分组交换中面向收入值的多队列带宽分配算法

为研究多队列的交换结构中各种业务竞争队列带宽问题,考察了用户效用和消耗的网络带宽之间的函数关系.将不同的业务流视为理性和自私的博弈者.分析这些业务流在给定带宽下如何最终达到纳什均衡.为适应嵌入式系统有限的计算能力.提出了一种基于移动-探测机制的带宽搜索算法,为不同队列提供最优的带宽分配,使得运营商能够从中获得运营收入的最大化,同时促进网络资源的合理使用.     

射频识别（RFID）中反碰撞技术的研究

标签碰撞是射频识别系统中最常见、最难处理的问题，常用反碰撞技术来解决。根据ISO／IEC14443标准，反碰撞技术可分为面向比特和面向时隙两种，给出了每一种技术的冲突检测方法，并详细阐述了每一种技术的工作原理。     

浅谈必要条件在搜索算法的应用

在现实生活中,许多问题错综复杂,体现在信息学问题上,就会导致我们难以从纷繁的条件关系中建立有效的数学模型进行求解.有时,准确地应用必要条件,有助于我们揭示问题的本质或简化原有模型,从而找到高效的解决方法.     

带有等待时间窗的补给运输船航路规划

在渔船补给运输工作过程中,补给运输方案的选择对运输成本和效率有着至关重要的作用.为了降低补给运输的成本和提高运输效率,提出了一种以减少运输距离和运输作业时间为目标的航路规划方法.首先分析了渔船补给运输船的工作方式,以"送报男孩"方式作为补给策略.在此基础上,采用回归分析法预测渔船完成生产任务的初始等待时间,建立了以最短航路和最少补给时间为目标的多目标优化模型.鉴于模型决策变量的多维性,设计了模型求解的禁忌搜索算法,最后通过算例仿真验证了模型的可行性.     

储油罐的变位识别与罐容表标定

针对储油罐变位识别与罐容表标定问题,提出了用微元分析法建立罐体变位后对罐容表的影响的数学模型与罐体变位后标定罐容表的数学模型,即罐内储油量与油位高度及变位参数(纵向倾斜角度α和横向偏转角度β)的关系模型,并利用数值积分与最小二乘法拟合方法求解模型.根据实际检测数据确定了变位参数,并利用有界区域内基于最小二乘法的网格遍历搜索算法检验了模型的正确性与方法的稳定性,得出理想的结果.     

基于广义回归神经网络的煤矿带式输送机模型预测控制

针对煤矿井下运输系统能耗大、生产成本高等问题，提出基于广义回归神经网络（GRNN）的带式输送机模型预测控制（MPC）策略。引入动态自适应权重和莱维飞行策略改进天牛须算法（BAS），并采用改进的天牛须算法对广义回归神经网络进行超参数寻优。建立了带式运输机模型，采用模型预测控制策略对带式输送机的运行进行优化与控制；优化过程采用了基于分时电价的控制策略。实验结果表明：与带式输送机传统的运行方式相比，所提出的控制策略不仅可以减少能源消耗，而且可以有效降低运行成本。     

“第五届中国智能计算大会(ICC2011)”征文

由中国运筹学会主办,南京理工大学承办的第五届中国智能计算大会(ICC2011)将于2011年7月27—31日在南京市召开。征文范围如下。(1)智能计算:遗传算法,模拟退火算法,禁忌搜索算法,进化算法,启发式算法,蚁群算法,粒子群算法,混合智能算法,免     

基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法

步长的选取对于布谷鸟搜索算法的收敛速度与运算结果的精度起着关键作用。提出了一种基于逐维改进的自适应步长布谷鸟搜索算法。首先,在原始自适应步长布谷鸟搜索算法中,当上一代鸟窝位置为最优位置时,步长不再更新,则简单修正原有的步长让其更新;其次,将逐维更新评价策略引入修正后的自适应步长布谷鸟搜索算法。实验结果表明,该算法不仅平衡了全局寻优能力和寻优精度之间的矛盾而且具有较好的收敛速度。     

求解连续函数优化的自适应布谷鸟搜索算法

为了提高布谷鸟搜索算法求解连续函数优化问题的性能,提出一种自适应布谷鸟搜索算法,改进算法利用解与当前最优解之间对应维上距离,实现随机游动步长的自适应调整。距离当前最优解对应维越远,维的随机游动步长越长,反之越短。利用解的适应度与群体平均适应度的关系自适应调整发现概率,使劣质解比优秀解更容易被淘汰。将自适应布谷鸟算法应用于8个典型测试函数,实验结果表明,改进算法有效改善求解连续函数优化问题的性能,尤其适合求解高维、多峰的复杂函数。与相关的布谷鸟搜索算法比较,自适应布谷鸟搜索算法更具竞争力。     

6子棋启发式搜索算法的优化与设计

将6子棋计算机博弈分为数据表示、界面、搜索引擎和评估函数4大模块予以实现,引入并优化了启发式搜索算法.提出了6子棋棋形的一种新的表示方法,为应用遗传算法奠定基础.仿真试验和实际比赛结果证明:该方法有效、可行.