博弈的期望算法

在介绍常见博弈搜索算法的基础上，提出了简单、新颖的期望算法，并以期望算法开发Tic-Tac—Toe游戏，验证了算法的有效性、合理性。     

用户期望质量驱动的Web服务优化选取

提出了一种基于用户期望的服务质量评价方法。该评价方法仅考虑具有相似期望的用户,允许期望相似的评价影响服务的信誉度评价,以利于得到客观、准确的服务质量评估。在此基础上,提出一种基于用户期望的QoS驱动的服务选取算法。该算法实现了在满足用户偏好和期望的前提下Web服务的最优选取。电子购物的实例展示了该方法的可行性。     

基于两步最小均方的自适应方向图控制算法

针对两步最小均方算法中矩阵迭代运算,提出了修正迭代运算中的期望阵列响应幅度和方向矩阵的自适应方向图控制算法.该算法利用了期望方向图相位的随机性,并通过迭代更新期望方向图的相位和相应权矢量,实现了方向图的旁瓣控制.理论分析和仿真结果均表明算法的有效性.     

基于期望最大化的K-Means聚类算法

针对高维数据下的聚类效果需要提高,提出一种基于期望最大化的k-means聚类改进算法.该算法在没有降维和破坏原有数据结构的情况下,把期望最大化算法和k-means算法相结合,用期望最大化算法选取k-means的算法的初始聚类中心.并针对高维数据提出一种新的距离算法,代替传统的距离算法.实验结果表明提出的算法的可行性,并且在处理高维数据时的有效性.     

随机网络的最短路问题

研究了随机网络上的最短路问题，并给出了一个启发式算法ESP来寻找期望最短路，以及启发式算法KESP寻找K-期望最短路，最后举出一个实例来证明算法的有效性．     

EM-CDKF算法及其SINS初始对准应用

针对非线性捷联惯导系统噪声先验统计信息未知问题,基于中心差分卡尔曼滤波基本算法,采用极大似然准则构造极大期望最速下降梯度算法展开系统未知噪声统计特性在线估计计算研究,构建一类捷联惯导系统初始对准极大期望自适应中心差分最优滤波算法.该算法利用极大似然准则构造系统噪声统计特性对数似然函数,采用极大期望最速下降梯度法把系统噪声统计特性估计转化为对数似然函数期望最大值计算,获得系统过程噪声和观测噪声在线递推估计的自适应极大期望中心差分卡尔曼算法.经过大方位失准角捷联惯导系统初始对准仿真实验,与中心差分卡尔曼滤波基本算法相比,自适应极大期望中心差分卡尔曼算法能够有效解决基本算法在系统噪声先验知识未知情形下的滤波精度下降甚至发散问题,并且能够实现系统噪声统计特性的在线递推估计.     

基于期望生存率的动态自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DAPSO).在该算法中引入期望生存率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为期望生存率的函数.每次迭代时算法可根据当前粒子群平均期望生存率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性.对6个典型函数的测试结果表明,DAPSO算法的收敛速度明显优于LDPSO算法,收敛精度也有所提高.     

适用于半迹长测线法的岩体结构面直径Priest-Zhang算法和修正算法适用性

由概率论推导提出能够纠正截短偏差的修正算法,工程应用前为明确2种算法适用范围,先采用2种算法由实测半迹长分布估算直径期望,然后对比2种算法估算的直径期望与真实直径期望的相对误差,进行21组对比试验.结果表明:Priest-Zhang算法估算的直径期望是截短值的线性递增函数,修正算法估算的直径期望是截短值的水平线性函数;截短值较小时,2种算法接近,采用前者已能够获得较高精度,纠正截短偏差意义不大;截短值较大时后者明显更精确,纠正截短偏差能够大幅提高精度,应选用后者.汶川工程实例表明:当截短值为0.1m时,2种算法具有高精度且估算结果接近,值得推广.     

基于授权用户活动性的认知无线电频谱分配算法

考虑授权用户工作状态的切换概率对认知无线电系统的频谱分配的影响,提出了一种新的认知无线电频谱分配算法.在定义收益期望的基础上,从概率角度提出了两个新的效用函数,分别反映认知系统总的平均信道收益期望和收益期望公平性;并给出了算法的具体步骤.仿真结果表明:与传统的信道分配算法相比,新算法在认知系统总的频谱利用率效用上优势明显;在授权用户工作状态频繁切换时表现出了较好的系统公平性,更具有现实应用意义.     

时间期望错位限制下完工时间和的随机重新排序

讨论了工件加工时间服从任意分布,在时间期望错位下的随机重新排序问题,目标是使期望总完工时间最小.根据理论分析的方法,研究了工件的最优加工顺序.结果表明最短期望加工时间优先规则是使目标达到最小的策略,并由该策略得出多项式时间算法或拟多项式时间算法.