一种参数自调整多种群遗传算法

在借鉴海明距离、爬山法思想的基础上,提出了通过划分种群,采用不同的自适应参数,在保持快速收敛于最优的同时不失种群的多样性.新方法提高了搜索精度,较好地克服了未成熟收敛现象,并通过多元多峰数学函数对新方法和基本遗传算法进行比较评估,验证了新方法具有较满意的优化效果.     

一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法

针对模拟退火遗传算法中不合理替代方式以及孤立的比较机制,提出一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法.通过温度的逐步降温,可以在进化早期增强种群多样性,而在进化末期加速算法的收敛过程,有效克服了遗传算法容易早熟、局部搜索能力差的缺点.同时算法还使用了最优保留策略替代了轮盘赌选择算子,从而有效地减少了适应度相对高的个体在种群中快速扩散的可能性.研究结果表明:与常见的模拟退火遗传算法相比,新方法能够有效提高遗传算法的收敛性能.     

基于动态双种群粒子群算法的柔性工作车间调度

针对标准粒子群优化算法存在易陷入局部最优点的缺点,提出了一种基于动态双种群的粒子群优化算法(DPSO).DPSO算法将种群划分成两个种群规模随进化过程不断变化的子种群,两个子种群分别采用不同的学习策略进行进化,并在进化过程中相互交换信息.该算法提高了全局寻优能力,有效地避免了早熟收敛的发生.将以DPSO算法为基础的排序算法和启发式分配算法(HA)相结合形成了解决柔性工作车间调度问题的新方法(DPSO-HA).通过对算例的研究和与其他方法的比较表明,该方法是有效可行的.     

基于改进遗传算法的作业车间调度问题研究

为了解决遗传算法的早熟收敛问题,提出一种改进遗传算法.通过设定种群过早收敛指标,在种群出现过早收敛时,及时的对其进行优化.仿真示例说明了该遗传算法在求解Job-Shop生产调度方面的可行性和有效性.     

GENOCOP算法的初始种群的确定

针对遗传算法求解具有凸可行域优化问题使用随机法产生初始种群容易造成早熟收敛,提出用凸可行域的部分顶点作初始种群,将新方法应用于具有线性约束的数值优化问题,计算示例结果表明该方法是一种可行而且有效的优化算法.     

动态参数调整的多策略差分进化算法

针对差分进化算法在处理函数优化问题时存在的收敛速度较慢和过早收敛的问题,提出了一种动态参数调整的多策略差分进化算法.先将种群随机分为3个独立的子种群,分别采用3种不同的变异策略来避免种群陷入局部最优,并通过动态参数调整机制提高算法的收敛性能.经过一定代数的进化后,将种群中的优秀个体进行择优保留.采用CEC2005的25个标准测试函数对算法进行仿真,实验结果表明,新算法能够有效避免过早收敛,具有较好的优化性能.     

一种基于反向学习和伯恩斯坦算子的差分进化算法

差分进化(differential evolution,DE)算法是一种种群随机搜索算法,但其在收敛过程中存在着容易陷入局部最优、收敛精度不高等问题.为更好地提升DE算法的性能,提出一种改进算法为基于反向学习和伯恩斯坦算子的差分进化算法.反向学习策略用于增加种群的多样性,扩大种群的搜索范围,从而弥补陷入局部最优的不足,提高了收敛速度;伯恩斯坦多项式随机产生算法的结构参数值控制了进化过程中的突变和交叉阶段,改变了差分进化算法原有的进化策略,提高了收敛性能,是一种更加快速、高效的无参数方法.通过国际标准测试函数的实验结果表明,改进后的差分进化算法具有更强的全局寻优能力,整体收敛速度和精度明显提高.     

基于量子行为的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢的不足,提出一种具有量子行为的花朵授粉算法.该算法通过引入量子系统的态叠加特性,用波函数描述种群个体的位置,利用势肼场使种群个体以一定的概率密度在可行空间任何区域进行搜索,并且利用种群的平均最优位置使种群间存在等待效应,提高种群的协同工作能力,从而使算法能有效地避免陷入局部最优,增强全局寻优能力,提高收敛速度.通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较和3个数值积分的求解,并对结果进行分析,仿真结果表明,改进算法的全局寻优能力明显优于基本的花朵授粉算法、差分进化算法和蝙蝠算法等,其收敛精度、收敛速度和鲁棒性均比对比算法有较大提高.     

时变随机种群系统的数值解

讨论了一类具有随机扰动的时变种群系统的数值解问题.用Euler-Maruyama方法给出了时变种群系统的数值解表达式,在局部Lipschitz条件下,证明了方程的数值解均方意义下收敛与解析解.通过算例对本文的结论进行了验证.     

用改进的遗传算法求解作业调度问题

作业调度问题JSP(Job Shop Scheduling Problem)是典型的组合优化问题.文中用改进的遗传算法来解决作业调度问题,在遗传算法中设计了一种调整算子,并证明了算法能够收敛到全局最优解;同时提出一种新的求解JSP问题的双目标函数、双种群遗传算子.每个种群侧重一个目标,各从不同侧面深度挖掘问题的信息,用以优化问题的解,两个种群再通过混合交叉得到更好的解,较大地提高了算法的收敛速度.     

基于ACM的计算机程序设计类课程实验教学体系设计

根据计算机程序设计类实验课程当前的教学现状、课程特点,建立一种基于校园网络平台的实验教学新模式,提出了实验环节的考核评价新方法,设计了基于ACM的实验课程教学新体系,基于系统自动生成实验报告,智能考核评价系统能为日常教学提供良好的考查效率和质量监控,使学生从被动学习转变为主动学习。     

基于AdaBoost.R2和ELM的软测量新方法

针对软测量建模的特点提出了一种基于AdaBoost.R2和ELM的软测量新方法,该方法依据AdaBoost.R2可以提高单一学习机精度和ELM学习速度快的特点,将二者结合起来实现软测量建模.这种结合使得新的软测量方法在提高软测量模型预测精度的同时保证了软测量模型的建模速度.该方法已经应用于抚顺老虎台矿冲击地压预测中,实验结果表明其冲击地压软测量模型具有良好的预测精度.     

面向表单的对象模型的研究

在企业软件的开发过程中，现有的各种建模方法均不能有效的与用户进行沟通，所以迫切需要一种能够顺利解决这一问题的建模方法。基于这种要求，提出并实现了面向表单的建模方法。该种建模方法简单明了，能够很好解决与用户的交流问题，同时其能够自动生成底层数据库及最终代码，可以大大的提高软件开发的效率和系统的稳定性、可扩展性、可维护性和安全性。     

用力敏传感器测定液体的表面张力系数

采用力敏传感器测量液体的表面张力系数的新方法,可以提高测量的精确度和稳定性,具有实用性和推广价值。     

基于信息传递过程的综合实验设计

从信息传递的过程出发，在分析了光电信息工程专业现有实验体系的基础上，提出以信息的产生、变换、传递和探测为主线的综合实验设计方法。系统分析了以信息传递为基础的综合实验设计的可行性，介绍了综合实验的设计过程，通过细丝直径测量进行实例说明，为光电信息工程专业综合实验的设计与研究提供了一种新方法。     

湘潭湘江四大桥模型试验的加载方法研究

基于ANSYS软件建立了湘潭湘江四大桥有限元模型,通过有限元理论分析研究了桁架式拱肋组合受力特点,提出了关于桁架拱肋拱桥活载试验的一种活载加载方法.该方法将拱肋实腹段(拱脚)断面与桁架段断面分别按弯矩影响线与应力影响线布置活载.然后分别按传统方法和本文提出的新方法进行模型试验.理论与试验结果表明:新方法更能准确找出危险断面的最不利工况加载位置,这种新的活载布置方法也可为同类钢管混凝土桁架拱桥的试验提供参考.     

IRT框架下的SQRT/EM参数估计方法及应用研究

在项目反应理论(hem Response Theory,IRT)框架下,根据统计检验方法,提出了一种新的参数估计方法——SQRT/EM方法．现以双参数Logistic模型为例进行了蒙特卡洛模拟研究,结果显示：SQRT／EM方法有以下3个优点：①参数估计结果与同类流行软件Bilog相比,修复能力相当或略高;特别是样本容量大时表现更好;②能处理含有特殊反应模式的情况;③项目数、人数很少时参数估计的结果较稳定．     

基于数学形态学的强鲁棒性边缘检测方法研究

图像边缘检测是图像处理的基本手段，本文提出了一种基于数学形态学的强鲁棒性边缘检测方法。该方法不仅能够有效地检测边缘，而且能够同时消除图像噪声，实验证明，它与其他常用边缘检测方法相比具有较强的鲁棒性，且并行快速，实时性较好。     

改进单链接法——空间数据管理方法

根据空间数据的特性，提出了考虑空间数据大小的改进单链接法（Modified Single-Link Method），并结合大二进制（BLOB）来管理空间数据和属性数据，试验证明该方法可以提高查询效率和数据存储利用率，同时提供更大的查询灵活性，而且在其研究开发的空间数据库管理系统中得到实现。通过对改进的单链接法的操作和分析，说明该管理方法是可行的，有助于工程技术人员形成可操作的模型。     

一种自动生成软件缺陷输入的方法

利用软件补丁信息,结合静态分析、符号执行和约束求解技术,提出了一种测试输入自动生成方法.该方法可以自动产生绕过补丁修补位置的测试输入,给出新的触发软件缺陷的有效可执行路径,从而找到新的软件缺陷.运用这种方法,在GNU Mailutils中,成功地发现了一个软件缺陷.该方法可以运用于实际的软件代码,保证了软件补丁修补的完备性.