一种求解结构组合优化问题的BB型算法

提出了一种求解一类非光滑复合凸优化问题的BB型算法,结合非单调线搜索技术和合适的BB步长,在适当的条件下,证明了所提出算法的收敛性。通过数值实验与现有的算法进行比较,证明了所提出的算法相比已有的算法,运行的CPU时间更短、迭代次数更少、数值性能上更优。     

基于改进粒子群算法的飞行器冲突解脱方法研究

冲突解脱要求飞行器采用一种有效的方法来满足工作环境的限制。针对飞行器在多障碍环境下的冲突解脱问题,提出一种能够满足限制条件的改进粒子群算法(PSO)对冲突进行解脱。所提出的新算法(DARPSO)相对于经典粒子群算法有2个优点:第一,考虑了障碍对寻优过程的影响;第二,具有跳出局部极小的能力。仿真实验结果显示,所提出算法的优化效果要优于标准粒子群算法。将改进后的算法应用到飞行器冲突解脱过程中并进行仿真,结果表明,所提出的算法能够有效地指导飞行器躲避障碍,完成冲突解脱。     

一种求解单调方程组的范数下降共轭梯度法

提出一种求解大规模非线性单调方程组的范数下降共轭梯度算法.所提算法推广了Xiao,Song,Wang等提出的求解无约束优化问题的基于BB循环步长的共轭梯度算法,并结合Solodov和Svaiter提出的投影梯度算法.所提算法迭代形式简单、储存量小,且每步迭代不需要方程组的导数信息.本文证明算法的全局收敛性,并做数值试验验证算法在求解非线性单调方程组方面的有效性.     

关于拟渐近伪压缩映像族的混杂算法及其数值实现

在Hilbert空间中给出一种新的关于有限族拟渐近伪压缩映像的混杂投影算法,并利用所提出的算法证明了有限族一致Lipschitz拟渐近伪压缩映像的强收敛定理成立,最后给出数值实验说明所提出算法的有效性。所得到的结论改进了最新文献的一些研究成果。     

TD-SCDMA中的一阶分布式功率控制算法

功率控制技术是TD-SCDMA系统中的关键技术之一,它不仅能够克服远近效应,更重要的是能够减少用户间的多址干扰从而提高系统容量.在本文中,我们提出了一个分布式的一阶功率控制算法.该算法采用指数函数形式以及LMS算法改良式,从而实现更好的收敛速度.我们将所提出的算法的性能与3GPP标准的算法进行比较.从而证实了所提出的算法能够达到更好的收敛和达到一定性能的信噪比(SNR)节省需求;并证实了所提出的算法在不断变化的信道中不同移动速度下同样行之有效.     

基于 SADPSO 的 MPRM 最小化算法

针对混合极性Reed-Muller(mixed-polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑最小化问题,提出一种基于SADPSO (hybrid simulated annealing and discrete particle swarm optimization)的智能算法.该算法将模拟退火(simulated anhealing,SA)与离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)相结合,对DPSO所得到的最佳解应用SA,帮助算法跳出局部极小.使用所提出算法和已有智能MPRM最小化算法分别对23个MCNC基准电路进行逻辑最小化,并对算法结果质量进行定量评价.结果表明,与已有智能MPRM最小化算法相比,所提出算法具有更好的全局收敛能力,能够提高算法结果质量.     

无索引空间数据库的基于最优点的集合最近邻查找算法

针对度量空间中的无索引空间数据库,提出一种基于最优点的集合最近邻查找算法及其改进算法.采用真实数据集与人工生成的数据集对算法进行测试,评估所提出算法的效率.实验结果表明,所提算法的效率优于组最近邻居查询算法,并且对于高维数据空间,所提出的算法有较高的稳定性.由于查询区域中数据点的数量比较少,改进的基于最优点的集合最近邻...     

基于公交网和道路交通网的出行线路选择算法研究

对公交网和道路交通网进行预处理,提出了出行网的概念,给出了相应的构造算法,出行网为后续选路算法的实现提供高效平台．基于所提出的出行网,在综合考虑换乘次数、出行距离、出行耗时以及步行换乘等多约束条件下,提出了一种高效的出行线路选择算法——BRC（Best Route Chioce）算法．该算法可通过调节系统参数求得不同目标条件以及综合目标条件下的最优乘车方案．理论分析表明,所提出的算法是可行的,算法正确性也得到了证明．     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

爬山法与模式蚁群法混合的贝叶斯优化算法

针对传统贝叶斯优化算法进化效率低及收敛速度慢的情况,提出一种新型混合贝叶斯优化算法.该算法利用适应度遗传及个体的局部搜索方法,使种群个体趋向于全局最优解,提高了进化效率.为提高贝叶斯优化算法中贝叶斯网络结构学习的效率,提出一种爬山法和模式蚁群算法相结合的网络结构学习方法,同时对新型贝叶斯优化算法的收敛性进行了分析.利用典型的函数对提出的新型混合贝叶斯优化算法进行了仿真分析,证明了所提出的方法可以有效地加快算法的收敛速度和收敛精度.将该算法应用于目标分配问题中,仿真证明了所提算法的有效性和优越性.     

基于遗传算法的BP网络全局收敛的混合智能学习算法

给出了一种将 BP算法和遗传算法有机结合的全局收敛的混合计算智能学习算法。此算法结合了 BP算法和遗传算法的长处 ,既有较快的收敛性 ,又具备良好的全局收敛特性。计算机仿真结果表明 ,该混合算法显著优于遗传算法和 BP算法     

基于时序的股票预测算法研究

提出了一种基于时序的股票预测算法。该算法基于时序,对股票在连续时间段内发生变化的数值进行研究,并利用该算法得到的结果进行预测。结果表明,这种方法对于事物的单属性预测是具有实际意义的。     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．     

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.     

基于遗传算法的图像模糊边缘检测快速算法

全面分析了Pal.King模糊边缘检测算法的缺陷,提出了一种新的快速模糊边缘检测算法。该算法简化了Pal.King复杂的变换和逆变换,并采用了新的增强算子,针对Pal.King算法中对隶属度阈值的设置存在的不足,提出了利用遗传算法确定最佳隶属度阈值的方法。仿真表明,该算法检测的边缘细、连贯,适用面广,很有实用价值。     

一种基于改进信息增益特征选择的最大熵模型文本分类方法

针对传统信息增益(IG)特征选择算法忽略词频分布的缺陷,该文提出一种新的IG特征选择算法.该算法通过引入均衡比和类内词频位置参数,解决了传统IG算法忽略词频分布对分类的弱化问题,修正传统类内词频位置参数,提高特征选择算法的文本分类精度,并将该改进IG特征选择算法用于最大熵模型(ME)对文本进行分类.实验结果表明:该文所提方法在进行文本分类时F1值高于传统IG算法.该文方法的ME分类精度高于K最近邻KNN(K-Nearest Neighbor)算法,说明本文方法是可行的、有效的.     

求解离散网络平衡设计问题的遗传算法

针对离散网络平衡设计二层规划模型,提出了一种新的求解算法,对上层问题采用遗传算法,而对下层问题采用平衡交通分配的Frank-Wolf算法.数值试验结果表明:该算法是有效的.能够较快地求解这类网络平衡设计二层规划模型.     

用改进的RPCL算法提取聚类的最佳数目

对于传统的Ｋ 平均算法来说,如何选择适当类的数目是一个难以解决的问题．有人提出了次胜者受罚的竞争学习（ｒｉｖａｌｐｅｎａｌｉｚｅｄ ｃｏｍ ｐｅｔｉｔｉｖｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ ： ＲＰＣＬ）算法试图来解决这一问题．但是,当数据类有重叠以及输入矢量含有非独立项时,ＲＰＣＬ算法的性能不能令人满意．本文提出了一种结合全协方差矩阵的ＲＰＣＬ算法,并逐步删除那些只包含少量训练数据的类．这种算法,我们称之为改进的ＲＰＣＬ算法．我们用改进的ＲＰＣＬ算法来确定高斯混合分布类的数目,并将其与原来的ＲＰＣＬ进行比较．实验证明,改进的ＲＰＣＬ算法比原来的ＲＰＣＬ算法能够更好地表征类     

基于蚁群算法的故障识别

提出了一种新的基于蚁群算法的故障诊断知识获取算法。该算法将故障诊断中故障的识别分类问题转化为求解带约束的最优化聚类问题,并应用改进的蚁群算法,基于群体的协作与学习求解这一聚类问题。将该方法应用于一化学反应器的故障诊断过程,结果表明该算法具有实现简单、收敛速度快、本质分布式并行性、鲁棒性强以及故障识别结果可靠等优点。     

一种从自由飞行实验中提取空气动力系数的新方法

该文提出从飞行体自由飞行试验中提取空气动力系数的新方法－－Ｍａｒｑｕａｒｄｔ改进法。Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法综合了Ｃｈａｐｍａｎｎ－Ｋｉｒｋ渚最速下降法的优点而避开了它们的缺点，是一种比较好的数据处理方法。Ｍａｎｑｕａｒｄｔ改进法既继承了Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法的优点，又大大地减少了计算工作量，是一种收敛快的迭代算法，最后，给出了在靶道实验数据处理中的计算实例。