一种改进的变步长自适应蝙蝠算法及其应用

提出一种变步长自适应BA算法，该算法在一定程度上可以避免算法过早陷入局部最优，且步长随迭代次数的增加而自适应地调整，从而使算法在后期获得精度更高的解；运用6个标准测试函数进行实验，结果表明，与BA算法相比，该算法的收敛速度及精度均有明显提高．     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解     

基于ACO及PSO的特征选择算法

在属性约简的进化算法中，算法时间存在复杂度高、搜索空间大等不足．为此文中引入最小冗余度的属性重要性后，提出一种基于蚁群优化（ACO）和粒子群优化（PSO）的进化特征选择算法，利用PSO算法的快速简洁等优点得到ACO的初始路径，以此减少迭代次数，加快算法的收敛速度；同时，利用蚂蚁之间的可并行性；采用分布式技术实现蚂蚁之间的并行搜索，改进了算法的效率．理论分析及实验结果表明，文中的算法是有效可行的。     

一种多策略混合型烟花算法

针对传统烟花算法存在寻优精度低，多样性差，爆炸更新具有盲目性的不足，提出一种融合算术优化算法的混合型烟花算法。首先，该算法利用算术中乘除运算和加减运算实现烟花的爆炸操作，从而提高算法的收敛能力和寻优精度。其次，采用“精英”选择策略取代“轮盘赌”选择策略，降低算法复杂度。最后，通过对8个基准函数优化测试以及联合谱聚类算法对2个UCI基本数据集进行分类实验来评估该算法的有效性。实验结果表明，该算法对于函数优化能够较好的寻优求解在4个测试函数上精度误差从10^-100附近降低至10^-300,在谱聚类算法的应用中适应度值平均值至少优于原算法3.3%,总体性能优秀。     

基于丛生树的可调节的并行查询优化算法研究

在分析现有的并行查询优化算法的基础上，提出了一种新的并行查询优化算法，该算法充分考虑并行计算机的物理限制，以丛生树为模型，利用大关系的数量对操作内的并行性，操作间的独立并行性以及操作间流水并行性进行调节，从而保证了高效的并行查询计划的产生。     

基于双模式更新五行环算法的多目标冷链配送

针对生产运输中广泛存在的冷链配送问题，建立了以配送成本最小化和顾客满意度最大化为目标函数的多目标冷链物流优化模型。基于五行环优化(FECO)算法，提出了双模式更新个体的五行环优化算法(FECO-DMUI)，并对多目标冷链物流模型进行求解。将FECODMUI算法与FECO算法、NSGA-II算法、鲸鱼优化算法和灰狼优化算法进行比较，结果验证了本文模型和算法的有效性，同时验证了FECO-DMUI算法在多目标冷链配送问题中能更加高效地获得路径优化的最优解集。     

算法剖析与程序优化

算法剖析与程序优化田娅薇（陕西师范大学计算机中心，西安７１００６２，作者，女，３６岁）程序设计是一种创造性的思维活动，是计算机科学的一个重要分支．算法和数据结构是程序设计的核心所在，算法的优劣，很大程度上决定了程序设计的质量．好的算法所体现的巧妙构思...     

正布尔函数随机生成算法

层叠滤波器是一类新型非线性滤波器，生成正布尔函数是确定层叠滤波器的关键．在应用全局化优化算法，如遗传算法、模拟退火算法时，如果不能随机生成正布尔函数，则无法应用这些算法优化层叠滤波器，提出了一种随机生成正布尔函数算法，能随机生成正布尔函数，使应用全局化优化算法优化层叠滤波器成为可能．仿真结果表明，该算法可行．     

改进的无约束化的BFGS算法

提出了一种改进的ＢＦＧＳ算法，该算法的基本思想是采用多步迭代改变一次ＢＦＧＳ算法的修正公式；在假设ｆ（ｘ）是二阶连续可微且一致凸的条件下，证明了该算法超线性收敛性；最后给出该算法的数值实验结果。     

基于主动学习的资源优化分配研究

本文从实际应用的角度阐述分析了主动学习算法在资源优化分配中的应用问题，文章首先分析了主动学习的发展以及主要应用问题。在此基础上，文章以学生分班为例阐述了主动学习算法的应用问题，重点对基于主动学习的分班算法的实现进行了阐述研究。     

一种自适应改变惯性权重的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛性和收敛速度的问题,分析标准粒子群算法惯性参数对算法性能优化的影响,提出一种自适应改变惯性权重的粒子群算法（ACPSO）。通过对粒子速度和位置变化过程的分析,并结合早熟收敛程度和个体适应值自适应的调整惯性权重,使得算法能在全局收敛性和收敛速度之间找到良好的平衡关系,并且通过典型的函数测试,表明此方法有效的控制了粒子群的多样性,而且具有良好的收敛速度。     

WGS-84坐标系下改进的广义最小二乘配准算法

针对广义最小二乘算法在WGS-84坐标系中存在收敛速度慢及收敛性能不稳定的问题,提出了一种改进的广义最小二乘算法.该算法以收敛步数作为最小二乘算法中的量测精度加权因子,使得量测精度随着步数的变化而变化,从而实现了收敛步数的减少和收敛之后稳定性的改善,提高了目标跟踪定位的性能.仿真结果表明,改进的广义最小二乘算法优于广义最小二乘算法,进一步验证了该算法的有效性.     

基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法

针对传统盲源分离算法收敛速度与分离性能间的矛盾,提出一种基于改进人工蜂群算法的盲源分离算法.该算法利用信号的峰度绝对值作为被优化目标函数,对人工蜂群算法中跟随蜂阶段的搜索过程进行改进,使人工蜂群算法在初始阶段可以快速收敛到最优解所在区域,具有更高的收敛精度.使用改进后的人工蜂群算法对传统盲源分离算法中的初始分离矩阵进行优化,再利用优化的初始分离矩阵进行信号分离.仿真结果表明,改进后的算法能够显著加快收敛速度并保持较好的分离性能值,较好地解决了收敛速度与分离性能间的矛盾.     

扰动谱尺度BFGS算法及收敛性分析

在前人提出的扰动BFGS算法的基础上,结合谱尺度算法的思想,提出一种扰动谱尺度BFGS算法,建立算法的全局收敛性定理,本研究证明该扰动谱尺度BFGS算法在一定条件下采用单调Wolfe-Powell型线性搜索和非单调Wolfe-Powell型线性搜索均具有全局收敛性,同时还证明采用单调Wolfe-Powell型线性搜索具有2-线性收敛性.     

最速下降法和共轭梯度的混合算法及全局收敛

将最速下降法与共轭梯度法有机结合起来,构造出一种混合优化算法,并证明其全局收敛性.这种混合优化算法结合了共轭梯度法和最速下降法产生搜索方向,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了目标函数的等值线是扁长椭球时,最速下降法下降缓慢的问题,具有收敛速度快、收敛范围大、适应面广等特点.文中的算法实例表明,混合算法与单纯的共轭梯度法相比,效果更优.     

基于改进动态因子的鲸鱼优化算法

为了实现鲸鱼优化算法的种群多样性、减小计算复杂度,构造具有搜索上下界的初始种群。进一步,设计动态收敛因子和动态权重因子,以提高算法的收敛速度和计算精度,在此基础上,提出基于改进动态因子的鲸鱼优化算法并证明了其收敛性,分析了其复杂度。为了验证新算法优化性能和普适性,将改进的鲸鱼优化算法与其他优化算法进行比较,并将其应用到无人机路径规划中。结果表明：基于改进动态因子的鲸鱼优化算法相比于其他优化算法有更好的收敛精度和更快的收敛速度。可见,基于改进动态因子的鲸鱼优化算法性能更好,能更高效的完成任务。     

改进免疫遗传算法用于图像阈值分割

在图像阈值分割中,基于遗传算法的分割方法存在着运行速度慢、易形成未成熟收敛等缺点.针对这一问题对其进行了改进.改进的免疫遗传算法在免疫算子中引入疫苗接种机制,极大地提高了收敛效率,对交叉概率和变异概率进行了改进,避免了局部收敛,以保证改进算法能收敛到全局最优值.实验结果表明,改进的免疫遗传算法比传统的算法提高了运行效率,解决了全局搜索不收敛和局部搜索不到最小值的问题,并具有更好的收敛稳定性.     

TINA算法的收敛性

考虑了TINA算法的收敛性。在高维情形给出了算法收敛的条件,还给出了算法指数收敛的条件。在一维情形,发现对二次连续可微的位势算法总收敛。     

基于幅相扰动的改进Memetic算法的波束成型算法

为了提高天线波束成型算法的收敛性能,基于改进的Memetic算法对幅相扰动最优权值的搜索,提出了一种新的上行MIMO-SDMA智能天线系统的波束成型算法。仿真结果表明,该算法具有很好的收敛性能和较高的效率,基于该算法的智能天线系统不仅能够对干扰方向进行自适应控零而且还能同时使最大增益主瓣与期望信号的方向一致,使系统的信噪比得到提高,很好地实现上行MIMO-SDMA。     

基本蚁群算法的A.S.收敛性研究

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法，虽然该算法已经在众多组合优化领域中得到广泛应用，但是对其收敛性尤其是A．S．（AlmostSurely）收敛性问题的研究还存在很多空白．本文在介绍蚁群算法基本原理的基础上，以Markov链和离散鞅作为研究工具，对基本蚁群算法的A．S．收敛性问题进行了理论证明，把最优解集序列转变为下鞅序列来考察残留信息素轨迹向量的收敛性，随后提出了基本蚁群算法首达时间的定义，并对基本蚁群算法首次到达时间的期望值进行了理论分析．