演化计算的机理与一般性设计原则探讨

结合演化算法的核心机制,深入剖析了演化算法设计中各个阶段的特点和策略,对当前在演化算法设计中经常使用的编码方式、评价函数、选择策略、遗传算子进行了对比分析,探讨了当前演化算法设计中出现的新思想和一般性设计原则.     

算法图形演示框架构建方案研究

算法设计是计算机系统基本构件设计的核心,在程序设计中占据非常重要的地位。本人在多年的计算机专业教学中发现,算法的理解是困扰学生编程能力提高的难点,算法的不可见性是影响学生理解算法的关键因素。通过复杂算法的可视化系统,使得复杂、抽象的算法程序能够通过计算机图形化模拟,形成一套算法模拟系统。     

船舶协同设计中的优化资源配置算法研究

分析了船舶协同设计过程中任务分解和任务分配的基本方法,在此基础上建立了求解最低设计成本数学模型.讨论了利用遗传算法和模拟退火算法解决船舶协同设计中的优化资源分配问题,并比较了各个算法的优缺点.提出了采用遗传模拟退火的混合算法在船舶设计中计算最优资源分配的方案.经实验证明,混合算法能够取得全局最优解,最大限度地实现最小化项目设计成本的目标.     

基于FPGA的数控振荡器的设计与实现

介绍一种利用矢量旋转的CORDIC(COordination Rotation DIgital Computer)算法实现正交数字混频器中的数控振荡器(NCO)的方法.推导了CORDIC算法产生正余弦信号的实现过程,给出了在FPGA中设计数控振荡器的顶层电路结构,并根据算法特点在设计中引入流水线结构设计.     

一种优化延迟链结构的线性相位准正交数字滤波器组的算法

研究了线性相位准正交滤波器组的新优化设计算法．该设计算法对因子分解中的延迟环节数进行了优化，在新算法中，滤波器的长度将逐渐随级联的格型结构和延时链路而减少．滤波器长度和对称性的可能分布，可在设计过程中决定．文中给出设计算法以及７信道情况下的设计样例．     

稀疏矩阵转置算法赏析

在《数据结构》课程中有很多经典算法,其设计思想与实现技巧很大程度上反映了算法设计与实现的思维模式的一些本质,通过对这些算法的分析可以极大提高学生的计算思维能力。本文充分分析了稀疏矩阵的转置算法的设计与实现,并说明了其在提高学生的算法分析能力与计算思维能力中的重要性。     

基于动静态混合算法的仲裁器模块设计

总线仲裁器模块广泛地应用于控制类芯片的各个领域。本文在讨论动静态混合算法的基础上 ,详细地介绍了该算法在控制类芯片设计中的设计方法与技巧 ,并给出了 VerilogHDL 源程序。动静态混合算法不仅在总线仲裁器模块设计中具有指导意义 ,而且在其它控制类芯片中也具有很好的参考价值。     

微型计算机中西文表格自动处理软件的算法设计

本文讨论了在微机中西文表格自动处理技术中一些特殊功能的算法设计,分析了设计思想,提供了部份实用算法,并对某些算法的时间复杂度进行了评述。这些算法均已在本校研制的“IBM-PC/XT微型机中西文数据库管理系统”的表格自动处理软件中实现,并已应用于百多家企、事业单位的计算机管理系统中。     

程序设计中递归调用算法探究

目前计算机程序设计教材中很少提到递归调用算法,原因多为程序设计中递归调用算法十分抽象,以致广大学生及编程人员难以理解,而递归调用算法在程序设计中又显得十分重要,本文应用实例说明递归调用算法内部执行过程,以便广大学生及编程人员真正理解并掌握递归调用思想,从而利用递归调用算法解决实际问题。     

基于模拟退火算法的舰船中剖面优化设计

舰船中剖面优化设计中的设计变量应为连续和离散的混合变量,文中引入的模拟退火算法能很好地解决连续和离散混合设计变量的优化问题,将经过改进的模拟退火算法应用到舰船中剖面结构优化设计中,实船的优化计算算例取得了合理的结果,由此表明,应用模拟退火算法进行舰船中剖面结构优化设计是可行且高效的,可在工程结构优化设计领域中推广应用。     

分枝限界法的并行处理

该文对分枝阻界法的并行化作了深刻的研究，提出一通用的并行分枝限界算法设计方法，从而使该类问题并行机上难以设计算法求解的问题变得容易解决。     

基于笔划绘制方法研究概述

概述非真实感图形绘制技术的基于笔划绘制方法(SBR)的原理以及SBR的优化算法和贪婪算法,其中优化算法通过反复的绘制笔划然后调整它们的位置以使目标函数值最小,贪婪算法通过不停的绘制笔划使其与目标图像相匹配.SBR的研究才刚刚起步,还需要更深入的研究和探讨.     

超立方体网络递归结构的性质及应用

讨论超立方体结构的递归分解结构及性质,运用这种分解可为并行算法分析和设计提供较好的框架和理论基础,特别适用于递归算法的设计和分析。     

常用算法的随机化策略研究及应用

通过常用算法的实现实例和实验结果,分析随机化算法的基本原理和共同性质,提出设计随机化算法的一般方法,并指出随机化算法的适用范围和有效的随机化算法应具备的特点．     

有线无线网络拥塞控制算法研究

分析了网络拥塞控制算法性能评价方法,重点对目前有线、无线网络拥塞控制典型算法及一些较有影响的拥塞控制算法进行了研究,并分析比较它们的优缺点．最后指出了当前拥塞控制算法设计过程中存在的不足,并提出将控制理论恩想引入网络拥塞控制的一个非常有意义的研究方向．     

基于遗传算法的关联规则挖掘

根据关联规则挖掘的要求,结合遗传算法的特点,提出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,在基本遗传操作选择、交叉、变异的基础上,引入了挑选操作,取消了交叉、变异概率,给出了详细的算法设计及描述,并通过实例证明了算法的性能。     

全局智能优化集成算法研究

针对遗传算法、模拟退火算法等智能全局优化算法的集成问题开展研究,分析归纳了智能全局优化算法和局部搜索算法的一般规律和特性,给出了全局智能优化算法进行集成的统一框架--全局智能优化集成算法(IGIOA),及IGIOA的设计要素,还给出了评价算法的优化性能指标、时间性能指标、鲁棒性能指标,以及将三指标综合的综合性能指标,为智能集成算法的选取和性能比较提供了依据.     

一类混合算法的时间复杂度分析

近年来,许多学者对设计混合算法求解复杂问题感兴趣。混合算法被越来越多的学者所重视。然而,大部分有关混合算法的工作都集中于实验研究,几乎没有混合算法的理论分析工作。本文分析一类混合算法的时间复杂度。这些混合算法是结合两个基本算法而得。通过分析首达时间向量m的∞-范数,我们得到这类混合算法时间复杂度的上下界。这些界是混合算法参数ω与基本算法相应范数的函数。当ω趋于0或1时,这些界是非平凡的。     

基于智能算法的面向目标Credal网络近似推理方法研究

针对大规模Credal网络的推理问题,提出了面向目标分别与遗传算法、蚁群算法、遗传-蚁群算法相结合的智能化近似推理方法.对这些推理方法进行了设计、实现和比较.结果表明:智能化近似推理方法获取最优解的效率较高,给决策人员提供影响查询变量特定状态极值概率的敏感Credal集,用于决定对极值决策的信任程度.     

Ways to Sparse Representation: A Comparative Study

Many algorithms have been proposed to achieve sparse representation over redundant dictionaries or transforms. A comprehensive understanding of these algorithms is needed when choosing and designing algorithms for particular applications. This research studies a representative algorithm for each category, matching pursuit (MP), basis pursuit (BP), and noise shaping (NS), in terms of their sparsifying capability and computational complexity. Experiments show that NS has the best performance in terms of sparsifying capability with the least computational complexity. BP has good sparsifying capability, but is computationally expensive. MP has relatively poor sparsifying capability and the computations are heavily dependent on the problem scale and signal complexity. Their performance differences are also evaluated for three typical applications of time-frequency analyses, signal denoising, and image coding. NS has good performance for time-frequency analyses and image coding with far fewer computations. However, NS does not perform well for signal denoising. This study provides guidelines for choosing an algorithm for a given problem and for designing or improving algorithms for sparse representation.