一种适用于高阶QAM载波恢复的改进型稳定性算法

本文提出了一种结合频率相位载波恢复的数字QAM接收系统,将非零均值引入到Stop—and—Go控制器中,有效地解决了稳定状态的误差偏移较大的问题。仿真结果表明系统在15dB信噪比时,采用载波恢复电路只需7500个符号周期即可捕获达到6％符号率的频偏和30。的相偏,同时其稳态相位抖动亦显著减少到0．07。     

基于移动设备云迁移的节能决策算法

随着云计算的兴起,云迁移计算开始成为移动设备获取计算资源和降低功耗的有效方式.云迁移的主要想法是将移动终端的复杂任务经由无线网络迁移到云端执行,然后再接收计算结果.然而,无线网络的不稳定性和数据传输的高功耗限制了云迁移计算在移动设备中的应用.不同于已有工作,本文通过引入数据压缩的方法完善了云迁移计算决策模型,并且基于对未来时段网络期望的预测,提出了一种节能迁移计算决策算法——EPVAD.基于实际的3G网络带宽数据和开发测试平台,实验结果显示:EPVAD算法的节能效果较同类算法平均优14.9%,并且算法自身的系统开销可忽略.     

一种H．264／AVC去方块效应滤波算法

针对去方块效应滤波的边界强度判断争滤渡过程计算量大的情况,本文提出了一种新的去方块效应滤波算法,分别对边界强度判断和穗渡过程的算法进行优化。综合两部分的优化算法,通过实验结果得知,降低的算法复杂度乎均值达到了9．82％、峰值信噪比（PSNR）乎均值也增加了0．119dB。该算法既降低了算法的复杂度又改善了压缩后视频的质量。     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

不确定与损毁情景下可靠性设施选址鲁棒优化模型与算法研究

设施选址是长期战略性决策问题,选址决策面临各种不确定因素,设计一个可靠的选址网络具有重要的战略意义.本文同时考虑需求的不确定性及设施可能损毁的情景,扩展无容量限制的固定费用可靠性选址模型,建立不确定与损毁情景下服务能力有限的可靠性设施选址鲁棒优化模型.基于Bertsimas和Sim鲁棒优化方法提出一个新的混合整数规划模型,通过引入辅助变量和对偶变换实现非线性鲁棒优化模型转化为鲁棒对应模型,提出蝙蝠算法(BA)对模型予以求解,并通过算例仿真验证模型和算法的可行性,为设施选址决策提供模型和方法设计.     

基于机会约束的手术计划随机模型与算法

本文研究多服务台手术计划调度问题,考虑手术时间的不确定性,提出手术室加班时间的机会约束,以一定的概率保证病人的手术时间不超过手术室的开放时间,建立随机优化机会约束手术计划调度模型,确定手术室的开放和分配决策.基于手术时间离散的概率情景,引入0-1变量转化机会约束,得到了0-1整数线性规划的等价模型.为了提高模型的求解效率,提出两类有效不等式,并设计最长路径算法分离第二类有效不等式,利用分支切割方法进行模型求解.算例分析,基于北京某医院的实际数据,验证算法的有效性,确定最优的手术计划调度方案,有效地优化配置手术室资源.     

自动化立体仓库固定货架货位的优化研究

通过对自动化立体仓库总体工作过程和存储模式的分析,提出了一种基于作业时间的固定货架的货位优化设计思想,并应用遗传算法进行了实验验证,证明优化后的货位设计确实提高了仓储作业效率。     

数据挖掘中决策树算法的研究

决策树算法是数据挖掘中重要的分类算法,本文首先阐述了数据挖掘中决策树的基本思想,然后针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点。对ID3算法予以改进,并通过实验对改进前后的算法进行了比较,实验表明改进后的算法是有效的。     

基于BP-AsymBoost的医疗诊断模型

本文主要研究BP神经网络以及AdaBoost算法在医疗诊断中的应用,在分析标准AdaBoost算法的基础上提出改进的AdaBoost算法,即BP-AsymBoost.针对UCI数据库中的威斯康星乳腺癌数据集设计结合BP网络以及改进后的AdaBoost算法的诊断模型,并且通过多个指标将其与BP模型,遗传算法优化的BP模型,未经改进的BP-AdaBoost模型进行比较,验证BP-AsymBoost模型的有效性.     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.