基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于最小生成树算法求解图的单源最短路径的研究

对《基于Kruskal算法的最短路径算法研究》一文中提出的方法进行探讨,通过构造实例论证了Kruskal算法并不能直接用于求解有向带权图的单源最短路径问题,并综合性地对基于最小生成树算法求解图的单源最短路径问题进行分析,通过构造实例最终得出最小生成树算法不适用于求解图的单源最短路径问题的结论.     

基于极小代数赋权有向图最短路径求解算法

应用极小代数给出了求解简单有向赋权图最短路径问题的代数算法.该算法基于赋权有向图的直接距离矩阵A,在极小代数意义下计算k步最短路径距离矩阵Ak和最短路径距离矩阵A+,并依此确定出赋权有向图的最短路径以及最少步数最短路径.与Dijkstra算法相比较,所提出的代数算法求解路径规划问题能够较快地得到特定的最短路径及其长度.     

基于k-臂分子求解最短路径的DNA计算模型

为有效求解最短路径问题, 避免传统算法计算量大、 求解时间长的问题, 充分发挥DNA(Deoxyribo Nuclec Acid)计算的并行性在求解复杂计算问题的优势, 提出一种基于k-臂分子和粘贴计算求解最短路径问题的DNA计算模型, 阐述了顶点、边及权值的编码方案, 描述了求解最短路径的DNA算法, 经验证, 该模型对求解最短路径问题是有效的。     

一种适于车辆导航系统的快速路径规划算法

针对城市道路网图节点数较多,经典的求解最短路径的Dijkstra算法存在计算时间较长的问题.对矢量化的城市道路网图的特点进行分析,给出了道路网图的计算机存储结构,提出一种快速求解城市道路网两节点间的最短路径近似算法.算法的实现采用双向式搜索法、投影法和夹角最小的方法.理论分析和实验结果表明,和Dijkstra算法相比,该算法尽管有时得不到最优解,但能大大减小搜索空间,提高搜索速度,时间复杂性不超过O(N),适用于车辆导航系统.     

蚂蚁算法在导航系统中的应用研究

对导航系统中的最短路径问题做了进一步的研究,针对传统的Dijkstra最短路径算法的缺陷,提出了一种自适应式的动态最短路径算法———基于分布式路由选择的蚂蚁算法,对传统蚂蚁算法作了改进,可成功的应用于导航系统中的最短路径寻优算法.     

求最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计与实现

从最短路径问题的研究背景、最短路径问题概述、求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法的设计及其实现等方面提出了一种新的求解最短路径问题的自适应路由遗传优化算法,实验仿真比较了该算法与Dijkstra算法的路由过程、算法的收敛性和执行的效率,结果初步证明该算法高效可行,尤其适合于大规模网络.     

具有局部重复路径的多路旅行商问题的研究

首先对连通图上允许旅行商走回头路的TSP的问题进行了研究,证明了问题解的存在性,给出了利用连通图的顶点间最短路径构造完全图的求解方法.然后,对连通图上允许路径部分重复的MTSP问题进行了初步的研究;采取"分治"的方法并结合遗传算法,设计了求解路径部分重复的MTSP问题的有效算法.讨论了关于求解多个旅行商完成任务的最短时间和最短路径的问题;并给出了在限定时间内完成任务的条件下,求最小分组(人员配置)的问题的方法.可重复路径的MTSP问题的研究,在现实中有很大的使用价值.诸如:交通运输、管道铺设、路线的选择、计算机网络的拓扑设计、邮递员送信等,都可以抽象成TSP或MTSP问题来求解.     

适用于大规模网络的全源最短路径重优化算法——RASP算法

为提升大规模网络全源最短路径的求解效率,基于重优化理论提出了一种快速的精确全源最短路径求解方法——RASP(reoptimization-based all-pairs shortest path)算法.分析了异源最短路径树间的相关性和差异性;在已知单源最短路径树的基础上,基于重优化理论实现了异源最短路径树间的高效转换,进而得出高效求解全源最短路径的RASP算法;理论证明RASP算法的时间复杂度为O(3n~2+2nm).实验测试表明:无论是在稀疏还是稠密网络上,RASP算法都能有效地超越Floyd算法、n次Dijkstra算法及其改进算法.     

最短路径子图

在大型网络中两节点之间的最短路径常常不止一条,而且在带限制条件的路径选择等应用上,常常需要找出多条最优或近优的路径.一些经典的单源最短路径算法,如Dijkstra算法,能找出一条从起始点到目的点的最短路径,但并不能求解两点之间的所有最短路径.本文给出了最短路径子图的概念,用于存储图中两节点之间所有最短路径信息,能够节约存储空间.并给出了最短路径子图构造算法SPSG,其时间复杂度为O(n e),比同类算法时间复杂度更低.随机网络模型的仿真结果表明:SPSG算法效率更高.     

基于交叉谱法的C波段机载SAR海浪反演

传统的初猜谱海浪反演方法,需要先使用海浪预报模式来获取初猜谱,其优劣直接影响着反演的精度。为了摆脱对初猜谱的依赖,在不需要先验信息的情况下实现海浪反演,提出了基于交叉谱法的海浪反演方案。该方案采用C波段全极化机载SAR探测数据,利用全极化信息反演海面风矢量,作为WVW算法的风场输入,再通过WVW算法获取海浪谱,进而提取海浪信息。研究结果表明,海浪反演精度得到显著提高,海浪传播180°模糊问题也得到了有效解决。该方案对机载SAR海浪反演业务化应用具有借鉴意义。     

带时间窗的4PL路径优化问题的两阶段求解

以第四方物流(fourth partylogistics,4PL)为背景,针对带有时间窗约束的4PL路径优化问题,设计了一个两阶段算法.该算法首先根据和声搜索算法的优化机制在配送网络多重图上产生一个简单图,然后采用删除算法求出简单图上的前K条费用最短路径.该算法能确保产生的解是合法的连通路径,不需要对非法路径进行修复,能保留解的信息且节省大量的计算时间.对不同规模的3个算例进行求解,并与传统的和声搜索算法和枚举算法进行对比分析.结果表明,本文算法的求解效果优于传统的和声搜索算法和枚举算法,是求解该类问题的有效算法.     

融合BabelNet 的多语言智能信息检索模型

传统的跨语言信息检索存在翻译映射准确度低和查询扩展后语义偏离等问题。为此提出结合统计学和 本体论的方法构建多语言信息检索模型,通过使用统计翻译解决翻译映射歧义问题,使用多本体BabelNet 等减 少语义关联度损失。由于本体包含大量概念联系,因此使用本体作为语义层表示设计了语义权重算法,并将其 构建在BM25F 统计信息检索模型上作为用户反馈的排序算法。最后根据建立的模型设计实现了多语言信息检 索原型系统,并用基于爬虫技术获取的数据测试集对模型进行测试,实验结果表明,该模型平均查准率高于传 统的基于机器翻译的信息检索模型。     

基于驱动参数建模的可行更改路径搜索和优选方法

为了解决产品设计更改中可行更改路径分析困难的问题,提出了一种基于驱动参数建模的可行更改路径搜索和优选方法.从集合论观点出发描述了产品中的更改传播现象;在传统产品参数建模的基础上构建产品驱动参数关联网络模型,并介绍了产品模型的预处理方法;引入深度优先搜索算法(Depth First Search,DFS)实现可行更改路径的搜索;提出了评价最优更改路径的指标和优选准则指导更改方案优选工作,采用多属性决策方法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution,TOPSIS)完成最优更改方案的优选;通过开发的原型系统,实例验证了该方法的可行性.     

基于免疫遗传算法的道路交通标志图像分割

针对道路交通标志图像分割的问题,提出了一种基于免疫遗传算法的实现方法。该算法利用免疫遗传机制,将图像的最佳阈值作为要求的解,设计了适合问题求解的抗体编码方式、克隆算子和免疫选择算子。仿真实验结果表明,所提算法能够有效地求得道路交通标志问题的最佳阈值。通过与传统遗传算法、改进遗传算法进行对比实验,更好地说明了本算法能够对图像分割得到较为满意的结果。     

混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计

为提高免疫算法的求解性能,在免疫克隆选择算法中融入了混沌优化操作.分析了抗体群选择概率的重要性并给出其变化的计算式,采用抗体群的连续3代平均适应度变化率以自适应地调节抗体选择概率参数值.给出了混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化设计的具体步骤,运用混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法、免疫克隆选择算法以及其他文献方法对起重机结构主梁截面优化设计.结果表明:混沌免疫混合算法参数自适应调整的优化方法具有自适应能力强、计算效率高及优化设计精度高等优点.     

基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度方法

为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中融入了模拟退火算子和邻域搜索算子,分别对克隆种群和记忆库进行操作,以克服传统免疫克隆选择算法易陷入局部最优、搜索深度不足等缺陷.最后进行了仿真实验,表明该算法是有效、可行的.     

多约束最短链路不相交路径的启发式算法

为求解多约束最短链路不相交路径（MCSDP(k)）问题,提出了一种启发式的整数规划方法：FHABIP,并给出了算法搜索方案。根据问题的整数线性约束集合具有的结构特点,利用拉格朗日乘子把整数线性约束集合中的复杂约束引入到目标函数中,导出具有约束系数矩阵是全幺模矩阵特点的整数线性规划问题,从而使这类问题能用单纯形法容易求解。MCSDP(k)在求解线性规划问题的迭代过程中很容易地被求出。算法实验结果表明该算法快速有效。     

人工免疫算法路径规划在林火救援中的应用

为解决复杂环境下双机林火救援路径规划问题,提出用人工免疫算法规划三维飞行航迹。借鉴人工免疫算法规划机器人路径的方法,通过考虑飞机飞行特性和双机路径规划的要求,为双机异地出发同时到达规划出三维飞行路线,并对算法的主要影响因素进行了分析和估计,获得规划航迹的最优参数,用于设计安全高效的飞行航迹。研究结果表明,该方法能规划出复杂环境下双机飞行航迹,利用参数优化后的人工免疫算法不但能快速有效地规划三维航迹,而且丰富了航迹规划方法研究。     

基于墨西哥帽小波变换的机载SAR海面风场反演

针对从机载SAR探测图像中反演风向中如何提取图像中的风条纹信息的问题,给出基于墨西哥帽小波的风条纹信息提取方法,结合二维快速Fourier变换反演海面风向.以中国南海海域一组机载SAR实测数据为例,采用该方法反演风向,并运用CMOD4、CMOD-IFR2和CMOD5模式反演风速,验证海面风场反演方法特性.结果表明,墨西...