一种基于改进的动态规划思路的众核软件映射算法

众核软件映射到处理器核心上,形成流水线执行,有利于挖掘软件任务模块的并行性,提高系统吞吐率.提出了一种基于改进的动态规划思路的软件映射算法,算法通过将图划分问题近似分解为多个子问题,通过寻求每个子问题的最优解进而获得全局最优解.动态规划思路的改进主要体现在实时更新可选任务节点和动态调整子图期望负载两方面,这有利于划分后的各子图负载更均衡.实验结果表明,算法在提高系统吞吐率方面均优于现有相关算法.     

一种电源扩展动态规划模型与算法

对电源长期扩展规划进行了探讨,建立了电源长期扩展动态规划模型,提出了解算该模型的方法——两步规划法,并对例样系统进行了优化试算。     

基于动态蚁群算法的三维管路路径规划

针对蚁群算法应用于三维管路路径规划时运行时间长、搜索效率低等问题,提出一种动态蚁群算法.首先采用栅格法建立环境模型,建立了随建模空间和蚂蚁位置变化的动态启发信息;其次设置概率选择机制和动态步长机制.仿真试验结果表明,该算法有效减少了路径中直管弯头数量,管路铺设整齐,收敛速度提高,具有较强的全局寻优能力.     

动态规划的改进算法

结合并行处理思想，对动态规划中的顺序(逆序)递推算法进行改进，改进算法在搜索结果上与原算法相同，但搜索速度明显优于原算法。     

一类改进的动态规划逆序算法

本文提出了一种改进的动态规划逆序算法,并通过MATLAB具体实现.该算法能给出最优解所对应的全部最优策略,并找到产生多个最优策略的原因.多个数值例子检验了此种新算法的优越性,也显示了本文中的算法程序对众多典型的动态规划应用问题的适用性.     

一种动态软件水印算法

提出一种基于CT算法的动态软件水印算法,改变CT算法先构建水印拓扑图再分割的思路,运用中国剩余定理直接对软件水印信息本身进行分割的策略,提高了水印分割的效率,并提出了经过分割后的软件水印的检测算法.     

基于Matlab的动态规划顺序算法的实现

运用Matlab编程实现动态规划顺序算法，以实例说明了该实现方法的确性以及实时性的特点，通过对不同问题编制不同的子函数，表明该实现方法具有一定的通用性．     

基于改进的迭代动态规划的化工过程动态优化

为了对化工动态系统进行快速的全局优化,结合并加强迭代动态规划算法和一阶梯度算法的优势,同时利用随机搜索和定向搜索,提出了基于一阶梯度算法的迭代动态规划算法,通过2个化工生产实际例子应用,证明了该算法具有高效、高精度、全局性好等特点。     

基于启发式变异的改进演化规划算法

常用的演化规划算法(EP)的变异是基于固定的概率分布,鲁棒性较差.文中分析了变异算子对演化规划算法计算效率的影响,指出了Gauss变异、Cauchy变异和Lévy变异算子缺少启发式信息的不足,并据此设计了一种根据种群个体差异信息的启发式变异算子,用算子抽取的个体差异来更新变异步长,允许个体有机会在某些维数保持原状,只是进行部分维数上的变异.启发式变异算子能使演化规划算法更好地适应不同特点的连续优化问题,从总体上增强算法的鲁棒性.在求解多个Benchmark测试问题的数值实验中,基于启发式变异的改进演化规划算法比当前6种等概率分布演化规划算法有更快的收敛速度和更优的平均性能.     

基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的移动机器人动态路径规划

针对传统萤火虫算法无法有效躲避未知障碍物、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题,对其进行了改进,并将其与动态窗口法相结合,从而提出了一种移动机器人动态路径规划新算法。通过三种策略对萤火虫算法进行了改进：首先,采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化,提高萤火虫算法的全局收敛速度;其次,引入自适应步长平衡萤火虫算法全局和局部最优;最后采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力。然后将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合,使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划,在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。本文基于MATLAB进行了仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于RMQ的一种优化动态规划算法——以ACM邮局选址问题为例

讨论了基于RMQ的一种动态规划基本思想和解题步骤.利用线段树优化动态规划,提高对大规模数据处理的方法和技巧,在线段树基础上利用树状数组合理地解决了动态规划占用大量内存的问题.     

基于动态规划的关键帧提取算法

在传统的关键帧动画中,动画师对关键帧进行编辑并通过插值生成一段连续的动画.运动捕捉数据的每一帧均可看作关键帧,但是对其直接进行编辑非常繁琐,需要从运动中提取具有代表性的关键帧,简化运动的编辑操作.已有的关键帧抽取方法主要基于一些局部误差度量策略,算法的全局误差难以得到保证.提出了一种基于动态规划的运动捕捉数据的关键帧提取算法,该算法通过曲线拟合技术对密集采样的运动捕捉数据进行减帧,在生成指定数目关键帧的同时保证误差达到全局最小.用户可以利用传统的关键帧技术对减帧后的运动进行编辑.     

基于多目标规划的WSN路径动态选择算法

为解决无线传感器网络中查询的能量有效和实时性之间的矛盾,提出一种基于多目标规划理论的动态路径选择算法(MOPEH).该算法结合了最低能耗路由策略(ME)和最小跳步数路由策略(MH),运用多目标规划模型,将能量代价和传输时延同时作为路由算法的设计目标,利用深度优先搜索策略建立了节点间的所有可行路径集合,并从中选择能耗低于平均能耗的路径.根据查询要求设定网络性能函数,动态调整两项性能指标,从可行路径集合中选择满足要求的路径,得到最优解.实验证明该算法能够能量有效地处理实时查询.     

基于动态规划的QoS多约束路由算法

基于动态规划的思想,提出一种新的质量服务(QoS)多约束路由算法(QMCRA_DP).对可行路径进行智能分段,并自适应地调整求解各段的线性花费函数.理论分析及实验验证表明:QMCRA_DP算法在保持较低计算开销的同时,较大地提高了求解可行路径的成功率.     

一种基于轮廓监督的动态规划乳腺X线影像肿块分割算法

肿块分割是基于乳腺X线影像的计算机辅助诊断系统的重要环节。良好的分割结果能够更好地反映肿块的病理特征。为后续可疑区域的特征提取和分类提供依据。已有大量文献探讨肿块的分割算法。基于动态规划（DP）的肿块分割算法结合了肿块的边缘信息,以及灰度和大小等先验知识。传统的基于DP的算法自适应性和鲁棒性不足。为克服这些缺点,提出一种基于轮廓监督的动态规划方法,该方法首先使用对比度受限的自适应直方图均衡增强肿块感兴趣区（ROI）的对比度,并使用高斯掩膜掩蔽外围组织;然后。将肿块ROI变换到极坐标,结合肿块的边缘、灰度和大小信息计算局部代价。并根据局部代价矩阵计算累积代价矩阵：最后,在基于动态规划的轮廓跟踪过程中,引入轮廓监督机制。避免周围组织和对比度不足的影响。本文对比了改进后算法与传统算法的分割效果。实验结果表明,高斯掩蔽和轮廓监督的引入,有效地掩蔽了肿块周围组织,避免了轮廓偏离。该算法提高了肿块分割准确性。且具有更好的鲁棒性。     

基于球体追踪的动态视差遮挡映射算法

提出了一种利用球体追踪进行逐像素光照计算的动态视差遮挡映射算法.该算法先对纹理的高度图进行预处理,为纹理高度空间内的任意点到高度图中保存的实际表面建立最短距离映射,并在图形处理单元（GPU）像素着色器上利用距离映射进行球体追踪,获得准确的纹理视差偏移值,同时加入纹理的自遮挡效果,生成软阴影.算法还利用可编程GPU管线进行硬件加速,以满足实时渲染的要求.与在高度图上进行固定步长线性采样的动态视差遮挡映射算法（DPOM）相比,所提算法的处理效率可提高3.3倍,并且不会出现DPOM算法在步长较大时出现的纹理漂浮现象.     

基于映射和二分树的查找算法及实验研究

通过构造散列表和二分树,设计１个适用于大规模信息处理的快速动态查找算法,分析其执行效率,并给出程序及实验结果。     

基于进化规划的文化算法

讨论了基于进化规划的文化算法，阐述进化规划如何嵌入文化算法以及信念空间用区间约束网的表示．用9个非线性约束优化实例进行测试，结果表明，约束数目越多，信念空间对问题的解决所起的作用越明显．     

基于进化规划的文化算法

讨论了基于进化规划的文化算法,阐述进化规划如何嵌入文化算法以及信念空间用区间约束网的表示.用9个非线性约束优化实例进行测试,结果表明,约束数目越多,信念空间对问题的解决所起的作用越明显.