度、半径约束最小生成树问题及其算法

提出了度、半径约束最小生成树问题,证明了该问题是NP-完全的.建立了该问题的数学规划模型.进一步给出了快速启发式求解算法,并分析了该算法的时间复杂性.分析和实例实验表明该算法具有良好的效果.     

基于混合聚类算法的动态R-树

针对动态R-树是通过动态插入算法建立起来的,其节点分裂算法的性能直接影响到R-树的性能和查询效率的问题,为了使动态R-树适应多维复杂空间数据的要求,提出一种用于实现R-树节点分裂的混合聚类算法(HCR),它建立在普通聚类算法的基础上,并进行了一系列扩充。针对空间对象的均匀分布与不均匀分布, HCR算法在实现R-树节点分裂时分别采用不同的聚类准则以提高其聚类效果和查询效率。此外,还将HCR算法与其他算法进行对比实验,结果表明该算法具有较高的查询效率。     

基于重要结点的社区发现算法

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个结点到k个聚类中心的距离,将结点分配到距离聚类中心最近的社区中;最后对网络应用k-means方法进行迭代计算,得到k个社区的划分。分别在Karate Club Network和American College Football数据集上对算法进行了实验验证,实验结果表明该算法可以有效发现潜在社区,其纯度与模块度比已有的社区发现算法都有一定的提高,并且迭代次数较少,效率较高。     

基于混合团树的贝叶斯网络智能推理算法

提出了一种基于混合团树的智能推理体系架构,利用原始贝叶斯网络中变量之间的依赖关系对连接树进行改造,使得在推理过程中满足以下两个优势：(1)它能直接消除与证据和查询的无关的变量集,使得混合团树得以缩减为更小规模的二级树状结构,进而使消息不必在所有节点中传播;(2)它继承了连接树传播算法中可以重复利用混合团树中预先储存的信息进行加速推理.     

面向物流场景的关键设备与输送线混合布局方法

针对物流场景中的关键设备和输送线布局问题,提出了一种结合多目标元启发式优化算法和布线算法的混合布局方法.在该方法中,首先建立以最优物料搬运总成本和输送线总成本为目标函数的多目标优化模型;然后使用元启发式优化算法实现关键设备的布局和解的更新与迭代,同时使用一种基于多目标评估的路径搜索算法实现输送线的布局,在布局中加入新策...     

求解带平衡约束矩形布局问题的混合算法

以卫星舱布局为背景,针对二维带平衡约束的矩形集在圆容器内的布局问题,提出了一种混合算法,即带压缩策略的动态匹配算法,并与粒子群优化算法结合起来.对于给定的圆容器,将整个布局过程分为4个阶段,相应地将圆容器分成8个区域.每次放置矩形时,动态匹配算法先根据系统质心动态选择装填区域,然后在该装填区域中根据排序函数选择待布矩形.压缩策略用来压缩圆容器,粒子群优化算法用来优化排序函数的参数.在测试集上的计算结果表明:相对于已有算法,提出的混合算法更加有效.     

基于混合粒子群算法的通用导弹固定平台布局优化

为实现导弹运输的通用化保障,提高导弹运输装备的运输能力,设计了一种可以加装在越野车副车架上的新型通用导弹固定平台,满足固定机构布局面积达到最小的要求,从而减小对底盘上装空间的需求,降低底盘选型的难度.针对这一问题,在对基本粒子群算法中的惯性权重取值进行改进的基础上,利用模拟退火原理对粒子群算法每次迭代产生的全局最优解进行优化.经仿真实验验证,与基本粒子群算法相比,该混合算法搜索能力强、搜索精度高、收敛性好、优化效果明显,很好的解决了通用导弹固定平台的布局优化问题.     

基于免疫进化算法的径向基函数网络

基于免疫进化算法,提出了一种设计径向基函数(RBF)网络的新算法——免疫径向基函数网络(IRBF)训练算法．该算法通过提取RBF网络核函数宽度的先验知识作为疫苗构成免疫算子,缩小了标准进化算法搜索空间的范围,提高了算法的收敛速度．计算机仿真表明,采用这种算法训练的RBF网络达到了较好的性能．     

最小支撑树的三种算法

最小生成树问题是网络优化中一个常见的问题,本文介绍了避圈法（kruskal）和破圈法等求解方法。     

求解布局问题的混合萤火虫群优化算法

为了充分发挥萤火虫算法的优点,将人工萤火虫群优化算法与启发式策略相结合,设计了一个新的求解布局问题的高效萤火虫优化算法.实例测试和实验对比结果表明:相对于已有文献中的算法,提出的混合布局方法更加有效.     

单亲遗传算法在天然气管网布局优化中的应用

采用改进的遗传算法——单亲遗传算法,对树状燃气管网布局进行优化.以图论和遗传算法理论为基础,以管网总长度最小作为优化目标建立数学模型,并应用基于生成树理论和二进制编码的遗传算法对模型进行求解.得到一组树状管网布局优化方案,计算出每一方案中的计算管径,选取经济管径,最终确定树状管网的优化布局方案     

改进的K-均值聚类算法在社团划分中的应用

为了快速准确地寻找大规模复杂网络的社团结构,文中基于K-均值聚类算法的思想,提出了寻找初始聚类中心的新方法.该算法应用于社会网络分析中的一个经典问题--Zachary网络,获得了满意的结果.     

受限最小生成树算法在城镇管网布局优化中的应用研究

随着天然气输配管网规模的大型化,管网系统进一步优化对提高运行的经济效益和利用率显得非常重要.采用受限最小生成树算法对城镇燃气管网布局进行优化,并将该算法与最小生成树算法(prim)进行了比较.仿真表明,该算法实用性强,对城镇天然气系统工程投资的评估预算有重要的参考价值.     

Ant-Q算法在矩形件优化排料中的应用

矩形件优化排料问题是一类具有NP完全难度的组合优化问题,该优化问题可用与或树描述,即把矩形件优化排料问题变换为寻找一棵面积比率最大的二叉树问题.使用Ant-Q算法能够有效实现这种树搜索,从而求得矩形件优化排料问题的优化解.     

基于网络中心性的社区管理创新——以青岛市崂山区龙泉社区为例

通过对青岛市崂山区龙泉社区实地调研,得到社区中人际关系的第一手资料数据,整理出居民间紧密矩阵,并据此：进行了该社区网络点度中心性和中间中心性指标的实证检验。结果表明在该社区中信息流通顺畅、不存在人际关系垄断的问题。在此基础上提出了保持社区中心性指标适度、充分发挥结构之桥在社区中的沟通作用等社区管理创新措施。     

两类网络连接问题中的最小费用算法及其应用

利用MergeSort算法对加权图中任意两点之间的权值进行排序,把这些权值从小到大进行排列放在一个队列,再利用Kruskal算法求该队列的最小生成树,并将该方法运用于城市交通网络的费用计算;而对于供水管道铺设的最小费用问题可通过最小树形图算法来解决。     

拓扑理论下乡村路网布局算法设计

乡村振兴背景下,乡村居民出行需求和乡村路网布局理论建设极为重要。为了提高乡村路网效率,设计基于拓扑理论的乡村路网布局算法。该方法考虑径向网络的拓扑结构,并计算了城乡交通的特征。根据特征计算结果,采用灰度相关分析方法计算了交通节点重要性指标的目标权值。结合交通节点的动态聚类结果,构建乡村道路布局规划模型,并以出行时间为目标求解该模型,完成布局规划算法的设计。结果表明,该算法在提高效率的基础上,较传统的样条法和GIS-TransCAD法,能够有效地改善城乡道路分布的平衡性和连通性。     

关于树的谱半径

刻画了谱半径次小、第三小、…、第七小的n阶树,同时刻画了最大度为3且三度点个数分别为1、2、3时谱半径最小和最大的树.     

一种快速高效的配电网供电恢复算法

配电网发生故障后,其供电恢复是一个带约束的多目标优化问题.采用定位有序树的结构,对配电网实时拓扑结构进行分析.通过网络拓扑简化,在考虑开关操作次数最少的前提下,结合馈线裕度、负荷恢复量等,快速形成满足系统电流、电压约束的供电恢复候选集;同时以开关操作次数、馈线裕度、负荷恢复量等为指标对各方案进行评估,找出局部最优供电恢复方案.在评价指标不增加的情况下,该局部最优即整体最优,而且发生多重故障时搜索树也不会变大.此外,对算例进行了验证,计算结果表明该方法是有效的.     

求最小生成树的矩阵算法

最小生成树问题是运筹学网络优化中一个常见的基本问题．提出了一种新的求最小生成树的矩阵算法,此算法可以不必在原图上进行操作而得到最小生成树,过程简单易懂．