基于偶图匹配和禁忌搜索的排课新算法

针对目前高校的特点,提出一种偶图匹配和禁忌搜索相结合的排课新算法.将排课五要素恰当地绑定封装成课元和课栈两个向量,并以二维权值矩阵描述课元和课栈之间的关联权重,按照重权优先的原则并根据正确性原则进行约简,获得课元和课栈之间的匹配偶图.在此基础上,引入禁忌搜索算法,以排课的完备性原则、合理性原则和人性化原则的加权和为目标函数,以随机二维权值矩阵生成的匹配偶图为初始解,对二维权值矩阵进行扰动构成搜索邻域,以生成的匹配偶图为禁忌对象,采用全局藐视准则,获得最优的排课方案.给出典型算例验证提出的方法,结果表明了其可行性,并且具有考虑因素多和计算效率高的特点.     

基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。     

Novel cued search strategy based on information gain for phased array radar

A search strategy based on the maximal information gain principle is presented for the cued search of phased array radars. First, the method for the determination of the cued search region, arrangement of beam positions, and the calculation of the prior probability distribution of each beam position is discussed. And then, two search algorithms based on information gain are proposed using Shannon entropy and Kullback-Leibler entropy, respectively. With the proposed strategy, the information gain of each beam position is predicted before the radar detection, and the observation is made in the beam position with the maximal information gain. Compared with the conventional method of sequential search and confirm search, simulation results show that the proposed search strategy can distinctly improve the search performance and save radar time resources with the same given detection probability.     

一种用于复杂网络搜索的标记策略

搜索是复杂网络上的一项基本功能,设计搜索策略的一个重要目标是在每个节点上维护尽可能少的信息,并且搜索效率尽可能高.针对复杂网络搜索提出了一种新的标记策略(labeling scheme).通过将网络嵌入到较简单的度量空间和对节点重新命名,使每个节点只需要知道邻居节点的名字,因而在节点上存放很少的信息,而搜索使用的路径长度限制在较小的范围内.由于许多真实的复杂网络都是无标度网络,利用它们的拓扑特征,该策略在这类网络上能够获得很高的搜索效率,绝大部分情况下搜索使用的路径都是最优路径.与已知的几种标记策略相比,仿真结果表明该策略的总体性能更好.     

基于贪婪随机自适应过程的多类型卫星联合任务规划技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题,现有研究大多对问题进行了不同程度的简化。面向多种载荷类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,基于贪婪随机自适应搜索过程提出了一种新的混合算法对问题进行求解。实验结果表明,该混合算法在多星联合任务规划领域是可行有效的。     

一种再制造物流网络设施定位优化方法

针对包含正向和逆向的再制造物流网络,提出一种由3种设施组成的2层物流设施定位优化方法,并给出0-1整数规划模型.基于遗传算法的全局搜索能力,全面考虑了正向流和逆向流及其它们之间的相互约束处理,避免了传统拉格朗日启发式算法中求上下限的繁琐计算过程.仿真实验表明提出方法的有效性.     

基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

四维搜索——交通OD流的一种解法

交通ＯＤ流的解法从二维搜索发展到三维探索。本文提出四维搜索的方法。二维搜索是解决所谓的“两端守恒”问题,三维搜索是求解网络特性参数问题,而四维则是将节点的直达流与迂回流分离,即求解节 生量和集中量问题。     

基于模式搜索的类电磁算法求解约束优化问题

针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高算法的搜索能力,结合模式搜索算法改进种群中的粒子,为类电磁算法提供了有效的局部信息。与以往算法仿真结果相比,新算法具有性能好、较稳定的优点。     

基于自适应相位旋转的Grover量子搜索算法

在使用Grover量子搜索算法对给定规模的无序数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降.分析了出现这种现象的原因,研究了算法中的Grover叠代过程,提出了一种新的自适应相位旋转策略.应用这一策略,当搜索目标数超过目标总数的(3-√5)/8时,只需两步搜索;当搜索目标数超过目标总数的1/4时,只需一步搜索,即可获得恒等于1的成功概率.实验表明新相位旋转策略是有效的.