新分布式算法的研究

首先介绍了分布式算法的相关概念和分布式算法的分类,然后根据同步模型和异步模型的特点,分别讨论了两种模型的研究方法,重点研究了异步网络模型中的一致性全局快照与稳定属性检测的问题,详细解释并改进了异步网络模型A算法的终止检测镜像算法,同时分析了算法的时间及通信复杂度.     

多目标模糊优化潮流模型及其基于神经网络的算法

提出了一种计算交流潮流的多目标模糊优化模型，模型中，同时考虑了发电费用最少及网损最小等多重目标，针对该模型，还提出了一种基于神经网络模型的新算法，该算法分别采用神经网络模型进行模糊集隶属函数的表达及优化问题的求解，从而将模糊优化同神经网络有机地结合起来，通过算例对所提模型及算法进行了验证。     

铁路车站行包配装计算机辅助决策系统的研究

:建立了铁路车站行包配装问题的基本模型 ,并根据行包运输特点及要求分析了模型的理论求解方法及算法复杂度 ,在此基础上提出了较优可行解的求解算法 .根据该模型及其算法 ,对配装辅助决策系统的结构与功能进行了讨论     

利用EAI建构VRML多人交互模型

利用EAI构建了基于网络的多人交互虚拟环境模型,同时利用面向对象技术及未知状态推测算法实现了虚拟环境下的多人交互.仿真结果表明,未知状态推测算法可降低网络负载,所构建的用户端对象模型、服务器端对象模型及算法均是有效的.     

基于参数变化粒子群算法的MAF传感器建模

在用Hammerstein模型描述热膜式空气质量流量(MAF)传感器时,应用多项式回归分析建立其静态非线性环节的模型,应用参数线性变化的粒子群优化(PSO)算法建立其动态线性环节的模型.文章给出PSO算法的适应度函数及算法流程,并说明了参数设置的方法.研究表明,与基本粒子群算法相比,参数线性变化粒子群算法的建模精度及收敛速度有很大提高.应用参数变化粒子群算法进行传感器动态建模是非常有效的.     

一个基于锥模型的自适应信赖域算法

对无约束优化问题提出了基于锥模型的自适应信赖域算法,把锥模型子问题变成二次模型的子问题进行求解,从而减少信赖域子问题的求解,二次模型的信赖域算法是新算法的特例。在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性及超线性收敛——数值试验表明新算法是有效的。     

多条件约束的QoS路由选择简化算法研究

通过对服务质量路由具体分析,建立了一个满足条件的非线性整数规划模型,并根据该模型的特点,给出了相应的求解算法及性能分析,最后实例表明所提出的模型及算法是有效的.     

NARMAX模型辨识的直交化最小二乘新算法

基于实际中常用的ＣＧＳ（ＣｌａｓｓｉｃａｌＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＭＧＳ（ＭｏｄｉｆｉｅｄＧｒａｍ－Ｓｃｈｍｉｄｔ）、ＨＴ（ＨｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ）及Ｇｉｖｅｎｓ算法，给出了１类改进的直交化最小二乘新算法，分别称之为改进的ＣＧＳ、ＭＧＳ、ＭＨＴ及ＭＧＶ算法，改善了原算法的数值稳定性．将改进算法用于非线性ＮＡＲＭＡＸ模型辨识，构造出了１种新的模型结构与参数辨识的一体化算法．新算法基于逐步回归进行模型选项并消去模型中的冗余项，保证了最终模型的结构优化，并可给出比Ｂｉｌｉｎｇｓ等算法精度更高的参数估计．仿真结果证明了文章中算法的优越性     

柴油机燃烧放热规律的数值模拟

提出一种将模拟退火算法和阻尼最小二乘算法相结合的改进算法,并将其用于零维燃烧模型的建立.以预测值和实测值的偏差及曲线的拟合优度为衡量标准,对改进算法和传统算法进行比较.结果证明,改进算法具有提高零维燃烧模型精度、减少计算时间及对初值的要求、避免病态矩阵和复数结果出现的优点.     

全排列递归算法的并行化

全排列问题的递归算法结构清晰,可读性强．为了提高排列的效率,给出了全排列递归算法在MIMP-CREW模型和单指令多数据流的EREW模型上的并行化算法及实例分析．给出的算法成本是最低的．     

一种改进的Turbo码译码算法及其FPGA实现

为有效降低Turbo码在硬件实现时的译码复杂度并减少其存储资源消耗,将现有Turbo码译码算法中Log-MAP算法和Max-Log-MAP算法进行融合改进,提出一种适于并行计算的改进Max-Log-MAP算法,即在译码计算中间参数的过程中,只将具有多个输入变量的max*(·)运算简化为取最大值的max运算,而对具有2个输入变量的max*(·)运算进行精确计算. 仿真结果表明,改进Max-Log-MAP算法的复杂度可以接近Max-Log-MAP算法,而性能接近Log-MAP算法. 将采用新算法的Turbo码编译码器在现场可编程门阵列(FPGA)上实现,并应用于低轨卫星通信系统(LED)中的,能在保证Turbo编译码优异性能的同时,获得较低复杂度和较低资源消耗,有利于减小卫星手持通信终端的体积,降低功耗.      

框式凸二次规划原始-对偶势下降内点算法

基于线性规划原始-对偶内点算法的思想,对框式凸二次规划提出了一种新的内点算法-原始-对偶势下降内点算法.算法取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长,并证明了新算法具有O(nL)的迭代复杂性.     

单品种货物装车问题的两阶段优化算法

针对同种同规格货物的三维装车问题,基于分层思想,将三维装车问题进行降维,转化为二维布局优化问题,提出九种分层装车策略,在算法设计上,提出了两阶段优化算法,第一阶段沿车厢的长、宽或高进行分层,针对不同的层高,通过动态规划算法求解平面内的最大货物装载量,得到货物的最优布局;第二阶段结合背包算法对层进行组合,得到车厢每个维度下的最优层,最后择优选取可装货物数量最多的方案,即为最优装载方案;最后通过两个数据集共8个算例对算法进行测试。结果表明,对于数据集一来说,本文算法求得的平均装载率可达99.43%,优于带排列分层算法、动态规划算法,以及混合递归算法求得的平均装载率;而对于数据集二来说,本文算法求得的平均装载率也达到了96.11%,优于二维排列算法,说明本文提出的两阶段优化算法在一定程度上可以生成较好的装载方案。     

智能优化算法在复杂模型寻优中的研究

针对建立的钢板轧制过程中的中厚板凸度预报多参数复杂模型,分别采用BP算法、BP改进算法、混沌算法和粒子群算法进行寻优并对结果进行比较。实验结果表明,该模型切实可行,在模型优化中,混沌算法和BP算法寻优速度慢,精度不高,粒子群算法寻优速度和精度均有相应提高,BP改进算法寻优速度和精度均为最优。     

符号差类运输问题的多项式时间算法

给出符号差类运输问题的一个多项式时间算法,并证明该算法的时间复杂性是Ｏ（ｍｎ＾２＋ｍ＾２ｎ）。     

遗传算法应用于方程求根的一点改进

在牛顿法与遗传算法的基础上,将方程求根问题转化为函数的优化问题,提出了一种新的求解非线性方程的遗传－牛顿法.算法一方面克服了遗传算法局部搜索能力差的缺陷,另一方面解决了单独使用牛顿法时难以找到合适的初始值的问题.数值实验结果表明,遗传－牛顿法能以较高的效率和精度得到方程的数值解.     

一种北斗伪距单点定位的加权最小二乘(WLS)快速算法

针对当前伪距单点定位普遍采用的高斯牛顿迭代最小二乘(gauss-newton iterative least squares,GNILS)定位算法存在对初始值的估计依赖性强,且迭代计算量大的缺点,结合直接解算(direct calculation,DC)定位方法定位解算快和加权最小二乘(weighted least squares,WLS)定位算法定位精度高的优点,提出一种北斗伪距单点定位的WLS快速(fast weighted least squares,WLSF)定位算法?通过北斗实测数据验证表明,WLSF定位算法计算复杂度显著减少,并且定位精度具有较大改善?     

一种简单的变步长自适应α—LMS滤波算法

提出了一种简单的变步长α-LMS算法(vα-LMS),并给出了它的设计方法。导出了描述α-LMS算法收敛过程的动态方程,并据此讨论了α-LMS算法的算法性能。与vα-NLMS算法相比,Vα-LMS算法的优点是简单易行、计算量小,但它对输入信噪比的稳健性(RObustncss)却劣于Vα—NLMS算法。Vα-LMS算法的性能将优于Dα-LMS算法。计算机模拟结果与理论分析结果吻合较好.     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。     

基于EA-SA的卫星初始轨道确定算法

卫星初始轨道的精度将直接影响到最终轨道的精度,因此为了提高卫星初始轨道计算精度,提出了一种基于进化算法(EA)和模拟退火算法(SA)的卫星初始轨道确定算法.介绍了该算法的Lambert定理形式,阐述了该算法的实现步骤,并结合某次卫星定轨实际情况验证了该算法的可行性和有效性.实践证明,该算法具有较强的局部和全局搜索能力,其定轨精度比目前常用的定轨算法高,具有较好的工程适用性.