MIMO系统下低复杂度树形检测算法的研究

如今移动通信业务对高速度高精度的通信数据传输的要求,促进了学者们对各类通信数据信息检测算法的研究。该文从整体上介绍了各类树形搜索策略的检测思想及其代表算法,按照树形搜索策略的不同分成穷搜索、深度优先搜索、宽度优先搜索和度量值优先搜索四类,列举了各类搜索策略的典型算法,分析了它们的优势和缺点,列举出针对这些缺点拓展出的研究现状,并对现状和问题进行总结,提出了在后续针对树形检测算法进一步优化的研究方向。     

基于启发式搜索算法的无人机航迹快速规划

基于无人机导航系统的自身特点,无人机在导航过程中会出现无法精确定位的情况,从而产生定位误差。如果不能及时校正随时间累积的定位误差,会使无人机无法到达预定目的地,从而导致飞行任务失败。为避免这种情况的发生,本文研究了考虑定位误差的无人机航迹快速规划问题。以航迹距离最短为目标,考虑定位误差校正约束与航迹约束,建立了混合整数规划模型。根据深度优先搜索算法与回溯算法的特点,设计了启发式深度优先搜索+回溯算法来求解问题,并在此算法基础上加入模拟退火机制对解的质量进行优化。以某飞行区域的数据为例进行仿真实验,结果表明启发式深度优先搜索+回溯算法可以快速有效地求解考虑定位误差的无人机航迹规划问题。     

多目标拆卸序列优化问题的分散搜索算法

针对拆卸序列优化问题以最小拆卸时间和最大拆卸收益为优化目标建立了多目标优化数学模型.应用线性加权方法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并提出了一种改进的分散搜索优化算法.算法采用保持优先关系的交叉过程(PPX)作为子集解的组合算子,通过局域搜索算子改进组合算子产生的新解.引用数值算例对模型和算法进行了验证,结果表明该模型及算法求解多目标拆卸序列优化问题有效.     

受时间、空间约束VRP问题蚁群优化模型及算法的研究

蚁群算法求解组合优化问题是当今智能优化算法的发展方向之一.通过对M.Dorigo提出的传统蚁群优化元启发模型改进,提出了多参数约束蚁群优化元启发式模型.该模型将所有优化约束条件映射为影响人工蚂蚁搜索行为的诱导素;模型中的人工蚂蚁智能行为简单,只根据信息素和诱导素在求解空间中进行搜索,而不进行复杂的运算;该模型减少了人工蚂蚁的求解搜索空间.并通过受时间、空间约束问题VRP(Vehicle Routing Problem)验证了本文提出模型算法较传统蚁群算法简单、收敛性快.     

约束优化问题的一个非单调变尺度投影算法

变尺度方法是求解优化问题的重要方法之一,本文利用投影算子建立了求解约束优化问题的一个变尺度投影算法,而且算法使用了非单调搜索,放松了每步迭代中对搜索的限制,并进一步证明了算法的全局收敛性．     

量子进化算法和免疫算法的比较研究

量子进化算法和免疫算法都是解决优化问题的强有力算法,.在分析了量子进化算法搜索的特点和免疫算法的机理基础上,对它们进行了比较,阐明了了二者的不同特点,并通过仿真实例总结出它们在求解多峰值函数优化问题上各自的优缺点.     

求解非光滑优化问题的改进大洪水算法

应用启发式算法求解非光滑优化问题,解决基于次梯度信息的确定性算法在求解时困难较大的问题.首先分析了基本大洪水算法的优化机理及特征并给出其求解步骤,然后针对无约束及盒子约束问题分别设计了改进的大洪水算法,将基本大洪水算法所依赖的参数up省去.对于无约束情形,提出了进行邻域搜索的随机行走法;对于盒子约束情形,提出了选择初始可行点的方法和进行邻域搜索的混沌优化算法.最后通过算例进行测试并与其他算法进行对比,测试结果表明了改进的大洪水算法在求解非光滑优化问题时的有效性与优越性,故其可作为求解非光滑优化问题的一种实用方法.     

邮政高速运输网优化

在对邮政高速运输网进行简单描述的基础上,建立了问题的数学模型.提出了采用k-最短路搜索法搜索出备选路由,混合整数规划进行求解的策略.设计了k-最短路搜索备选路由的算法和求解问题的CPLEX模型,并进行了实验计算.计算结果表明,用本文设计的算法和CPLEX模型,不仅可以取得很好的结果,而且计算效率高.     

改进鲸鱼优化算法及其在混流U型装配线平衡问题的应用

为提高鲸鱼优化算法的寻优效果和求解稳定性,通过改进算法的种群初始化、局部搜索、越界处理方法和收敛因子,提出一种改进的鲸鱼优化算法 。 采用基于切割法的均匀设计种群初始化方法,改善算法初始种群的均匀性;通过引入基于NEWUOA算法的局部搜索算子,提高算法的局部搜索能力;在算法的越界处理方面,提出一种基于环形区间和随机波动的方式,降低算法陷入局部最优的可能;引入了非线性收敛因子和自适用权重,均衡算法的局部和全局搜索,并进一步增强搜索的精细度。通过7个单模态、多模态以及固定维度的基准测试函数进行了数值仿真实验,验证了改进的鲸鱼优化算法相较于遗传算法、鲸鱼优化算法以及其他改进的鲸鱼优化算法,在寻优效果和求解稳定性方面具有优越性。 针对混流U型装配线平衡问题,考虑最小化装配线的节拍时间,将改进的鲸鱼优化算法用于问题求解;在解码阶段,设计一种基于阈值的解码方法,优化工序的分配过程;最后计算了21个混流装配线算例,结果表明,改进的鲸鱼优化算法在20个算例中求得了更优解,相较于其它算法,节拍时间平均降低3.02%。     

城市轨道交通网络时变路径搜索算法

为求解时变路径搜索问题,设计并实现了城市轨道交通大规模网络条件下的时变k短路径搜索算法.算法可分为两部分:首先基于深度优先的边删除法搜索网络的静态k短路径,然后将静态k短路径按照列车到发时刻进行扩展并排序获得时变k短路径.将算法应用于北京地铁网络路径搜索实例中,通过与既有算法对比,证明本文算法具有较优的效率,并能够获取基于列车时刻表的有效的时变k短路径集,为城市轨道交通网络路径搜索和管理提供辅助技术支持.     

混合CPU-GPU加速矩阵的Hessenberg约化

求解一般矩阵特征值问题的第一步即进行Hessenberg约化。给出了矩阵的Hessenberg约化算法在GPU上实现的具体方案。针对CPU-GPU混合系统,对基于块计算的Hessenberg约化算法进行了计算任务的划分,并通过详细分析每次循环时各任务的计算量,设计了一种较为合理的分阶段混合调度策略。数值实验表明,使用CPU-GPU混合调度的方案相比直接使用CUBLAS库方案平均获得了约47%的性能提升,而且相比使用CPU上标准的BLAS库函数最高获得了超过7倍的加速比。     

深入解析银行家算法

银行家算法是操作系统中采用避免死锁策略来解决死锁问题的一种算法。本文首先讲述了银行家算法流程,然后深入解析了银行家算法的根本原理。这在国内外操作系统教材中是第一次揭示银行家算法的根本原理。     

第二类对称三对角阵的特征值反问题的降阶法

本文构造了一个求解第Ⅰ类对称三对角矩阵特征值反问题的算法，把第Ⅱ类特征值 反问题归结为第Ⅰ类特征值反问题，其阶数降低一半，进行了算法的稳定性分析。     

钢坯入库优化模型与算法

钢铁工厂车间,钢坯入库是一道非常重要的工序,它可归结为装箱问题。本文根据某钢厂的实际情况建立了数学模型,并设计了相应的算法。分析结果表明,模型具有合理性算法具有可行性。     

约束满足问题求解及ILOG SOLVER系统简介

首先综述求解约束满足问题的基本算法和搜索策略, 然后介绍ILOG SOLVER求解系统提供的类和函数的基本组成, 并给出用该系统求解的两个地图着色示例.     

称球的整数规划问题

分而治之算法是数据结构中最大最小问题、排序问题的有效算法之一。它能够对一个问题很快地设计一种计算步骤进行计算从而解决问题，但是对于解决这些问题所需最少操作数这个问题，它并不能给出实质的解答。该文考察分而治之算法应用的一个问题并将它一般化，通过分析对这种更一般问题建立了求解该问题所需最少操作数的整数规划模型，通过求解该模型，能够得出解决这种更一般问题所需要的最少操作数。     

求解0-1背包问题的混合遗传算法

对于0-1背包问题设计一种价值密度,并在此基础上提出求解0-1背包问题的混合遗传算法.经大量数值实验比较该方法与传统方法及简单遗传算法,结果表明算法能有效求解0-1背包问题.     

TSP问题的一种快速近似算法及应用

给出求解度约束最小生成树(DCMST)问题的一种快速近似算法．在此基础上．又给出求解TSP问题的一种快速近似算法,并在微机上实现且其数值试验的效果良好．最后,将求解TSP问题的近似快速算法作一些改进．应用于遗传算法的初始种群生成并进行数值实验．结果表明,用文中算法生成的初始种群．比起一般方法产生的初始种群性能有很大改进．该算法可以加速遗传算法的寻优速度．     

断层模型重力异常反演的正则化算法

研究了一类垂直断层效应反演问题．该问题可转化为第一类Fredholm积分方程的求解，为了克服该问题数值求解的不适定性，采用Tikhonov正则化策略进行求解，并基于条件稳定性进行了算法设计．     

一种动态调整的混合蚂蚁聚类算法

设计和实现了一种改进的蚂蚁聚类算法.基于海上空袭目标攻击方向划分问题,分析了传统的聚类算法解决此类问题的不足,提出了一种动态调整的空袭方向划分混合蚂蚁聚类算法.该算法能充分利用空中目标信息动态调整参数,以获取合理聚类数和加速算法收敛,对孤立数据处理的鲁棒性较强.用人工数据集和真实数据集进行实验.结果表明,该算法是一种高效率的聚类算法,提高了空袭方向划分的准确性和科学性.