实际配送中多个配送点闭回路最短路径的选取

将Dijkstra算法与Kruskal算法相结合求由配送中心到多个销售点然后返回配送中心最短的闭路径,比单一的用Dijkstra算法和Floyd算法简单,比单一的用Kruskal算法精确,从而给实际计算带来方便。     

文山州近10年水资源利用效率评价SLC-PP模型及应用

为科学、客观地评价区域水资源利用效率,提出足球联赛竞争(SLC)-投影寻踪(PP)水资源利用效率评价模型,以文山州2006—2015年水资源利用效率评价为例进行实例分析。通过6个典型高维测试函数对SLC算法进行验证,并将仿真结果与教学优化(TLBO)算法、灰狼优化(GWO)算法、差分进化(DE)算法、混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化(PSO)算法和帝国竞争算法(ICA)的寻优结果进行比较。从综合、工业、农业、生活和生态环境用水5个方面选取23个指标构建水资源利用效率评价指标体系,应用SLC-PP模型,并基于投影系列均值z及标准差σ构造低水平、较低水平、中等水平、较高水平和高水平5个等级的水资源利用效率评价标准对实例进行评价,并分析近10年的水资源利用效率变化趋势。结果表明:(a)无论是单峰还是多峰函数,SLC算法寻优精度优于TLBO和GWO算法,远优于DE、SFLA、PSO和ICA算法,具有寻优精度高、收敛速度快、极值寻优能力强以及收敛稳定性与可靠性好等特点。(b)SLC-PP模型对实例水资源利用效率评价结果均为:2006—2007年处于低水平,2008—2012年处于中等水平,2013—2015年处于较高水平,水资源利用效率随时间呈提升趋势,且提升趋势显著。     

基于 CatBoost 算法的面向对象土地利用分类

为实现较高层次的遥感影像分类及有效去除高维特征的信息冗余,以 Sentinel-2 遥感影像为数据源,应 用 CatBoost 算法对龙江县进行了面向对象的土地利用分类。利用 CatBoost 算法对全部特征集进行降维,分别使 用 CatBoost、ＲF(Ｒandom Forest)和 AdaBoost 算法进行土地利用分类并对分类结果进行对比。研究结果表明, CatBoost、ＲF 和 AdaBoost 算法的 Kappa 系数均在 0． 77 以上,且 CatBoost 算法的 Kappa 系数高达 0． 911 4。因此 CatBoost分类法是土地利用分类的有效方法,为土地类型的划分提供了快捷可行的方法。     

面向用户的网格调度算法

面向用户的调度算法是根据用户给定的Deadline和Budget,通过计算任务的平均成本,将资源分为两类,第一类资源使用改进的并行遗传算法（IMGA）处理,而第二类资源使用逆向分层调度算法（DBL）处理．     

Ad-Hoc网络中一种基于簇的故障诊断算法

对ad hoc网络中移动节点的故障诊断问题进行了研究,提出应用于分级ad hoc网络中的"基于簇的比较诊断算法"·"基于簇的比较诊断算法"针对"基于比较的故障诊断算法"系统开销大、在诊断期间网络拓扑变化时部分节点无法诊断的缺陷,利用簇首对诊断过程的集中控制功能,减小了诊断过程的系统开销,并突破了诊断期间要求网络拓扑不变的限制·仿真实验表明,基于簇的比较诊断算法比基于比较的故障诊断算法具有更好的性能和更小的系统开销·     

蚁群算法求解旅行商问题若干改进策略的研究

蚁群算法是求解TSP问题的一个性能较好的仿生型的智能优化算法,但存在着运行时间长、容易陷入局部最优的缺点,导致停滞现象的出现,找不到全局最优解.实验表明,使用候选集合策略和局部搜索策略能提高算法所求得的解的质量,同时也会明显加快求解的速度.使用信息素变异和重新初始化策略,能增加路径探索的多样性,使算法对搜索空间的探索始终保持在一个合理的水平上,有效地避免算法陷入停滞状态,从而找到全局最优解.     

蚁群算法求解TSP问题若干改进策略的研究

蚁群算法是求解TSP问题的一个性能较好的仿生型的智能优化算法,但存在着运行时间长、容易陷入局部最优的缺点,导致停滞现象的出现,找不到全局最优解.实验表明,使用候选集合策略和局部搜索策略能提高算法所求得的解的质量,同时也会明显加快求解的速度.使用信息素变异和重新初始化策略,能增加路径探索的多样性,使算法对搜索空间的探索始终保持在一个合理的水平上,有效地避免算法陷入停滞状态,从而找到全局最优解.     

煤矿井下OFDM自适应调制技术

煤矿井下环境恶劣,多径效应带来噪声增加和误码率上升,使通信质量下降。针对这一情况,将正交频分复用（OFDM）自适应调制技术引入井下无线通信系统,选择瑞利衰落信道模型,采用SVD算法和低通滤波、三次样条插值算法进行信道估计和插值,并对OFDM自适应调制算法进行性能仿真。结果表明,自适应调制算法的误码率性能明显优于固定调制;SBLA自适应调制算法比Greedy、Fishcher和Chow算法更易实现;低通滤波插值算法比三次样条插值法更能准确估计信道特性。该研究为煤矿井下信息的实时、高速、准确传输提供了技术参考。     

基于粗糙集理论的病理诊断规则提取算法研究

针对病理诊断规则获取问题,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,用遗传算法对CAIM(class-attribute interdependence maximum)离散化算法进行改进.然后利用粗糙集理论进行规则提取.采用以核为基础的增量式约简算法,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.     

计算机模拟正态随机数的产生与统计检验

提出一种产生正态随机数的计算机新算法。这种新算法是在现有的乘同余法和混 合同余法等常用算法的基础上改进而来。统计检验表明：用原常用算法产生的随机数， 例如先用乘同余法或混合同余法产生均匀分布随机数，再用抽样变换法构成正态随机 数，其分布特性令人满意，但独立性质量不高；而用新算法产生的随机数，既能保持 原来分布特性较好的特点，又在独立性上有较大的改进。