论汉末魏初人物评价标准的新变--以荐举文为中心

汉末魏初，荐举文书中的人物评价标准经过西汉对士人忠与谋的重视，东汉对士人自身秉性的认可而发展成为对士人清名的推崇。“清”成为汉魏易代之际士林人物品评的核心关键词。这种集中体现其时士人理想人格之“清”在承袭士人清白品性的传统意义之外，更增添了士人在乱世中激浊、厉俗的新内涵。汉末魏初士人思想的更新是“清”评形成的基础，而统治者对德高望重且清虚自守的士人的需求与召唤又加速了“清”评的形成。     

基于并行遗传算法的舰艇编队防空火力分配方案

设计了一种并行遗传算法,并进行了仿真实验．结果表明,该算法可以有效求得舰艇编队防空火力分配问题的最优解或近似最优解．     

带混合算子的自适应遗传算法的收敛性研究

针对标准遗传算法存在搜索效率不高以及过早收敛的问题,利用自适应遗传算子提高算法的优化性能,并结合混合算子增加种群的多样度,设计了一类带混合算子的自适应遗传算法,给出了该算法的具体实施步骤,利用Markov链理论研究了该算法的收敛性问题,并通过模拟实验分析了该算法的性能。实验及分析表明,该算法切实可行,可操作性好,具有一定的通用性。     

实验室智能排课的研究

针对目前实验室排课的具体情况,提出实现实验室排课的智能化的理论方法.通过分析实验室排课的资源集和约束条件,推导出实验室排课需求集(RCRL),从而提出了一种实验室智能排课的求解算法-AICRL.     

重图的T-染色

重图的T-染色是图的T-染色的一个较为实用的部分,这是因为在研究频率分配时,干扰可能会在不同的水平上发生.由于一个重图G能够被剖分成K个不同部分,用G(y,G0,G1,……,GK-1)来表示G.重图G(V,G0,G1,…,GK-1)的一个T-染色是指一个函数f,f满足同时是Gi的T(i)染色,即:对(A)i=0,1,……,K-1,{x,y}∈E(Gi)(→)|f(x)-f(y)|(∈/)T(i).G的f染色的色数是指值不同的f(x)的个数,记作:XT(f).其中x∈V(G).G的f染色的跨度等于max|f(x)-f(y)|,记作:spT(f),其中{x,y}∈E(G).G的T-染色的色数和跨度分别记作XT(G)和spT(G),当f取遍所有G的T-染色时,XT(G)=minXT(f),spT(G)=minspT(f).本文将给出一些关于重图的T-染色的已知结论,同时还将给出一种计算重图的spT的新算法.     

遗传进化算法搜索斜坡最小安全系数的研究

介绍了斜坡滑裂面搜索问题和遗传进化算法,并试用遗传进化算法从斜坡任意形状滑裂面组合中搜索最有可能的滑裂面,也就是安全系数最小的滑裂面.作为实例,分析了遗传进化算法在天生桥二级电站首部枢纽进水口右岸滑坡案例中的应用.分析结果表明,在搜索斜坡滑裂面问题上遗传进化算法较其它搜索算法具有准确性和可靠性的优势.     

利用启发性知识降低交叉算子破坏性的研究

在随机搜索的过程中,交叉算子被认为是演化算法的主要动力.然而,在搜索更好的候选解的时候,如果交叉点选择不当就会破坏一个已有的较好的候选解,使得交叉后生成的新候选解比原有的候选解更差.该文提出应用与问题相关的领域知识构建更有建设性的交叉算子,并应用于旅行商问题(TSP).实验结果表明,基于具有建设性的交叉算子的混合演化算法具有更好的性能.     

短波跳频FH/QDPSK系统信道自适应监测的研究(Ⅱ)

基于短波跳频FH/QDPSK系统的FFT解调,利用FFT解调的结果,提出了在瑞利衰落信道中对信道的BER进行实时自适应监测方法,该方法利用伪错监测及其非线性外推较好地解决了在较短的监测时间内获得较为精确的监测结果。模拟结果表明,采用伪错的非线性外推算法,其估值的最大绝对误差不超过0.28,最大相对误差不超过12.1%。     

一种新的改进遗传算法——混合式遗传算法

针对遗传算法应用的局限性,把模糊思想应用到大变异操作中,提出了模糊大变异操作;并结合自适应遗传算法、最佳选择策略机制和过滤操作的思想,提出了一种新的遗传算法结构--混合式遗传算法(hybridgeneticalgorithm,HGA).HGA不仅保证了算法的全局收敛性,而且提高了算法的收敛速度和稳定性.算例验证了算法的优越性能.     

一种采用混合进制的算术编码

针对许多实际应用中需要同时编码压缩来自多种不同符号集的数据,提出一种采用混合进制的算术编码,提高编码效率的同时增强了算术编码的抗误码扩散能力.从理论上分析了该算法并给出了实现过程.处理小波零树系数以及随机混合数据的实验结果表明,该算法明显优于单一进制的编码算法.