中国邮递员问题的研究与发展

中国邮递员问题是图论中的NP-困难问题，仍没有有效算法。本文仅对目前几种算法进行分析比较。     

浅谈程序设计中的递归算法

递归是数学和计算机科学中的一个基本概念,许多复杂问题的求解都可以用递归算法去解决.本文通过具体实例,讨论了一些问题的递归算法实现,并对递归算法进行了进一步的探讨。     

蚁群算法中参数设置的研究

蚁群算法是一种新的随机优化算法,它利用人工蚂蚁在其途经路上释放信息素寻优,体现了正反馈、分布式、多anent协同性和并行性等特点,蚁群算法中的各参数对计算结果有很大影响.介绍了蚁群算法原理和模型(以TSP问题为例),对基本蚁群算法参数的合理选取进行了实验分析,给出了算法参数选取的基本原则,有利于蚁群算法在优化问题中的应用.     

路由选择算法分析

骖径选择是网络中的一个重要问题,路径选择的核心是路由算法。本文介绍了常用的静态路由选择算法和动态路由选择算法,对各个算法的实现、性能和优化进行了分析,并提出了改进方法。     

最小生成树相关算法在计算机程序设计竞赛中的研究

图论是计算机程序设计大赛中的重要考查知识点.最小生成树算法是解决图论相关问题的重要策略,而且在实际生活问题中也有着广泛的应用.主要介绍最小生成树的问题模型并对两种最小生成树算法:PRIM算法和KRUSKAL算法进行相关分析比较及优化,最后通过计算机程序设计题目进行相应验证.     

蚁群聚类算法在智能答疑系统中的应用研究

研究了智能答疑系统中的问题分类.根据智能答疑系统的特点,将蚁群聚类算法引入智能答疑系统中,并对该算法在智能答疑系统中的应用进行了分析和测试.该算法能有效的对智能答疑系统范例库中的问题进行聚类,进一步提高了答疑系统检索的效率和智能性.     

改进的人工鱼群算法在二维板材下料问题中的应用

为提高板材利用率,采用人工鱼群算法进行研究,算法中加入改进的觅食行为和改进的聚群行为,对行为进行了改进,并将该算法用于求解二维板材下料问题.通过仿真实验与文献中的改进粒子群算法和基本人工鱼群算法进行比较,结果表明:改进后的算法得到的最优解要优于文献中的算法,实现提高板材利用率的问题.     

分治法实现最接近点对问题的三维推广算法

最接近点对问题是空中交通控制系统应用中的一个重点问题，也是计算机几何学研究的基本问题之一．利用分治法已经解决该问题的一维和二维情况，且算法都可以在O（n＊logn）时间内完成．本文在原有一维和二维算法基础上，提出了利用分治法实现该问题的三维情况的算法，并对算法的效率进行了分析．     

自动寻路A*算法的应用及优化设计

自动寻路A*算法是富互联网应用(RIA)游戏制作过程中的核心算法,解决了地图中两点之间寻路的问题,应用于很多游戏中.对A*寻路算法的实现方法进行了研究和探讨,并对该算法进行了优化设计,体现了该算法的功能,最后对其应用前景进行了展望.     

C4.5算法在民航CBT中的应用

决策树学习策略广泛应用于模式识别和机器学习等领域,用来解决与分类相关的问题。决策树剪枝的作用是简化决策树,提高决策树的泛化能力,避免对训练集的过适应,是决策树学习中的重要研究内容。本文详细介绍了数据挖掘算法中的C4.5算法的基本思想,并且对REP剪枝技术进行分析,以此对C4.5算法进行剪枝。实验表明改进的C4.5算法与原C4.5算法相比能很好地处理训练集的非平衡性,并降低决策树的规模,效率得到提高。     

基于自适应极大熵算法的混合语音信号分离

关于混合语音信号的盲分离问题,基于自适应的极大熵算法是一个非常良好的解决办法,本文深入研究了该算法并且针对实践应用中的一些问题.对该算法进行了改进.文章最后给出的实验结果表明,改进后的算法在盲分离语音信号和提高算法效率上,都是非常有效的.     

蚁群算法在游园最优路径选择上的应用

人工蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,以求解比较困难的组合优化问题。运用蚁群算法对游客在游园过程中的最优路径选择问题进行了实际分析,取得较好效果。     

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.     

半开放式多车场车辆路径问题

基于现代物流业发展的实际需要,提出半开放式多车场车辆路径问题,并建立了数学模型.由于半开放式多车场车辆路径问题具有NP-hard性质,为了有效求解,基于车辆路径问题中的经典路径构造算法和局域搜索算法,设计了求解所提出问题的节约算法、顺序插入算法和并行后悔插入算法.利用标准算例进行数值试验,分析了3种算法中的参数和所嵌入局域搜索方法对求解结果的影响,并对不同算法的求解结果进行了对比分析.关     

基于模拟退火的动态蚁群算法求解TSP

旅行商问题是智能算法研究中的一个经典问题,同时也是检测智能算法的标尺.在是蚁群算法的参数随着迭代的进行做动态调整的基础上,运用模拟退火算法对取得的局部最优解进行调整,使蚁群算法跳出局部最优,得到更好的解     

一种混合蚁群算法在JSP问题中的应用研究

作业车间调度问题（JSP）是最困难的组合优化问题之一,也是目前管理科学领域的热点研究问题。针对JSP问题,利用回溯相邻交换方法对传统的蚁群优化算法进行改进,同时对蚁群优化算法中的全局信息素更新规则进行调整,求解生产周期最小的排程方案。最后通过仿真实验,验证了该算法的有效性。     

蚁群算法及其应用

蚁群算法是近几年来迅速发展起来的、并得到广泛应用的一种新型模拟进化优化算法。研究表明该算法具有并行性,鲁棒性等优良性质。对蚁群算法理论及其进展情况做了简要的综述,介绍了该算法在理论和实际问题中的应用,并对其前景进行了展望。     

多播OFDM系统中基于QoS保证的资源分配研究

分析多播OFDM系统中的资源分配问题,最优的功率子载波分配是NP-hard问题,为此提出三种次优分配算法:算法1对单播情况下的分配方案进行扩展,在初始分配后进行子载波调整,复杂度较高;算法2在等功率的假定条件下进行子载波分配,复杂度最低;算法3首先利用算法2进行子载波分配,然后通过注水进行功率分配,以提高系统性能.分析和仿真证明,所提算法是有效的,且其复杂度低,特别是算法2和算法3,非常适合于实际系统实现.     

双目视觉立体匹配技术研究现状和展望

立体匹配技术是双目立体视觉研讨的核心问题,在许多领域有着不同的应用,在算法方面更是涌现出各种各样的方法。对立体匹配发展现状进行了阐述,首先介绍了立体匹配技术的有关原理,然后对立体匹配中的区域立体匹配算法、全局立体匹配算法以及半全局立体匹配算法进行了论述和探讨;并总结了各类立体匹配算法的特点。最后对立体匹配算法进行了展望,同时给出了发展方向的建议。     

砝码称重问题的多种算法分析与探究

针对算法设计中的砝码称重问题,提出了四种不同的算法,重点从时间复杂度方面对各种算法进行了深入的效率分析,并给出了各种算法的pascal主程序,对其他算法问题的分析解决具有重要的指导意义和实用价值.