基于集合覆盖和禁忌搜索算法的WCDMA基站布局

分析和比较了集合覆盖和禁忌搜索两种高效布局算法的优化性能和计算时间.在此基础上提出了一种新的WCDMA基站布局算法,该算法使用集合覆盖进行整体布局,使用禁忌搜索进行局部优化.由于综合利用了集合覆盖算法的快速性和禁忌搜索算法的精确性,实际场景仿真结果显示,新算法仅用禁忌搜索算法8.8%的计算时间,就搜索到比禁忌搜索算法优化性能更好的布局配置.     

一种应用于图着色问题的新型混合遗传算法

将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合,提出了应用于图着色的混合遗传算法.在混合方法中,模拟退火算法用于局部寻优,提高算法的收敛速度,同时防止早熟收敛;禁忌搜索算法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力.用遗传算法进行全局搜索,并与贪婪遗传算法和Dsatur算法进行了比较,结果表明,混合遗传算法的寻优质量优于对照算法.这种改进的混合遗传算法可以在稠密图上获得更好的寻优效率,在稀疏图上其效率则略有下降,这表明设计的改进混合遗传算法的合理性和有效性.     

英语中的委婉语

在英语中委婉语有着悠久的历史,它根据目的不同可以分成不同的种类.现在,委婉语存在于英语国家的各个领域,反映了社会的一般规律和人们的道德水平.通过学习英语委婉语的相关知识,我们不仅可以培养这方面的语言能力,使我们明白不同的场合应使用什么样的委婉语,而且还可以加深我们对西方许多英语国家的社会以及文化背景的了解.     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

小议英、汉委婉语的文化对比

委婉语既是一种语言现象,也是一种社会现象和文化现象,是特定社会和文化的一面忠实的镜子。不同的委婉语反映了不同的社会价值观和社会心理状态以及与之相应的文化传统。本文拟从言语禁忌的宗教性、阶级性、社会价值观等方面来探讨英、汉委婉语的文化差异。     

随机价格条件下的产业选址双层规划模型及其禁忌算法

对产业选址问题进行了描述,提出一类带有价格随机参数的产业选址双层规划模型.根据该模型的特点转化为确定性的双层规划问题, 并且设计优化该问题的禁忌算法.算法基于二进制编码, 设计三种邻域,在邻域操作中控制选址数量约束, 采用惩罚函数处理总投资额约束, 提高了禁忌算法的优化效率和优化效果.描述产业选址问题双层规划模型的构建过程, 介绍算法的原理, 给出具有代表性算例试验结果和结果分析.试验结果及其分析表明本文提出的具有随机参数的产业选址问题双层规划模型及其优化算法的有效性.     

无重叠区的两抓钩周期性排序问题的一个搜索求解法

在当今的自动化制造系统中,计算机控制的抓钩的排序直接影响系统的生产率.本文研究了产品在生产线两端装载和卸载的电镀线的周期性抓钩排序问题,目标是极小化生产周期.本文把生产线分成无重叠的两部分,并给每部分分配一个抓钩,构成一个无重叠两抓钩周期性排序问题.为了求解该问题,提出了一种基于线性规划模型和禁忌表的搜索算法.这个算法使用测试的周期长度作为控制参数以产生不同的运送顺序,对每个给定的运送顺序和抓钩分配,用线性规划模型求得子问题的最优解.在搜索中,为了避免相同序列的子问题模型的求解,采用了禁忌表.量化的示例表明所使用的方法是高效的.     

IT服务外包进度风险控制的改进禁忌搜索算法

随着近年来IT服务外包的迅猛发展,对于项目的进度风险控制也成为了亟待解决的问题之一.针对IT服务外包项目进度风险控制问题,建立了两层的数学模型.考虑到该优化问题是一个NP难问题且具有层次结构,设计了改进的禁忌搜索算法进行求解.主要改进包括初始解的启发式方法产生,禁忌表动态构造等方面.在仿真实验的基础上,对算法稳定性、算法收敛性和有效性等进行了分析,并与传统禁忌搜索算法的仿真结果进行比较,验证所设计算法的有效性.     

墨脱县门巴族丧葬仪式及文化探析

墨脱县地处于肥沃的河谷地带,气候温和,雨量丰富,四季常青,被誉为"青藏高原上的江南。"居住在西藏自治区墨脱县的少数民族门巴族,因人杰地灵的地理环境、钟灵毓秀的文化风俗和源远流长的历史背景,形成了独树一帜的民族文化,突出体现在门巴族的丧葬礼仪和丧葬文化上,以火葬、水葬、土葬、复合葬、树葬、遗葬、塔葬等多种葬式并存为特色。但最广泛使用的土葬、水葬、火葬以及复合葬四种葬式,并在独特的宗教观影响下,发展出了独特的丧葬观,并由此形成了独特的丧葬文化。     

一种基于禁忌神经网络的网络入侵检测模型

随着互联网的发展和普及,传统网络入侵防范方法如防火墙、数据加密等已经很难保证系统和网络资源的安全。为此,本文设计了基于改进禁忌算法和神经网络的网络入侵检测方法。首先建立三层的BP神经网络模型用于实现入侵检测。然后通过BP反向传播算法获取网络的权值和阀值等参数,并设计了一种基于双禁忌表的改进禁忌优化算法,采用此改进的禁忌优化算法对BP算法优化得到的权值和阀值进行进一步寻优。最后,将禁忌算法优化后的神经网络用于网络入侵检测。仿真实验表明,此方法能够有效地实现网络入侵检测,具有较快的收敛速度和较高的检测率,是一种适合网络入侵检测的可行方法。