云自适应遗传算法有能力约束的车辆调度优化

针对与车辆调度成本密切相关的运输量和车辆利用率,建立油耗费用和固定费用最小的车辆调度模型.根据车辆调度问题实时性和复杂性的要求,提出云模型理论与遗传算法相结合的云自适应遗传算法,利用云模型云滴的随机性和稳定倾向性改进标准遗传算法中固定设置交叉和变异概率的方式,克服了标准遗传算法搜索速度慢及易早熟的缺陷,设计基于最大保留机制的交叉和变异算子,提高了算法的收敛性和鲁棒性.最后,结合算例对模型和算法的有效性进行验证.     

一种用于车辆最短路径规划的自适应遗传算法及其与Dijkstra和A*算法的比较

提出了一种自适应遗传算法,并成功应用于车辆最短路径规划算法中. 所采用的编码方式、交叉及变异算子等均针对最短路径规划问题而专门设计;同时,提出了一种新的交叉概率、变异概率在线自适应调整策略,以便提高遗传算法的搜索速度和搜索质量. 将该算法同Dijkstra算法、A*算法进行了仿真比较. 对五种不同情况的仿真研究结果表明:同Dijkstra算法相比,该自适应遗传算法可以减少搜索到最短路径的时间;同A*算法相比,该自适应遗传算法则可以搜索到更多的最短路径.     

一种改进的遗传算法

给出一种使适合度函数参数,交叉概率和突变概率随搜索精度自适应调整的遗传算法,并以直接从输入输出数据中提取模糊规则为例与常规遗传算法进行了仿真比较,该算法明显优于常规算法。     

基于自适应遗传算法的入侵检测方法

提出了一种基于自适应遗传算法的入侵检测方法。该方法采用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率取代固定的适应度函数、交叉概率及变异概率来改进遗传算法并用于入侵检测中。实验结果证明算法显著提高了自身收敛性能,具有很强的自适应能力,用于入侵检测中在保证较高检测率的基础上,对不同类型的攻击检测具有良好的均衡性。     

遗传算法参数自适应控制的新方法

根据遗传算法参数自适应控制方法的不同分类,采用基于启发式规则的参数控制方法对遗传算法的种群数进行了宏观调控和微观调控。并采用不同特点的模糊控制器分别控制交叉率和变异率,使种群数、交叉率和变异率都能够随进化的实际情况发生自动调整,形成了一种新的种群数变化的模糊自适应遗传算法。实验数据表明这种算法能够有效防止遗传算法早收敛,同时也说明对参数进行自适应控制能够使遗传算法性能大大提高。     

基于免疫算法的不确定条件下车辆调度问题

带模糊需求的车辆调度问题(VSPFD)是在基本的车辆调度问题(VSP)上增加了模糊需求约束条件的一种变化形式,是一个典型的NP难题。通过引用一种新的编码方法、交叉和变异概率的自适应机制,构造一种改进的免疫算法来求解VSPFD,并将求解结果与遗传算法比较。比较结果表明该算法对于求解VSPFD问题具有较好的性能。     

求解Job Shop调度问题的自适应遗传算法设计

针对标准遗传算法中交叉概率Pc和变异概率Pm固定不变带来的局限性,以及M.Sr-invivas自适应遗传算法的缺点,提出了根据适应值集中程度,自适应地变化整个种群的Pc和Pm的一种改进的自适应遗传算法,文中系统地介绍了算法的改进及算法的流程,并将算法应用于求解JSP问题,最后用一个典型的测试例子,对本文设计的算法的求解效果进行了测试,并对测试结果进行了分析.     

基于实数编码的自适应伪并行遗传算法

根据适应度的方差，定义了一种度量种群多样性的指标。在实数编码遗传算法的交叉算子和变异算子中引入该指标，并将该指标用于指导交叉概率和变异概率两个参数的调整，从而使算法在计算过程中能够根据种群多样性的变化自适应地调整其参数。再采用并行计算的思想，在单台计算机上实现了一种类似并行遗传算法的自适应伪并行遗传算法。用这种方法对6个典型的多峰值函数求极值，并和其他方法进行比较，结果表明：所定义的种群多样性指标可以用于遗传算法的自适应调整，该算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效地克服早熟收敛问题。     

小生境遗传算法的改进

为了避免小生境遗传算法存在的早期成熟和陷入局部极值点等问题,提出了一种改进的小生境遗传算法.该算法基于自适应交叉概率算子和变异算子,根据进化代数和群体的适应值,动态调整各个个体的交叉概率和变异概率,并在变异量的确定上引入了梯度的概念.通过在Shubert函数的全局最优化问题上的验证,并与常规遗传算法和小生境遗传算法比较,改进后的算法提高了搜索速度,能有效跳出局部极小值,并搜索到全局最优值.     

一种异型改进的自适应遗传算法

遗传算法搜寻全局最优解的优异特性使其在许多应用领域中获得了很好的运用,但该算法作为一种随机优化算法,对求解相对繁杂的全局优化问题易使最优解收敛至局部最优解.而标准的自适应遗传算法是在遗传算法的基础上对交叉率的值和变异率的值进行线性自适应调整,在收敛性能有所提升,但仍然不能有效避免算法的早熟.提出一种异型改进的自适应遗传算法(Heterogenic improved adaptive GA,简称HIAGA),即在对变异率和交叉率进行曲线自适应调整的同时应用精英保留策略的方法.仿真实验结果表明,HIAGA算法在处理收敛速度和避免搜寻结果成为局部最优解等方面能达到较好的处理效果.     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

时间表理论中LPT算法在装箱问题中的应用

本文利用二分搜索法和时间表理论中LPT算法求解装箱问题的近似最优解;给出了一个直观性算法,并研究这个算法的最坏情形,最后说明此算法在某些方面优于著名的FFD算法。     

自适应滤波算法综述

基于二阶统计量即相关函数的自适应滤波算法在自适应信号处理中有着 广泛的应用，本文就国内外对这些算法的研究进行了综述。     

EM算法理论及其应用

EM算法是一种迭代算法,主要用来计算后验分布的众数或极大似然估计,广泛地应用于缺损数据、截尾数据、成群数据、带有讨厌参数的数据等所谓的不完全数据的统计推断问题。在介绍EM算法的基础上,针对EM算法收敛速度慢的缺陷,具体讨论了加速EM算法：EMB算法和MEMB算法;针对EM算法计算的局限性,给出了EM算法的推广：GEM和MCEM算法。最后给出了EM的实值实例,结果精确。     

基于老化算法的分布式文件缓存算法

为提升数据检索读的性能, 基于老化算法采取Cache方法, 通过设计合理的缓存结构, 给出一种新的分布式文件缓存算法. 该算法在缓存实现部分, 使用了LRU算法中常用的老化算法, 并将其由一个页面置换算法改进为一个文件缓存替换算法, 且在该过程中完好地继承了老化算法的优点. 评测结果显示了改进方法的有效性.     

几种模式匹配算法的效率分析

分析几种模式匹配算法如KMP、BM、RK、SO。通过上机实验对这些算法的匹配时间进行测试,结果表明在这些模式匹配算法中BM算法是速度最快效率最高的算法。     

一种改进的KR模式匹配算法

在分析BF、KMP和KR等模式匹配算法的基础上提出一种改进的KR算法(IKR),在产生哈希冲突时利用双向比较法进行匹配.实验结果表明,该算法可以快速有效地进行模式匹配.     

排课系统中混合算法的应用研究

排课系统比较复杂又具有智能特点,其算法主要有模拟手工算法、回溯算法、遗传算法、贪心算法等.在软件开发过程中,发挥每种算法优点以提高排课的科学性、高效性和合理性是个重要课题.结合成功研制排课系统的经验,阐述了不同算法的应用,提出了通过所有算法的混合应用解决排课问题的方法.     

基于Bresenham算法的四步画直线算法

通过分析计算机图形学中的画直线的Bresenham算法，以及由此改进的“对称算法”、“二步法”，提出将“对称算法”和“二步法”结合形成“4—点画线算法”，与Bresenham算法相比，该算法可以将画线效率提高近2倍。     

大数快速模幂算法的研究

大数模幂在现代密码学领域有着广泛的应用,它是RSA．ELGamal等公钥密码的基本运算。对目前具有典型代表的各种大数模幂算法进行分析,从基本设计原理和实现角度对这些模幂算法进行分类,归纳并给出了各类算法的实现方法、优缺点和研究现状。