用现代优化算法进行分形图像压缩编码的研究

目前全自动分形编码的实现都是基于简库恩算法的定义域、值域匹配搜索来进行的。编码时间过长是其主要缺点之一。现代优化算法主要研究用数学方法去迅速寻找离散事件的最优编排、分组、次序或筛选。本文将现代优化算法中的局部搜索法与分形编码结合起来，从而达到在解码图像质量相当时使编码速度提高、或编码速度相当时使图像质量提高的目的。     

论“和声”的音乐色彩性与结构性

和声,就其本原的意义而言,无非是指不同音高的乐音同时结合鸣响所构成的声音。和声作为一种音乐要素,在音乐作品中具有双重的作用。音乐中的和声现象的发生乃源自人类对自然物理规律的发现与利用,于是构成了和声特有的音乐色彩性和结构性。     

1｜fuzzy｜min n∑i=1Ci模型的禁忌搜索算法

根据三角形模糊数的特性，在对总加工时间模糊度有约束的条件下，构造出NP-困难的n｜fuzzy｜min n∑i=1 Ci排序模型的禁忌搜索（TS）算法．构造的邻域函数为互换操作．针对1｜fuzzy｜min n∑i=1 Ci模型的特点，设计带有惩罚项的分段线性适应度函数，以规避解的不可行性．并且，取不同的禁忌长度，观察禁忌搜索状态随迭代步数的移动轨迹，以寻求较好的计算参数组合．实例计算表明，该算法的实际应用可行，具有良好的收敛性和较高的搜索效率，且目标函数轨迹呈三阶段变化模式．迭代步数充分大后，目标函数周期性振荡，陷入循环搜索．这种性质能够帮助选择禁忌（tabu）参数值，确定迭代终止条件．     

不确定车辆数的车辆路径问题模型和混合算法

提出用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)和禁忌搜索算法(Tabu Search Algorithm,TSA)结合求解不确定车辆数的车辆路径问题.首先描述了带有能力约束的VRP的数学模型,由于车辆数不确定,因此提出另一目标函数,即最小化车辆数,与最小化距离同为目标函数建立了双目标数学规划模型.在车辆数不确定的情况下,把聚类和排序有机地结合起来,并用GA和TSA相结合的混合算法对问题进行求解,即以GA为主,把TSA用在GA的变异操作中,增强算法的爬山能力.实验结果表明,混合算法获得的最好解、平均装载率和计算成本都比较令人满意.     

考虑缓冲时间成本的鲁棒性停机位分配

针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.      

基于GPU的多维树搜索算法在管道流体仿真中的应用

为提高邻近粒子搜索速度,使水力压裂过程中注入管道内的水流现象更好地满足实时性要求,在图形处理器(GPU)上基于光滑粒子流体动力学(SPH)算法,将结合GPU的并行操作能力和多维树搜索算法优点的多维树搜索算法应用在水力压裂管道流体模拟中。首先,给出了流体粒子的受力分析及更新颗粒位置的方法;然后,给出了该算法在管道流体模拟中的具体实现过程。最后,通过实验近似模拟水力压裂过程中管道与水流交互过程,并与其他算法进行对比分析。结果表明将本文算法应用于大规模管道流体模拟中,执行速度快了几倍,实现了水流模拟在管道中的实时性。     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

混沌图引力搜索算法求解压力容器约束问题

为解决运用混沌图引力搜索算法( CGSA: Chaotic Gravitational Constants for the Gravitational Search Algorithm) 难以计算经典的压力容器设计( PVD: Pressure Vessel Design) 约束优化问题,提出了一种改进的混沌图引力搜索算法( CGSA9 + ) 。首先,分析PVD 约束条件中各变量间的相互依赖关系,确定总体中各维度随机的先后依赖顺序; 其次,在继承CGSA 算法子代产生的规则基础上,更新越界子代的产生规则,借助当前全局最优解位置,优化子代产生规则; 最后,通过循环验证是否满足约束,进而求解与评估,得到最优解。对比实验表明,该新算法能有效解决PVD 约束优化问题,并具有较好的优化效果。     

基于集合覆盖的异构有向传感网寿命优化策略

在由感知半径、感知角度和携带能量不同的有向传感器节点组成的异构有向传感器网络中,对满足优先级不同的监测目标有不同覆盖要求条件下的网络寿命最大化问题进行研究。利用集合覆盖的思想,将有向传感器节点划分为满足目标覆盖要求的集合,通过集合之间的切换来达到延长网络寿命的目的。首先证明本文问题是NP-hard问题,然后利用改进的和声搜索算法进行求解,一方面引入带有混沌参数的微分变异因子,改进种群的多样性;另一方面,与模拟退火算法结合增强算法的局部搜索能力。同时为对比算法性能,提出一种贪婪算法。仿真结果显示:较之原始和声搜索算法和贪婪算法,改进和声搜索算法能有效延长网络的寿命,证明了改进算法的有效性。     

一类仓库作业优化问题的混合遗传算法研究

针对自动化立体仓库固定货架系统中拣选作业优化问题的特点, 分析并设计了一种新型高效混合遗传算法。提出了多起点2-最近点搜索算法进行初始种群的构造,采用了一种新的自适应启发式变异方法,显著改善了原有遗传算法的搜索能力。仿真结果表明该算法从执行时间和优化效果两方面均能够很好地满足作业要求。