微粒群算法的研究现状及发展趋势

微粒群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)．算法通过微粒间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。其优点是：计算速度快且简单易实现；缺点是容易陷入局部极值点，进化后期收敛速度慢且精度较差．本文对微粒群算法的研究现状进行了部分介绍，并对其研究的发展趋势进行了预测．     

GnetFtp搜索引擎的算法设计与实现

剖析了搜索引擎中采用的中文检索与分词技术,提出了新算法GnetFtp,介绍了该算法的基本原理和程序实现工具,并将该算法与其它搜索引擎作了比较.在数据量、功能选项、速度等方面优于国内一般搜索引擎,但落后于百度等知名搜索引擎,仍有较大改进空间.     

基于并发服务的视频点播策略

在分析比较目前常用的网络服务器工作方式的基础上提出了适合视频点播的并发服务模型，给出了算法过程的描述，并针对设备使用提出了配置策略。该并发策略同样适用干网络视频的多点实时传输和网络多点实时监控。     

基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

一种高效覆盖的节点放置算法

提出了一种新的高效覆盖的节点放置方法．该算法的目的是使传感器的数目最优化，并确定能支持分布式传感器网络的传感器的配置，其基本思路是剔除局部冗余，提升整体性能．最后通过仿真与已有的算法进行比较，展示了其性能的优越性．     

关于k紧优双环网络

给出了判断N个节点存在k(k≥0)紧优双环网络的一个算法,得到该算法的复杂性为O(N1/4).作为具体应用,给出一个7紧优双环网络的无限族.首次给出了一个7紧优双环网络G(81 190 689;16 035),其直径为15 612.     

一种SPC控制图的优化算法研究

统计过程控制SPC技术是保证预防原则、实现过程控制的科学管理方法,其应用已不再局限于工业领域.传统的单变量SPC控制图虽能反映整个过程的变化趋势,但只对较大的偏差敏感,对持续的、较小的偏差反应迟钝.提出了一种加权控制图的优化算法,这种算法能够反映较小偏差的变化,并以-X-R控制图为例加以比较.     

二维DCT算法的高速芯片设计

介绍了一种基于行列变换快速算法的高速DCT处理芯片的设计，并详细阐述了实现这一算法的电路结构．为了提高芯片的处理速度，电路中采用了流水线结构和双RAM转置存储技术，并给出FPGA实现和Verilog综合结果．综合结果显示，该芯片最高可以工作在140MHz的时钟频率上，非常适合于各种视频图像压缩方面的实时应用．