引入方向因子的最小回路、最大回路搜索算法

提出了最小回路、最大回路和方向因子的概念，基于方向因子构造了最小回路、最大回路搜索算法。算法依据图论知识，建立改进后的无向图邻接矩阵，根据节点坐标确定搜索始点，将搜索边失量化，结合节点坐标求解邻接边的方向因子，按方向因子的大小可以快速确定搜索边，形成了无向图中最小回路、最大回路搜索算法。该算法每搜索一次都可以确定一条搜索边，通过生成退化图减小下一次搜索的搜索范围，提高了搜索速度，反映出较小的时间复杂度。根据该算法编制了相应的算法程序，成功解决了建筑工程量计算中的外墙壁和房间划分问题。     

一种FEC控制器的研究

作者针对常规 Fuzzy 控制方式的局限性,将 Fuzzy 控制技术、常规控制技术和专家系统技术相结合,研制出一种新型的模糊专家控制器——FEC 控制器。我们着重探讨了以 Fuzzy 控制为主导的四种控制方式知识库的建立;提出应用 Fuzzy 控制技术实现系统推理、搜索的设想,设计了一种基于 Fuzzy 逻辑的推理机;运用 Fuzzy集理论解决了 FEC 控制器的参数自调整问题;对 FEC 控制器的品质和搜索算法进行了大量的数字仿真比较实验,并在 STD BUS 工业控制机上用该控制器实现了电阻炉温度控制。结果表明,该控制器实现了系统动态、静态品质的综合优化,为改进Fuzzy 控制系统的性能,完善不确定过程控制,提供了一种有效的、实用的方法。     

基于块匹配的运动估计的改进算法

运动估计是视频压缩中帧间预测编码的关键技术之一,在各个压缩标准中都广泛使用了基于块的运动估计技术。本文分析了影响运动估计时间和准确度的因素,提出结合各类算法优点的新型的算法,并由实验表明其优越性。     

一种新的启发式搜索算法的收敛性证明

表文作者在文献[1]中提出了一种在图象库中检索图象的新的启发式探索算法,本文给出了此种算法的收敛性证明。     

公交查询算法的改进

本文主要研究公交换乘搜索算法的改进,通过将有穷状态自动机思想应用于公交换乘搜索算法中,研究更为高效、准确的公交搜索算法,方便市民日常乘车。     

农村社会关系网络中搜索技术研究

针对最短路径 Dijkstra 算法存在占用空间大、效率较低的问题,提出了改进的 Dijkstra 算法,在此基础上,进一步研究了Dijkstra-relation 多路径搜索策略。改进的 Dijkstra 算法首先以现实农村社会关系为基础,由于社会关系具有可变性、复杂性等特征,因此用关系距离表示关系远近,然后采用邻接表存储方式,节省存储空间,使用堆排序提高算法的效率,最后通过关系距离限值和关系路径长度限值对关系路径有效性进行甄别,使得计算的关系路径更符合农村现实情况。Dijkstra-relation 算法通过删除最短路径上的节点,计算起始节点到中间节点的最短路径,然后与中间节点到目标节点的最短路径连接,求解两人之间建立联系的多条路径。实例验证结果表明,Dijkstra-relation 算法缩小了搜索范围,提高了搜索效率,搜索的多条关系路径符合农村社会中人际交往的情况,提高了自主选择性。     

多子群混合和声搜索算法

为提高和声搜索算法的优化性能,提出一种多子群混合和声搜索(MHHS)算法.该算法基于每个和声到最好和声的距离进行排序,并依据排序结果分层,每一层作为一个独立的子群.不同的子群融合不同的差分调整策略,以拓宽搜索范围;同时建立通信机制,使各子群以一定规格进行信息交流,促进子群的协同进化.实验仿真表明,本文算法在寻优精度、收敛性和鲁棒性方面均优于文献中报道的HS,EHS,NGHS,MPSO,CLPSO,DE,ODE和IABC算法.     

求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

基于布谷鸟搜索算法的最大似然DOA估计

为解决最大似然DOA(Direction of Arrival)估计多维非线性搜索计算量大的问题, 将布谷鸟搜索算法与最大似然算法相结合, 利用布谷鸟搜索算法优化多维非线性的最大似然DOA估计谱函数。在保留布谷鸟搜索算法的主体思想的同时, 改进了算法的位置迭代方式, 加快了收敛速度。仿真结果表明, 改进的布谷鸟搜索算法在DOA估计中具有较好的收敛性, 估计性能较好。     

面向Ghost光滑粒子动力学模拟的图形处理器快速邻居搜索算法

提出了一种全新的快速邻居搜索方法,该方法可提高基于光滑粒子动力学的流体模拟在图形处理器上的运行效率。此外,这种新的邻居表建立方法可以对两种或者两种以上的粒子进行邻居搜索,使所有粒子能在同一背景网格下拥有独立的粒子属性。在此基础上,引入了Ghost边界粒子以加强光滑粒子动力学方法在边界模拟上的准确性,从而使流体模拟更加真实。实验证明,与传统的基于图形处理器的光滑粒子动力学模拟相比,本文方法效率更高。