A Graph Drawing Algorithm for Visualizing Multivariate Categorical Data

In this paper, a new approach for visualizing multivariate categorical data is presented. The approach uses a graph to represent multivariate categorical data and draws the graph in such a way that we can identify patterns, trends and relationship within the data. A mathematical model for the graph layout problem is deduced and a spectral graph drawing algorithm for visualizing multivariate categorical data is proposed. The experiments show that the drawings by the algorithm well capture the structures of multivariate categorical data and the computing speed is fast.     

一种C程序的函数调用图生成算法的设计与实现

阐述了函数调用图在程序理解、程序分析、软件测试和软件维护中的重要性,利用数据库技术、词法分析技术等,设计并实现一种C程序的函数调用图生成算法。     

改进的混合遗传算法的组卷系统模型及算法

在基本遗传算法基础之上,针对试题库组卷系统对算法进行改进,设计了一种运用于组卷系统的数学模型和混合遗传算法,从而提高组卷质量和系统的通用性。     

进化算法及进化理论初探

从进化法则和遗传学的角度出发,讨论了进化算法的生物学原理,找到了其充分的生物学依据,参照自然选择机制,提出了进化算法中的随机选择和竞争性选择机制,最后,总结了进化算法的特点,对其存在问题和发展方向作了综述。     

基于图的特征选择算法综述

特征选择作为数据处理的预步骤成为近年来的研究热点.借鉴图的方法,可认为重要的特征应该具有使同类样本更加聚集在同类之中,而使非同类样本间的间隔应该尽可能大的特点.首先详细介绍了当前常用的基于图的特征选择算法,并对其进行了分类比较;接着给出了当前基于图的特征选择算法存在的问题;最后指出了基于图的特征选择算法的研究趋势.     

Constructing three-dimension space graph for outlier detection algorithms in data mining

Outlier detection has very important applied value in data mining literature. Different outlier detection algorithms based on distinct theories have different definitions and mining processes. The three-dimensional space graph for constructing applied algorithms and an improved GridOf algorithm were proposed in terms of analyzing the existing outlier detection algorithms from criterion and theory.     

基于小生境遗传算法的机械臂运动学逆解

在基本遗传算法的基础上,针对求解机器人运动学逆解的特殊性,引入小生境遗传进化的方法,有效地防止了遗传算法的早熟,从而可以求出所有可能的逆解。同时,通过双层进化机制加强了遗传算法的局域搜索能力,加快了遗传算法的收敛进程。该算法在对非冗余度机械臂与冗余度机械臂的实例计算中都取得了较理想的结果。     

遗传算法的改进及其在方程组求解中应用

选择、交叉和变异是遗传算法的几个主要操作算子,它们构成了遗传操作。对遗传操作提出了改进方案、即对于交换操作：如果两个子代的适应度均比父代大就交换,如果子代的适应度一个比父代大而另一个比父代小则保留大的子代而还原小的子代为父代．如果子代的适应度均比父代小则取消此次的交换。变异操作中对每个父代的多个位置逐个变异．如果子代的适应度比父代大则变异,否则不变异。通过解线性方程组和非线性方程组证明丁该方法能够使得遗传始终向着理想的方向,避免了算法陷入死循环,并且收敛速度非常快。     

最大外可平面图的树图

通过对最大外可平面图和Ｋ临界图的研究给出三个主要结论（１）最大外可平面图的生成树有２＾ｐ－３＊３棵。（２）最大外可平面图的树图ＧＴ,β（ＴＧ）≥ｐ＋１。（３）临界图Ｇ,当Ｋ（Ｇ）＝１时,树图ＧＴ是平凡图,当Ｋ（Ｇ）＝２时,对图ＧＴ是ｐ图。     

一种新的遗传算法停止准则

遗传算法因其思想简单、易于实现及不需要目标与约束函数的灵敏度信息等优点而越来越受到国内外广大学者的关注。本文以基于空间收缩的多种群遗传算法中搜索空间的收缩精度作为算法停止准则,并与传统的控制算法收敛的方法进行比较分析,实验表明本文算法停止准则能够及时准确地控制算法收敛,较之传统方法更具科学性和有效性。     

改进进化方向的遗传算法与结构遗传设计

基于Ｙａｍａｍｏｔｏ提出的一种新的进化策略,得到一种改进进化方向的遗传算法。该法用于桁架结构遗传设计,不仅能够提高收敛速度,而且提高桁架遗传设计精度,与梯度下降进化方向遗传算法相比,计算时间大大减少。     

基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络研究

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构——基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究.研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性.另外,还设计了PHP(n)网络上的单播、广播路由算法,证明了其通信效率均为n+...     

Composite multiobjective optimization beamforming based on genetic algorithms

All the parameters of beamforming are usually optimized simultaneously in implementing the optimization of antenna array pattern with multiple objectives and parameters by genetic algorithms （GAs）. Firstly, this paper analyzes the performance of fitness functions of previous algorithms. It shows that original algorithms make the fitness functions too complex leading to large amount of calculation, and also the selection of the weight of parameters very sensitive due to many parameters optimized simultaneously. This paper proposes a kind of algorithm of composite beamforming, which detaches the antenna array into two parts corresponding to optimization of different objective parameters respectively. New algorithm substitutes the previous complex fitness function with two simpler functions. Both theoretical analysis and simulation results show that this method simplifies the selection of weighting parameters and reduces the complexity of calculation. Furthermore, the algorithm has better performance in lowering side lobe and interferences in comparison with conventional algorithms of beamforming in the case of slightly widening the main lobe.     

遗传算法对振动平板夯进行优化设计

有关振动平板夯的研究文献所给出的设计参数多为图表、统计曲线等,由于运动关系比较复杂,设计新型夯机时参数的选择比较困难。本文以振动平板夯的振幅值为设计目标,采用遗传算法求解,寻找满足条件的参数。     

自适应免疫遗传算法在混合流程车间调度中的应用

针对钢丝绳生产混合流程生产模式和工艺、结构特点，研究与设计了自适应免疫遗传算法求解钢丝绳生产JSSP问题．该算法利用免疫算法指导收敛方向，提高了遗传算法运算效率，改善了局部搜索能力．同时改进了算法交叉算子和停机准则．应用于钢丝绳生产作业计划管理系统，提高了调度的科学性、时效性及可行性．     

遗传算法在入侵检测中的应用

在分析以往入侵检测系统的基础上,介绍了一个误用检测与异常检测相结合的基于用户行为的多层自适应入侵检测系统模型。给出了模型的框架图以及模型主要的流程步骤,并详细分析了遗传算法在模型中的应用,培出了编码策略、适应度函数度遗传操作。     

一个六阶图与星图的笛卡儿积的交叉数

图的交叉数已被证明是一个NP-完全问题, 由于其难度, 要知道图的确切交叉数是非常困难的. 到目前为止,只知道少数图的交叉数, 其中大部分是特殊图的笛卡儿积图的交叉数, 比如路, 圈以及星图与点数较"少"的图的笛卡儿积交叉数. 在这些基础上, 应用数学归纳法, 把相关结果拓展到1个6-阶图G,并确定它与星的笛卡儿积交叉G×Sn Z(6,n) 3[n/2] .     

基于遗传算法的地下水非稳定流求参方法

导水系数丁和储水系数S在地下水资源的评价与计算中是两个非常重要的参数。是反映地下含水层中水的流动与储存或释放的参量。传统的计算方法对同时求出这两个未知数比较困难，求解不理想。运用基于生物自然选择和基因遗传原理的全局搜索的现代最优化遗传算法求解，仅用50次的迭代运算，精度完全达到要求，且快捷、方便、效果好。     

实数编码遗传算法能解性

通过分析一类标准的实数编码遗传算法算子作用机制及其交叉算子的局部搜索特性,提出了变异的方向性的概念,指出变异算子向各个方向变异并非均匀,而是以坐标轴方向分布最多.同时定义并分析了变量可分离函数优化问题.数值试验结果表明,实数编码遗传算法比较合适求解变量可分离的函数优化问题.     

Optimizing Combination of Units Commitment Based on Improved Genetic Algorithms

GAs are general purpose optimization techniques based on principles inspired from the biological evolution using metaphors of mechanisms, such as natural selection, genetic recombination and survival of the fittest. By use of coding betterment, the dynamic changes of the mutation rate and the crossover probability, the dynamic choice of subsistence, the reservation of the optimal fitness value, a modified genetic algorithm for optimizing combination of units in thermal power plants is proposed. And through taking examples, test result are analyzed and compared with results of some different algorithms. Numerical results show available value for the unit commitment problem with examples.