基于Petri网的考试系统智能出卷的研究

一般的网络考试系统是从题库中随机选题组卷,容易造成考卷难度不一影响考试的公平性.提出了使用petri网模型,采用启发式随机替换算法来控制考试系统出题难度的解决方案.     

波分复用系统中干涉滤光片的设计

目前,光纤通信已成为现代通信网的基本组成部分,承载着通信骨干网络的主要传输任务.随着急剧增长的传输容量,人们提出了各种扩大光纤通信容量的技术方案,其中,波分复用技术是目前切实可行并被广泛应用的技术方案.本文就稀疏波分复用滤光片提出了2种膜系设计方案,并进行了比较.     

序列模式挖掘算法的分析与比较

序列模式挖掘是数据挖掘中一个非常活跃的研究主题.迄今为止,围绕算法效率这个主题,人们作了大量的工作.一方面,从算法的设计策略入手;另一方面在实现算法所采用的数据结构上做文章;也有的甚至通过对所挖掘的模式进行限制以达到提高算法效率的目的.并对目前已有的各种典型算法作了详细的分析与比较,而且做出了适当的评价.     

蚁群优化算法的原理及其应用

蚁群优化算法是近年来出现的一种新的启发式搜索算法,首先介绍了蚁群算法的基本原理,然后着重讨论了如何将其用于求解旅行商问题(TSP),最后分析了蚁群算法的一些基本特征.     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性.在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速...     

基于深度强化学习的无人机自组网路由算法

针对无人机自组网节点密度大、拓扑变换频繁,导致移动自组网复杂的问题,提出了一种基于深度强化学习(deep-reinforcement learning, DRL)的分布式无人机自组网路由算法。利用DRL感知学习无人机特征,使节点不断与环境交互、探索学习最优行动(路由)策略;通过存储经验知识,维护端到端路由,赋予无人机网络智能化重构和快速修复的能力,从而提高路径的稳定性,降低路由建立和维护开销,增强网络的鲁棒性能。仿真结果表明,提出的算法具有较好的收敛性能;在路由修复时间、端到端时延,以及网络适应性、扩展性方面都优于传统的路由算法。     

基于量子的免疫进化算法及收敛性

分析和探讨了量子计算的特点及免疫进化机制,并结合免疫系统的动力学模型和免疫细胞在自我进化中的亲和度成熟机理,提出了一种基于量子计算的免疫进化算法。该算法使用量子比特表达染色体,通过免疫克隆、记忆细胞产生和抗体相似性抑制等进化机制可最终找出最优解,它比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性、更快的收敛速度和全局寻优能力。在此不仅从理论上证明了该算法的收敛,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性。     

一种支持向量预提取方法及应用

提出了一种支持向量预提取方法,对核感知机误分次数与决策边界的关系作了分析,引入了核函数和误分界,利用结构简单的感知机算法构建支持向量预提取模块,压缩样本规模,然后将处理结果输入支持向量机进行再处理,在精度和处理速度方面取得了较好的效果,仿真实验验证了这一方法的可行性。     

一种基于免疫的敏捷供应链形成算法

敏捷供应链形成是敏捷制造的首要问题,主要研究如何在众多候选企业中选择合作伙伴,形成最优供应链。该文通过引入多目标约束条件,优化了问题的数学模型,并设计了一种基于免疫的敏捷供应链形成算法,最后给出一个典型算例,以说明该算法的有效性和实用性。     

Loewner矩阵Moore-Penrose逆的快速算法

给出了求以秩为n的m×n阶Loewner矩阵Moore-Penrose逆的快速算法,该算法的计算复杂度为O(mn) O(n2)。