前馈神经网络的一种连续型学习算法

本文给出前馈神经网络的一种连续型学习算法，对传统的ＢＰ算法作了改进。分析了该算法的收敛性。通过实例与传统ＢＰ算法进行比较，该算法可以明显提高网络的收敛速度，说明它是一种实用的学习算法。     

提箱作业优化问题的嵌套启发式算法

针对集装箱堆场进口集装箱的提箱作业计划问题,建立了以作业总成本最小为目标的多阶段决策优化模型,构造了内外嵌套两层结构的优化算法,内层算法实现最短路径搜索子模型,外层算法实现倒箱策略优化子模型.对内外层优化算法,设计了基于启发式A*与GA算法分别组合的4种方案.实例分析表明:各算法组合方案具有相同的有效性,当问题规模较小时,A* A*较好,但问题规模增大时,GA GA较好.     

基于模拟退火的复合嵌套分割算法

介绍了嵌套分割算法(NP)的基本思想,从理论上分析了NP算法的计算效率,提出了提高其优化效率的途径。介绍了模拟退火算法(SA),并将模拟退火的思想引入嵌套分割算法的抽样和选取算子中,给出了复合嵌套分割算法(SANP)的具体寻优思路,SANP算法将嵌套分割算法的全局寻优能力和模拟退火算法的局部搜索能力结合起来,具有可行性和科学性。通过一个优化算例验证表明,该算法大大提高了计算效率和收敛速度。     

GAPSO：一种高效的遗传粒子混合算法及其应用

在粒子群算法和遗传算法融合的基础上提出了一种新的算法(GAPSO).该算法模仿自然界的个体成熟过程,对遗传算法中的每一代群体中的优秀个体,采用粒子群算法获得进一步的提高,使算法获得比遗传算法和粒子群算法更加好的优化效果.在FCRNN设计应用中表明该算法确实比遗传算法和粒子群算法有更加好的效果.     

求解模糊目标／资源问题的拟人化算法

介绍一种求解具有模糊资源约束线性规则问题的拟人化算法,它将模糊控制算法嵌在遗传算法之中可以解出一个模糊优解,取代了以往利用单纯形法求解模糊线性规划得到的唯一最优解,通过例子,可以看出该算法能得到一个满意度很高的解．     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

一种自适应紧凑遗传算法及其仿真研究

首先提出了用联合熵来刻画紧凑遗传算法的多样性方法;在此基础上针对紧凑遗传算法存在的早期收敛,同时提出了基于多样性的自适应紧凑遗传算法。该算法通过种群多样性的变化和每个基因座自身的进化状态来控制概率向量的更新。这种更新策略不仅可以跟踪种群的全局进化状态,同时还可以对基因座自身的进化状态进行局部调整,从而提高了进化中种群的多样性和算法的搜索效率。通过典型函数的测试,仿真结果表明了提出的算法的优越性和有效性。     

A Dwindling Filter Line Search Algorithm for Nonlinear Equality Constrained Optimization

This paper proposes a dwindling filter line search algorithm for nonlinear equality constrained optimization. A dwindling filter, which is a modification of the traditional filter, is employed in the algorithm. The envelope of the dwindling filter becomes thinner and thinner as the step size approaches zero. This new algorithm has more flexibility for the acceptance of the trial step and requires less computational costs compared with traditional filter algorithm. The global and local convergence of the proposed algorithm are given under some reasonable conditions. The numerical experiments are reported to show the effectiveness of the dwindling filter algorithm.     

一种基于AR模型的大频偏估计算法

给出了一种适用于卫星通信的大频偏估计算法,文中称之为基于AR模型的大频偏估计算法。该算法结合相应的频率跟踪算法能够在低信噪比条件下实现多普勒频移远大于符号速率的信号捕获与跟踪。同时,还给出了该算法的计算机仿真与硬件实现。结果表明,该算法实现复杂度低,频率估计的准确高,适合于一般的非连续相位调制信号。     

一种加密算法及其在军事通信中的应用

军事通信的安全保密是国防建设中的重要问题。采用密码技术对信息加密是最常用、最有效的安全保护手段。在密码技术中,加密算法是核心。以数论中的一个定理为基础提出了一种加密算法,通过数学推导得到两个推论,以此对加密算法进行改进,并分析了算法的可行性。这一加密算法原理简单,实现方便,能够用于实现保密通信和多址通信,可以有效地提高军事通信的安全保密性能。     

基于区域边界的图像变形算法

基于区域边界的图像变形算法使用不同类型的区域划分图像，在区域内建立仅与该区域边界相关的扭曲函数，使区域内象素的扭曲局部化，同时又保证区域问扭曲函数的连续性，从而克服了基于特征线段、基于网格扭曲等方法的缺点。本文详细讨论了区域的划分类型和方法，给出了区域的扭曲函数，最后对复杂的人脸图像进行了实验。实验结果表明，该算法所需用户控制少，方便用户对渐变精细度的控制，运算速度快，能产生理想的平滑渐变效果。     

基于d-最小割集的多状态网络可靠度矩阵分解算法

鉴于基于d-最小割集应用容斥原理计算多状态网络可靠度精确值的复杂性, 借鉴分解的思想, 基于事件并运算之间的吸收律, 通过定义d-最小割集矩阵及矩阵概率, 提出了一种矩阵分解算法. 算法的基础是在一定规则下反复对矩阵进行分解、简化, 并通过迭代计算矩阵概率得到可靠度精确值. 同时, 通过定义删除函数以及动态选择分解边加速分解过程. 相关分析表明算法的复杂度随网络中边的数目成指数增加. 算例分析表明算法计算结果正确, 且结构清晰、易于实现, 验证了其正确性和有效性.     

免疫算法在带时间窗的车辆路径问题中的应用

根据带时间窗的车辆路径问题的实际情况,提出了一种基于分组匹配的亲和力的计算方法.实验结果表明,免疫算法能有效地解决带时间窗的车辆路径问题.计算结果优于节约算法、分派算法、遗传算法.     

有约束指导的粗集决策表属性约简算法

粗集理论通过对原始决策表的约简获取规则知识,其核心部分是属性约简.本文在结合两种基本属性约简算法优点的基础上提出了有约束指导的属性约简算法,并给出了算法的详细步骤.该算法通过专家经验的约束指导避免了对属性之间随机组合情况的搜索,可以提高求解速度.仿真试验验证了该方法的有效性和优越性.应用该算法处理一组生产调度数据以获取调度规则,结果显示能较好的与生产实际相吻合,这进一步验证了算法的实用性.     

序列图像的运动补偿编码技术

本文系统地研究了运动补偿编码技术的基本原理和运动矢量检测的基本方法,包括像素递归法、块匹配法和块递归匹配法。     

基于多个潜变量PLS算法的一种迭代方法

在两个潜变量的偏最小二乘法(PLS)基础上,研究了如何将PLS算法从两个潜变量扩展到多个潜变量的一套完整方法(包括具体的形式规范和迭代步骤);以及在多个潜变量PLS算法上的符号检验.并在MATLAB上实现了完整的多个潜变量PLS算法,验证了该迭代方法的有效性.     

基于Hopfield网络学习的多城市旅行商问题的解法

针对Hopfield神经网络(HNN) 学习算法难以求解大规模组合优化问题的不足，提出了基于HNN学习的多城市旅行商问题的示解算法。它是把HNN学习算法作基本算子，对城市群体按一定的规则进行有效的分割、计算攻连接，来寻找巡回路径的最优解或满意解。并以100城市的旅行商问题为例进行了仿真实验，骓证了算法的有效性。该算法不受求解问题的规模限制；还可通过并列运算实现高速化；同时因自满法简明，易于硬件实现。     

一种具有动态最优学习率的BP算法

提出具有动态最优学习率的BP算法，动态最优学习率是通过迭代的方式得到的，这种算法具有运算简单，收敛速度快，精度高特点。仿真结果说明此算法是有效的。     

一种新的SHEPWM三电平逆变系统的仿真和实验研究

针对中点钳位型三电平逆变系统SHEPWM开关角度的求解问题,提出了基于混沌蚁群算法的三电平中点钳位型逆变系统的SHEPWM优化方法.蚁群算法在求解SHEPWM非线性超越方程组时不需要求解方程特定的初值,而变尺度混沌算子融合到蚁群算法之中,可以有效防止算法陷入局部最优解,提高计算精度.仿真和实验结果证明了基于混沌蚁群算法的三电平NPC逆变系统消谐模型的有效性.     

求解TSP问题的最近邻域与插入混合算法

研究了求解旅行商问题(TSP)的构建型启发式算法中的最近邻域算法和插入算法的特点, 集最近邻域算法求解速度快、插入算法求解质量高的优点, 提出了一种最近邻域与插入混合算法. 分析了混合算法的合理性、复杂度及参数取值, 并分别采用以上三种算法求解了TSPLIB标准库中多个算例, 结果表明混合算法的求解速度接近最近邻域算法, 对城市数量小于1000的小规模TSP问题的求解质量与插入算法相当, 而对大规模TSP问题的求解质量明显优于插入算法.