化作业的最大延迟为优化目标. 由于该问题是NP难的,提出了一类启发式算法来求解该问题,并进一步通过引入问题的性质,提高算法的寻优性能,降低算法运行时间. 该算法在随机产生的测试问题和企业的实际调度上均进行了测试,实验结果表明该启发式算法能在短时间内获取近优解.     

数据关联方法研究

在杂波环境的目标跟踪系统当中,使用的数据关联算法会直接影响到目标跟踪的效果。由于实际跟踪平台的限制,系统不仅对采用的跟踪算法有精度上的要求,还有计算复杂度上的限制。本文分析了几种数据关联方法,在不同跟踪环境下对所提及算法对比说明。为目标跟踪系统中数据关联算法的选取提供了依据。     

一种改进型VS功率控制算法

在VSPC算法的基础上,针对VSPC算法存在实用性方面的不足,提出了一种改进型VSPC算法.该算法是一种可在实际系统中应用的算法.通过仿真,证明改进型VSPC算法是一种性能上与VSPC算法相当接近的实用化算法.     

基于MATLAB和MCGS的智能控制算法工程实现

针对智能控制算法在监控系统实现过程中,硬件成本高及软件编程难以实现等问题;引入MATLAB设计智能控制算法,利用MCGS监控算法及控制过程,将MATLAB丰富的算法与MCGS良好的人机接口相结合,解决了智能控制算法实现难的问题,提高了系统的监控质量。实践表明:该算法实现简单,控制性能稳定,节省了成本,缩短了开发周期,在实际控制过程中切实可行,具有良好的实用价值。     

基于人工智能原理的考试系统

基于遗传算法的智能化考试系统是在传统的组卷算法基础上提出的一种新方法,用于解决应用本算法的试题模型的实际问题。     

基于遗传Hopfield混合神经网络的多轴控制系统设计与实现

采用ASIC核心的PCI多轴控制器,通过对步进电机的运动控制及状态反馈,设计完成了八轴控制系统.在汉字雕刻路径问题上,结合遗传算法和Hopfield神经网络算法的优点,提出遗传Hopfield混合神经网络算法对汉字雕刻路径进行优化,较好地解决了雕刻过程混乱、雕刻总路径过长的问题.给出了该系统的硬件结构以及遗传Hopfield混合神经网络优化算法和仿真结果.实际应用表明,该多轴运动控制系统具有很好的稳定性和控制精度.     

烟花算法与布谷鸟算法求解优化问题的对比分析研究

近年来,人工智能算法发展十分迅速,而且在很多领域都得到了广泛的应用,如系统控制、模式识别、生产调度、VLSI技术和计算机工程等。鉴于实际问题的复杂性、约束性、非线性、多极小、建模困难等特点,提出了许多优化算法。烟花算法和布谷鸟算法作为2种新型的进化计算方法被广泛的应用在函数优化方面。通过实验对这2种算法在求解不同问题时的性能进行了系统的对比和分析,比较了2种算法在求解单峰和多峰问题上的性能差异。最后,又对其健壮性进行分析,研究了不同参数对二者的影响,对烟花算法和布谷鸟算法的原理特点做了一个总结,并讨论算法的一些改进方法,提高算法在以后实际工程中的应用价值。     

基于人工势场法设计的飞机防撞算法

随着航空运输业的高速发展,飞行航线上飞机的密度越来越大。原有的仅能够上下避让飞机的TCAS II系统将无法满足实际需要,研发不仅能够上下避让而且能够左右避让的TCAS III系统势在必行。为了解决这个问题,本文对飞机防撞系统算法进行了研究。将人工势场法应用于飞机防撞系统算法设计中。通过仿真验证了当两架飞机出现在同一航线时和当两架飞机的航线出现交叉以至影响正常飞行时,用人工势场法作为防撞算法的有效性。证明了人工势场法可以作为一种飞机防撞系统算法。     

基于多传感器观测下的带乘性噪声系统的最优滤波融合算法

多传感器系统由于具有较高的精度及可靠性日益受到研究者的重视。本文针对多传感器观测下的带乘性噪声系统，分别给出了集中式与分布式滤波融合算法。这2种算法在数学上完全等价，在线性最小方差意义上均是最优的。但对于工程实际问题，分布式的融合策略在计算、可靠性、故障的检测与隔离等方面更具有优势。文中举例验证了这2种融合算法的有效性。     

一种解决排考资源冲突的优化方法

为解决教室、监考教师、座次等排考资源在最优考试时间选择上的冲突问题,首先根据排考的业务流程和数据流程,分析排考过程实际存在的问题;其次,针对各类排考资源在最优考试时间段的选取问题,构建了具体的算法描述过程,并给出了一些关键算法的设计步骤;最后,在网络环境下,研制了一种智能排考系统,并借助高校教务管理系统验证了排考算法的合理性和有效性。结果表明,所构建的最优排考匹配算法具有较好的灵活性和实用性,而且排考系统的实现有助于缓解我国高校教学资源短缺与考试方式多元化之间的矛盾。