基于动态多种群的自适应混合灰狼差分进化算法

目的 解决灰狼算法初始种群生成方式导致其存在多样性差的问题。方法 结合差分算法改进灰狼算法，生成基于动态多种群策略的混合灰狼差分算法，算法采用动态多种群策略，利用3种差分算法变异策略，增强初始种群解的多样性，并将其作为灰狼算法的初始种群，采用局部搜索策略增强算法的探索能力，最后采用改进的种群大小线性递减策略来降低算法的时间复杂度，提高算法的收敛速度。结果与结论对CEC2014测试集4类15个基准测试函数进行仿真实验，并与经典DE,GWO及其变体算法进行比较，验证了所提出算法的有效性，最后应用该算法求解经典工程领域焊接梁设计优化问题，证明了所提出算法的优越性。     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中粒子容易聚集和收敛速度慢，提出一种改进的粒子群优化算法。该算法同时考虑到粒子进化的成功率和多样性程度对算法寻优性能的影响，当粒子集聚程度较高时，增大惯性权值，提高算法的全局搜索能力。为平衡算法全局和局部寻优能力，当进化速度较快时，提高算法局部搜索能力，以免错过较好的位置。在速度更新中，引入较差粒子，避免算法再次去搜索这些较差的位置，降低算法的搜索效率。将该算法用于优化6个经典测试函数，实验表明：该算法不仅可以平衡局部和全局的搜索能力，而且可以提高算法的搜索效率和精度。
     

混合粒子群算法在地震波阻抗反演中的应用

为提高地震波阻抗反演的精度，提出了一种结合了混沌和遗传思想的混合粒子群算法。算法在搜索初期，加入了混沌思想，使算法具有了遍历性。在粒子更新过程中，又加入了选择、交叉、变异思想，增强了粒子之间的联系和粒子的多样性，使算法收敛速度更快，更容易跳出局部极值。针对模型对该算法进行了测试与对比，测试结果表明，该算法在反演精度上明显优于传统粒子群算法; 对算法的抗噪性进行了分析，在模型中加入15%噪声时，虽有一定误差，但符合度依然较好，表明本算法具有一定的抗噪声能力; 最后将算法用于实际地震资料，得到了良好的效果，表明本算法具有一定的实用价值。     

BP 算法的可视化研究与 BP 智能算法

本文利用算法的可视化技术，从ＢＰ算法的基本原理出发，分析、研究了梯度、共轭自适应算法的长与短，提出了共轭梯度自适应算法的设想，并在此基础上，利用模拟退火算法思路，构制了ＢＰ智能算法。最后对实际资料进行了多种算法的对比试算，证实了共轭梯度法和ＢＰ智能算法与原算法相比，提高了速度，增强了算法对不同对象的自适应性和智能性。     

一种改进的模糊类聚 Kohonen 网学习算法

描述了一类模糊类聚Ｋｏｈｏｎｅｎ网络，对以往的算法加以改进，将监督算法与非监督算法加以合并，提出一种改进的算法。这种算法在计算机上模拟实现，并与通常算法加以比较，可看到识别效果得到明显的改善。     

一种运用取补单一变量生成不交化和的改进算法

在ＡＬＲ算法和ＡＬＬ算法的基础上，给出一种新算法（ＭＩ算法）。该算法的主要特点是用一种新方法代替ＡＬＲ算法中的取补运算和不交化过程，同时又采纳了ＡＬＬ算法中的外循环排序法。因此，ＭＩ算法比ＡＬＲ及ＡＬＬ算法直观、简便，且容易在计算机上实现。     

一种新的优化算法──进化-模拟退火算法(ESA)

进化界法与模拟退火算法是模仿自然现象的两大随机算法，本文将进化算法中的群体思想和竞争选择机制引入到模拟退火算法之中以指导搜索过程，的退出了进化一模拟退火算法，其仿真结果表明，对于较简单的问题，进化一模拟退火的性能与模拟退火算法一样好，但对于较复杂的问题，进化一模拟退火算法明显优于模拟退火算法。     

布朗曲面的生成算法及其在计算机上的实现

在一维布朗运动生成算法的基础上，构成一种二维生成算法，并在计算机上得到实现。在构造二维生成算法时，充分利用一维生成算法，将二维生成算法分解成多个一维生成算法，这样极大地减少了运算量和存储量，有利于计算机实现，因此该方法具有普遍意义。     

求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果，减少物流配送成本，提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上，引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略，能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得，该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后，将其应用到求解物流配送中心选址问题中，实验结果表明：改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。     

基于关联规则算法的研究

本文主要介绍了数据挖掘中的关联规则，分析了关联规则中的主要算法，包括Apriori算法、FP-Growth算法以及CRApriori算法，并且阐述了各种算法的主要特点。     

一种基于ICA的盲源分离定点迭代算法

介绍了一种基于ICA的定点速代算法，并给出算法的模型、步骤和仿真结果。该算法以峰度作为独立性判决准则，在迭代过程中，使用定点算法，快速有效地分离出任意分布的非高斯独立源信号。实验表明，与传统的基于随机梯度的ICA算法相比，谊算法具有收敛速度快，无需动态参数的优点，是一种高效可靠的盲信号分离算法。     

改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用

在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上，分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点，提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点，对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进，并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程，并进行仿真实验，验证了该算法的有效性。     

对汉字排序和查找方法探讨

处理汉字的传统的排序和查找算法，其复杂性最少为０（ＮｌｏｇＮ）。本文结合概率论知识，提出汉字的分组排序和查找算法，给出算法描述，并证明算法复杂性为０（Ｎ），从而优于传统的排序和查找算法。最后给出实验结果。     

局部阴影下光伏阵列最大功率点跟踪算法的研究

传统的最大功率点跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰情况下容易陷入局部最优，蝴蝶优化算法有全局优化能力，但由于收敛精度较低而没有被广泛使用。提出了一种改进蝴蝶优化算法与扰动观察法相结合的MPPT算法，引入混沌映射理论和动态切换概率改进蝴蝶优化算法。先通过蝴蝶优化算法的全局搜索能力定位最大功率点范围，后切换小步长扰动观察法精准定位最大功率点。混合算法结合了蝴蝶优化算法和扰动观察法的优点，通过Simulink仿真实验，与传统蝴蝶优化算法、粒子群算法作对比，改进后的算法能够适应复杂多变的光照环境，且在收敛精度和速度方面均有一定优势。     

MIMO-OFDM系统中的基于等对角QR分解的联合收发机的性能研究

研究了一种对信道矩阵进行等对角QR分解的联合编/解码算法，与传统对信道矩阵进行SVD分解算法不同之处在于，该算法将MIMO信道分解为多个相同的并行子信道，与VBLAST检测算法结合起来具有复杂度低，易于实现的优点。仿真结果表明采用该算法的SER性能优于除MLD以外算法的性能，并进一步从信道容量的角度证明了采用该算法，在高信噪比下所获得的信道容量与注水功率算法和等功率算法是相同的。     

高维小采样数据集的贝叶斯网络结构学习算法

现有的贝叶斯网络结构学习算法都需要对高维数据项集进行大量地计算，极大地影响了算法的可靠性、健壮性以及精确度，同时高维计算也耗费了大量时间，为了解决这个问题，提出基于特征选择技术贪婪贝叶斯网络结构学习算法。理论分析表明，本算法在效率上优于现有算法,实验结果也表明，对于高维相对小采样数据集，本算法在精度上也优于大多数算法。     

一种改进的关联规则挖掘算法

在Apriori算法基础上，给出一个改进的关联规则挖掘算法。改进的算法只需对数据库进行一次搜索，能大量减少L／O次数，且内存开销适中。通过一组实验对两种算法进行比较，本算法尤其对大型数据库的性能优于先前已有的一些关联规则算法。     

基于改进算法的移动机器人路径规划

机器人路径规划问题通常采用不同算法来对其进行规划，为发挥算法中改进遗传算法和鲸鱼优化法的优势，弥补遗传算法出现优化准确率和收敛度不高等问题，将改进遗传算法和鲸鱼优化法融合，增强移动机器人路径规划对动态环境的适应性能。对算法适应度函数进行优化，改善了基本遗传算法、提升了原算法对函数的求解效率。通过遗传算法、对遗传算法进行改进的算法、改进遗传算法与鲸鱼算法相融合的算法所运行的路径长度与运行时间进行比较，结果表明融合改进优化算法可以有效获取最优算子，减少运算时的迭代次数，同时提升算法的规划准确率。     

智能家居中的网络路由改进算法研究

在智能家居中搭建网络过程中，为优化网络路由算法，提高算法的全局搜索能力和收敛精度，提出一种基于BFA(细菌觅食算法)的优化算法。通过选取随机网络拓扑模型建立50节点网络拓扑图和100节点网络拓扑图，利用GFBA算法进行仿真实验，仿真结果表明：与现行的网络路由算法相比较，在网络费用以及收敛时间方面验证GFBA算法对于网络路由问题的适用性和优越性。     

自适应抗噪声送话器算法

DSP芯片结合复杂的数字信号处理算法可构成高性能的自适应抗噪声送话器，自适应信号处理算法对送话器的通信质量是至关重要的。主要研究了几种常见的自适应噪声抵消算法，并通过理论分析，提出了变步长的并行LMS算法作为抗噪声送话器的自适应滤波算法。给出了该算法的实现步骤，同时通过变换算法的特性参数进行MATLAB仿真研究，证明了该算法的先进性。