N皇后问题Las Vegas优化算法的实现

介绍了n皇后问题常用的回溯解决策略,分析了概率算法中拉斯维加斯(LasVegas)算法的特点及其在n皇后问题中的应用,并给出了两者结合解决n皇后问题的算法策略和效率分析.     

基于位运算的幂运算算法

本文介绍了位运算的特点及常见的用途。通过对常见几种实现幂运算的算法进行比较,比较了非递归的基于位运算的二分算法实现幂运算,该算法在时间复杂度和空间复杂度上相较于其他幂运算算法都有较大的改善。     

n皇后问题的一种解

在ＦａｌｋｏｗｓｋｉＢＪ和ＳｃｈｍｉｔｚＬ的论文中，大于３的自然数被分成７部分，并对每部分中的ｎ给出了ｎ皇后问题的一个特解。本文改进了他们的方法，将大于３的自然数仅分成５部分，然后对每部分中的ｎ用统一方法给出ｎ皇后问题的一种解，从而有效地简化了已有的结果。     

遗传算法求解N皇后问题的优化

采用vector容器高效的染色体整数编码和成熟的泛型算法,改良遗传算法求解Ⅳ皇后问题,说明此方法更通用、简洁和高效．     

一类排列实现与皇后控制问题求解

在回溯实现从n个不同元素取m个与另n-m个相同元素的排列基础上,求解m个皇后控制n×n棋盘问题,推广了著名的高斯八皇后问题.     

位运算运算律的解析及一个同余恒等式的证明

对位运算的运算律进行了研究,得到了按位与、按位或、按位异或及移位运算在交换律、结合律以及对加法的分配律方面的一些性质.基于这些性质,还研究了维基百科所列一个同余恒等式的证明方法,并给出了一个正确的证明.     

C语言位运算功能的妙用

文章从普通的两数之间的交换到十进制数与二进制数的转换以及位检测与位改写出发，列举了C语言位运算功能的一些妙用，从而进一步突出了C语言在计算机高级语言中的重要地位。     

基于位运算的BMP图像加密算法研究

设计了两种基于位运算的BMP图像加密算法,序列密码加密算法和分组密码加密算法,并利用DELPHI编程实现了对BMP图像的加密操作.最后根据实验结果对两种算法进行了分析,并比较了它们的优缺点.     

三个典型问题的回溯算法

介绍了排列问题、组合问题和皇后问题的回溯算法,对《算法设计与分析》课程的学习以及参加“大学生数学建模竞赛”与“中学生奥林匹克信息学（计算机）竞赛”等具有一定指导意义。     

元皇后问题回溯算法改进

回溯算法是解决N元皇后问题最有效的算法之一.在传统回溯算法的基础上,采用动态规划的思想,对算法进行了改进,改进后的算法大大降低了求解的复杂度和比较次数.文章还给出了改进算法的实现并通过理论分析和实验数据证明了算法的可行性.     

一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法

提出一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法。该混合遗传算法充分利用2-opt和3-opt局部搜索能力,有效地弥补了具有较强全局搜索能力的遗传算法在局部搜索方面表现出来的缺陷。实验结果表明,该混合算法性能显著优于遗传算法。     

一种求解最大二等分问题的分散搜索算法

最大二等分问题是图论中的一个NP困难问题.本研究提出一种基于分散搜索框架的启发式算法求解最大二等分问题.该分散搜索算法采用Kernighan-Lin算法作为局部搜索算法,利用解的质量和解之间的距离构造参考集,通过两个可行解构造新的可行解.利用一些标准测试例子测试算法,实验结果与现存算法所得结果比较,表明该算法是有效的.     

Genetic algorithm in DNA computing： A solution to the maximal clique problem

Genetic algorithm is one of the possible ways tobreak the limit of brute-force method in DNA computing.Using the idea of Darwinian evolution, we introduce a geneticDNA computing algorithm to solve the maximal clique prob-lem. All the operations in the algorithm are accessible withtoday‘s molecular biotechnoiogy. Our computer simulationsshow that with this new computing algorithm, it is possible toget a solution from a very small initial data pool, avoidingenumerating all candidate solutions. For randomly generatedproblems, genetic algorithm can give correct solution withina few cycles at high probability. Although the current speedof a DNA computer is slow compared with silicon computers,our simulation indicates that the number of cycles needed inthis genetic algorithm is approximately a linear function ofthe number of vertices in the network. This may make DNAcomputers more powerfully attacking some hard computa-tional problems.     

改进的粒子群优化算法在云计算任务调度中的应用

针对粒子群优化算法在求解云计算任务调度问题中存在的收敛速度慢、精度低、易陷入局部极值等缺陷,综合考虑最大完成时间最少、任务执行总时间最优两个优化目标,提出一种多策略融合的粒子群优化(multi-strategy particle swarm optimization, MSPSO)算法,并将其应用于求解云计算任务调度问题。该算法融合模拟退火算法、饥饿游戏搜索和双重变异限制策略。首先,通过模拟退火算法动态更新惯性权重,平衡粒子群优化算法的全局搜索和局部搜索,帮助粒子跳出局部极值。其次,引入饥饿游戏搜索算法优化粒子位置更新策略,在算法后期加快粒子收敛速度,提高结果精度。最后,采用双重变异限制策略,同时限制粒子速度和位置,避免粒子发生越界。与其他3种粒子群优化算法进行对比实验,在适应度平均值、最小值、标准差3个方面,MSPSO都有更好的表现。通过仿真,在求解不同任务量的云计算任务调度问题中,MSPSO在总成本、适应度值最小化两方面均表现出明显优势。尤其当任务量为40时,MSPSO总成本比其他算法分别降低了14.4%、15.3%、11.2%,适应度值分别降低了10.5%、10.6%、7.6%,...     

A surface-based DNA algorithm for the minimal vertex cover problem

Abstract DNA computing was proposed for solving a class of intractable computational problems, of which the computing timewill grow exponentially with the problem size. Up to now, many achievements have been made to improve its performance and increase itsreliability. It has been shown many times that the surface-based DNA computing technique has very low error rate, but the technique hasnot been widely used in the DNA computing algorithms design. In this paper, a surface-based DNA computing algorithm for minimal ver-tex cover problem, a problem well-known for its exponential difficulty, is introduced. This work provides further evidence for the abilityof surface-based DNA computing in solving NP-complete problems.     

基于Kendall’s τ的连接函数分布估计算法求解云计算中SaaS部署问题(英文)

分布估计算法的性能高度依赖于如何估计和采样概率分布,连接函数(Copula)是构建概率分布模型的强有力的工具.论文给出了一个基于Kendall’s τ的正态连接函数分布估计算法,算法通过估计Kendall’s τ和利用Kendall’s τ与相关矩阵的关系首先估计正态连接函数中的相关矩阵,由此估计出联合分布.然后,Cholesky分解算法被用于该矩阵生成新的个体.由于正态连接函数的简单性,使得该算法具有简单明了的优点.算法被应用于一些测试函数和云计算中的SaaS部署问题,实验结果表明了算法的有效性.     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

一种求解TSP问题的混合算法

结合粒子群算法、蚁群算法、重力搜索算法提出了一种新的混合算法——TSP-GPAA.该算法将粒子群算法和重力搜索算法加入到蚁群算法中,利用粒子群算法的全局搜索能力解决了蚁群算法的初始信息素匮乏的问题,并且重力搜索算法将粒子群算法和蚁群算法参数进行优化,明显提高了蚁群算法的优化性能.实验表明新算法对于解决TSP问题是有效的...     

一种基于位向量流分类算法的改进

在流分类算法中,聚合位向量(ABV)算法分类速度快、并行性好,但内存开销过大;位向量折叠(AFBV)算法对ABV算法进行了改进,降低了运行时内存的消耗,但其冗余计算增加了时间开销。针对上述不足,文章提出一种改进的位向量流分类算法,该算法无需进行位向量聚合,减少了内存开销,并按规则的源/目的IP地址前缀建立分组表,根据表中分组所包含IP地址数目降序排列,使得算法具有良好的时间性能。实验结果表明,本算法在大规模规则库下具有良好的时间和空间效率。     

车辆路径问题(VRP)的一个启发式算法

提出了一个基于分区扫描方法和禁忌算法的车辆路径问题的启发式算法,并用一个例子说明其应用.