小议搜索引擎优化

搜索引擎优化是现在的热门话题,本文从分析搜索引擎排名的影响因素开始,进而给出了针对搜索引擎的优化步骤,并指出了优化过程中的注意事项。     

浅谈网站优化之图片优化

根据中国互联网络信息中心统计，截至2014年7月，中国网民人数达到6.32亿。由此可以看出，要想让网站有好的排名，从前期的策划到最后的推广都很重要，而网站的推广又离不开网站的优化。其中对网站中图片的优化，也必须符合整体网站优化的战略计划。     

TD-SCDMA网络优化分析

TD-SCDMA作为3G移动通信系统的主流标准之一,是我国提出并得到国际电信联盟(ITU)批准的,一直受到我国政府的大力支持,目前已进入试商用阶段。对于运营商来说,提高网络质量是进一步提升网络竞争力的前提和关键因素。作为TD-SCDMA网络运营过程中的一个重要环节,网络优化扮演着举足轻重的角色。本文针对TD-SCDMA网络优化的不同类型问题的优化方法进行了分析。     

用于函数优化的小世界优化算法

借鉴小世界现象的有关机理，构造了不同的小世界优化算子，主要包括局域短连接搜索算子和随机长连接搜索算子．将优化过程视为在搜索空间（网络）中从候选解向最优解的信息传递过程，利用小世界现象有效信息传递的有关机理实现了一种新的优化算法一一小世界优化算法．通过对复杂函数的优化问题进行仿真试验，表明与相应遗传算法相比，新算法可以更好地保持解的多样性，能够有效地避免陷入局部极小值的问题，并在一定程度上克服了早熟和遗传算法欺骗问题，并且收敛速度快，因此具有解决复杂问题的潜力。     

帝王蝶优化算法在铣削参数优化中的应用

为了寻找较优的铣削参数,利用改进的帝王蝶优化算法(monarch butterfly optimization,MBO)对铣削加工模型求解,得到优化后的铣削参数.通过建立铣削加工的数学模型,将实际加工时的约束条件引入到模型中.为了对模型求解,在传统的MBO算法中加入粒子群算法(particle swarm optimi...     

基于教与学优化算法的智能旅游线路优化

根据旅游线路设计的原则及游客的需求特征,对教与学优化算法进行改进,建立了基于改进的教与学优化算法的旅游线路优化方法。通过对汉中地区旅行线路优化测试表明,运用该算法设计的旅游线路具有一定的可行性和高效性,对旅游交通规划、旅游线路设计,特别是对自驾游旅游者开展高效率的旅游活动具有一定的实用价值。     

量子教学优化算法及在函数优化中的应用

为提升基本教学优化算法的搜索能力, 通过融合量子计算原理, 提出了一种量子教学优化算法。 该方法采用教师自学和学生向教师学两种学习机制搜索全局最优解。 个体采用量子比特编码, 搜索过程在 Bloch 球面上进行, 个体的更新通过量子比特的绕轴旋转实现, 然后将其解码为量子比特的 Bloch 球面坐标。 由于该方法将基本教学算法中每维变量的搜索都扩展到 Bloch 球面进行, 可使搜索过程更为精细, 从而加强了对解空间的遍历性。 不同维度标准函数极值优化的仿真结果表明, 此方法的寻优能力不仅超过基本教学优化算法, 同时也超过其他经典群智能优化算法, 验证了将量子计算的某些机制和智能优化相融合可提升其优化性能。     

多模态函数优化的人工免疫应答优化算法

针对传统的人工免疫算法收敛速度较慢,搜索精度较低的问题,基于免疫应答原理提出一种多模态函数优化的人工免疫应答优化算法.该算法将初始抗体群分配为记忆抗体群和一般抗体群,对记忆抗体群实施高频变异算子进行局部精细搜索,并对一般抗体群执行趋同过程算子进行全局粗搜索,从而加快了进化过程.通过典型多模态函数对该算法进行性能测试,实验结果表明,该算法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度.     

多目标优化的进化优化算法

进化优化算法具有全局优化能力,可以一次性求解多个非劣解。近年来,此类方法已经成为求解多目标优化问题一个重要的研究方向。本文分析了进化优化算法的关键步骤,介绍了几种代表性的多目标进化优化算法,并指出了值得进一步研究的相关问题。     

浅析关系数据库性能优化技术

在数据库系统的运行过程中,随着数据量的增加,各方面性能都会逐渐下降。为了提高数据库性能,可以从优化数据库设计、存储方案、索引设计和并发控制等多个方面入手来解决。适当程度的非规范化可以改善系统的查询性能;将数据均匀分布在磁盘上可以提高I／O利用率,提高数据的读写性能;建立索引和编写高效的SQL语句能有效避免低性能操作;在编程过程中充分考虑并发控制可能导致的不一致性问题,会有效避免死锁的发生,解决性能的瓶颈。     

优化表法—一网络计划工期优化新思路

本文首先论述了传统网络计划工期优化方法,分析了其不足之处,并提出了将优化表法应用于工期优化中,阐述了其优化步骤和优势,从而使网络计划工期优化更加清晰,简便。     

凸优化

本书专门讲述凸优化问题。凸优化是数学优化中的一类，包括了常见的最小二次规划和线性规划。对于最小二次规划和线性规划问题，都已有相当完善的理论体系，并且已有非常有效的数值解法。本书结合关于凸优化研究的一些新的进展，     

配电网无功功率优化

电压质量是衡量电网可靠优质运行的重要指标之一。首先介绍了配电网无功优化“分级分区补偿、就地平衡”的原则；其次对配电网无功优化算法进行分类，详细介绍了各类传统优化算法和人工智能优化算法；最后总结了配电网无功功率优化的重要意义。     

约束优化问题的改进粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的改进粒子群优化算法.该算法更多地考虑了当前全局最优粒子和个体最优粒子对粒子群搜索能力的影响,对速度更新公式做了改进;然后利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,从而引导不可行粒子尽可能到达可行的区域,以增加种群的多样性和提高全局搜索能力.数值实验表明,该算法是有效、稳定且计算精度高的全局...     

决策树优化研究

提出用新的极值点禁忌搜索算法构造分类问题的全局优化决策树,该算法呆用于不可微分的目标函数。全局树优化方法是非贪婪的,用于构造具有固定结构的多变量决策树,将多变量决策树表示成析取线性不等式集合,全局树优化就是使析取线性不等式中的分类误差最小化。     

催化裂化过程控制与优化

在对ＦＣＣ（催化裂化）数学模型分析的基础上，主要论述ＦＣＣＵ（催化裂化裴置）离线优化中常见的ＰＳＯ（装置模拟与优化）法，模式识别法与在线优化的预估多变量控制（ＩＤＣＯＭ）优化，分散鲁棒性控制与优化。并对当今离线优化和在线优化中存在的问题进行探讨．     

噪声环境下函数优化问题的混合优化算法

针对噪声环境下的函数优化问题提出一种混合粒子群优化算法UPSOOHT, 并考察了最优计算量分配（OCBA）和噪声幅度对算法性能的影响. 该算法将粒子群优化算法与假设检验及OCBA有效地结合, 具有很好的全局搜索能力和局部精化能力. 与其他优化算法比较的测试结果表明, UPSOOHT算法的性能和抗噪声能力都具有明显的优势.     

基于粒子群优化和模拟退火的神经网络优化研究

文章把模拟退火思想引入到粒子群优化算法中,提出一种关于神经网络结构的优化设计方法,用于同时完成对网络结构空间和权值空间的搜索。算法对神经网络的结构和权值进行了优化,删除了网络中的冗余结点和权值,提高了网络的处理能力。实验结果表明,算法能够有效抑制粒子群优化算法不成熟收敛的发生,有效提高前馈神经网络的收敛精度和收敛速度,表现出良好的性能。     

区域GPRS优化思路

本文通过GPRS优化原理结合区域GPRS优化实例探讨了区域GPRS优化思路。在优化过程中,通过四项控制：“进度控制、人员控制、质量控制、风险控制”来把握整个区域GPRS优化的实施。