基于矩阵行搜索求解排课表问题的算法

讨论了排课表问题的一种矩阵解法,提出了一种基于矩阵行搜索变换求解该问题的新方法,并给出了软件实现的详细步骤.不仅给出了算法的理论基础,还给出了程序实现时的一些技巧,算法的时间复杂度为O（n2e）,具有较高的效率和实用性.     

最大独立集在高校排课表系统中的应用

在分析排课系统特征的基础上,利用图论中最大独立集的理论,对排课资源进行合理抽象并建模,实现自动排课的功能要求,并进行算例分析.算例分析表明,该方法解决排课表问题相当实用,而且效率较高.该方法具有效性和可靠性.     

高校课表编排方法探讨

高校课表编排的基本过程是对设定了课程、班级、教师的教学任务安排合理的时间-教室对.给出课表编排问题的数学描述,从集合论和关系代数的角度讨论了排课任务优先级函数、可用时间片、教室选择算法,采用回溯法及基于阀值的深度优先的搜索方法解决了排课中的冲突问题.     

基于启发式搜索和背包算法的分布式排样系统

针对理论上属于NP完全问题的二维矩形件优化排样问题,构建了一个排样效率高、计算速度快和排样效果好的一种近似算法.并结合计算机网络的大量应用,将算法应用于分布式排样系统.算法的主要思想是采用启发式搜索和背包算法,使每次排样都达到局部最优,从而得到近似最优解.并与其它2种近似算法进行了比较,指出了它们的不足之处,还给出了一个排样实例.     

用数据流QL算法求解对称矩阵的全部特征对

设计了一个计算机网络求解对称三对角矩阵的特征对问题，并给出了用的数据流算法，考虑了数据的分布，交换以及处理机的连系结构模式，使迭代一次的运算量从Ｏ（ｎ＾２）下降至Ｏ（ｎ）。     

求解TSP问题的并集搜索的新宏启发算法

利用TSP问题解的概率统计模型，分析了TSP问题的局部最优解并集的性质，发现局部最优解的并集规模较小且包含了绝大多数全局最优解的边．利用该性质，将局部最优解并集作为启发集，并调用局部搜索算子在其上求解TSP问题，由此得到一种称为并集搜索的新宏启发算法．利用该算法还改进了目前广泛使用的求解TSP问题的算法ILK、LKH，在TSPLIB中典型实例上的实验结果表明，新算法在解的质量上有了较显著的提高．     

利用矩阵搜索求所有最长公共子序列的算法

利用动态规划法求出二维数组的情况下,使用矩阵搜索的方法求出所有分支,从而求出所有最长公共子序列的算法．该算法将通常认为的指数量级的时间复杂度降低到了max{O（cmn）,O（ck）}．随后对此算法的正确性以及效率做了证明．     

基于变搜索区间的郭涛算法求解非线性方程组

描述了一种基于变搜索区间的郭涛算法的非线性方程的求解。通过实验证明该算法大大增强了一般遗传算法的性能,在求解非线性方程时,完全不需要考虑初始值的选取以及初始区间的确定。     

货郎问题求解算法分析

介绍了求解货郎问题的4个算法：贪心算法、MST近似算法、MM近似算法和回溯搜索算法。分别使用各个算法对一个货郎问题的具体实例进行求解，并对各个算法的性能进行了分析比较。贪心算法的运行速度较快，但在大多数情况下该算法找到的是次优解而非最优解。MST和MM近似算法用以求解满足三角不等式的货郎问题，其近似性能比（即精确度）分别为：RMST（I）＜2，RMM（I）＜3／2。回溯搜索算法可以求出货郎问题的最优解，随着城市数目的增加，其搜索效率会下降。     

核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化算法

针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡搜索,且当整个粒子种群陷入停滞状态时,利用核矩阵对特定粒子组进行协同进化以扩大种群的多样性.实验结果表明,KMSESPSO算法有效提高了粒子的全局搜索能力,既避免粒子种群易早熟收敛,又较好地提高寻优精度、加快收敛速度,且有一定的鲁棒性.     

基于禁忌搜索算法的旅行售货员问题

旅行售货员问题（TSP）是组合路径问题，属于NP问题，对于这个问题的解决已经提出了很多的算法，本文基于禁忌搜索算法思想对TSP问题进行了探讨，在此基础上，通过相应的路径搜索变换，找出一个近似最优解。     

Capacitated Dynamic Facility Location Problem Based on Tabu Search Algorithm

Facility location problem is a kind of NP-Hard combinational problem. Considering ever-changing demand sites, demand quantity and releasing cost, we formulate a model combining tabu search and FCM (fuzzy clustering method) to solve the eapacitated dynamic facility location problem. Some results are achieved and they show that the proposed method is effective.     

带变异特征的捕食搜索算法及其在TSP问题实验研究

原捕食搜索算法在TSP问题上解的质量与精度上都不高,即其具有容易陷入局部最优的缺点。引入变异特征行为以使得捕食搜索算法能够跳出局部最优。最后对四个常用TSP问题进行了仿真,结果表明,新算法在解的质量与精度上比原捕食搜索算法有了明显提高。     

基于滤波波束搜索算法的置换流水车间调度问题

【目的】研究解决置换流水车间中作业完成时间与常见到期日之间的绝对偏差最小化和中间库存最小化问题。【方法】首先,构建基于最小化绝对偏差和中间库存的混合整数线性规划模型,采用两阶段法对模型进行求解;其次,提出基于精英选择策略的滤波波束搜索算法(Filtered beam search algorithm,FBSA),将精英选择策略与FBSA融合,通过对有“希望”的迭代节点进行局部搜索和全局搜索,用以确定筛选出的最优解。【结果】通过实例仿真对基于精英选择策略的FBSA与其他智能优化算法在最优解偏差百分比、平均错误率、改进百分比等3个指标进行对比,结果显示该算法在求解所提问题时具有高效性和稳定性。【结论】基于精英搜索策略的FBSA对处理置换流水车间调度问题有着良好的效果与优势。     

一个矩阵问题的判定算法

本文为非负方阵不可约性和非周期性的判定给出了实现算法。作为非构造性的求解算法，这是个典型的例子。     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

基于捕食搜索策略混合遗传算法的车辆路径问题研究

在分析研究车辆路径问题的基础上,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立数学模型,针对遗传算法在求解车辆路径问题时搜索效率低,容易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的遗传算法.改进算法引用自适应邻域法进行种群初始化;基于捕食搜索策略动态自适应调整遗传参数,在加快寻优速度的同时防止陷入局部最优;交叉前后的种群分别实施精英个体保留策略,交叉变异之后引进进化逆转操作,继承父代较优和较多的信息.实验结果表明:改进遗传算法搜索效率高、计算结果较为稳定;求解车辆路径最优问题较其它算法具有较好的性能.     

基于矩阵存储的回溯算法在多约束分配问题中的应用

学生宿舍的合理分配涉及学生高考入学成绩、生源地等诸多约束条件,在充分分析现行学生宿舍分配问题的基础上,对学生宿舍的合理分配问题进行了研究,提出了解决这类问题的一种新方法—基于矩阵存储的回溯算法。在对该算法的时间复杂度进行分析的基础上,得出了该算法较同类问题的回溯法具有更好的时间效率,在多约束分配问题中更具合理性和有效性。     

行初等变换化矩阵为对称矩阵及其算法

从行等价的理论和方法出发,以构造形式讨论了如何通过对矩阵具体的行初等变换得到对称矩阵,在此基础上给出了算法程序.