基于VNS-EM混合算法的两阶段装配流水车间调度

针对以最小化工件提前期和拖期惩罚费用加权和为目标的两阶段装配流水车间调度问题,证明了工件之间的最优排序性质,并将其嵌入优化算法中.由于该问题的NP难性,提出了一种变邻域类电磁机制(VNS-EM)混合算法.该混合算法在类电磁机制(EM)算法的每一次迭代过程中嵌入改进的变邻域搜索(VNS)算法,利用其较好的局部搜索能力对每代最优个体的邻域进行精细搜索,从而提高解的质量.仿真结果表明了算法的有效性.与VNS算法和EM算法相比较,提出的VNS-EM混合算法能更好地兼顾算法的精度和求解速度.     

基于跳点搜索算法的网格地图寻路

等价网格环境下的寻路问题普遍存在于机器人、电子游戏等应用领域.其中,最先进的技术都被分层寻路算法所主导,这些算法速度快且内存开销较小,但通常返回的路径都是次优的.本文提出了一个新颖的、特定于网格的搜索策略,该策略速度快、最优且无需内存开销,其算法可以描述为一个宏算符,该宏算符识别和有选择地扩展网格地图上的仅仅某些节点,我们称之为跳点,连接两个跳点的路径上的中间节点将不再被扩展.我们将证明该方法计算出的解总是优解的;然后,进行了深入的实证分析,并将我们的方法与其他文献上的相关工作做对比.我们发现利用跳点进行搜索能将A＊算法的速度提高一个数量级甚至更多;同时,我们报告了跳点搜索相对于当前最先进的技术而言有明显的改进.     

利用改进的HBDE算法求解MAX-k-SAT问题

目前,利用进化算法求解组合优化问题已成为智能计算领域中的研究热点。本文基于二进制差分演化算法和动态变邻域搜索相结合提出了一种求解最大可满足问题(MAX-k-SAT)的改进算法(记为IBDE),通过与遗传算法和Johnson算法对一系列随机大规模MAX-k-SAT实例的求解比较表明:IBDE是一种求解MAX-k-SAT问题非常有效的新方法。     

基于顺序查找算法的医院中西药处方审核系统的建立

构建基于顺序查找算法的医院中西药处方审核子系统。在医院管理信息系统的基础上,运用Visual Studio 2005、SQL Server 2005等网络开发应用软件编程。试运行一个多月,共审核处方1 000例,其中系统提示有中西药配伍问题的处方32例有效的保障了临床处方的药学合理性。医院中西药处方审核子系统的试运行为临床用药安全提供了保障,也为医院临床药学,尤其是中医院、中西医结合医院临床中药学的工作内涵探索,提示了切入点,值得推广。     

Armijo线搜索下谱共轭梯度法全局收敛的一个充分条件

在一般假设下,提出并证明了Armijo线搜索下谱共轭梯度法全局收敛的一个充分条件,分析了充分条件的优越性。分析结果表明:1)该充分条件的一个推论是文献[9]中定理1弱化后的结果;2)谱参数对谱共轭梯度法的全局收敛性起着重要的调节作用;3)该充分条件为构造全局收敛的谱共轭梯度法提供了依据。     

带有全局交叉的修正和声搜索算法

为增强和声搜索算法的全局搜索能力,提出一种带有全局交叉的修正和声搜索(MHSgc)算法.MHSgc算法采用多和声记忆库协同创作,应用邻域学习策略进行调整,取代原有的基音调整,从而增加了种群多样性.同时,提出一种全局交叉操作,并融合到MHSgc算法中,防止算法陷入局部最小.针对几个标准函数进行了实验仿真,数值结果表明,上述算法优于文献报道的8种智能算法(HS,IHS,GHS,NGHS,EHS,ITHS,MPSO,RMDE),具有较好的优化潜力.     

图像搜索引擎评价实证研究

根据前X命中记录,制定了3个评价指标对互联网上的图像搜索引擎进行评价,并依据评价结果给出了用户选择图像搜索引擎的基本策略。     

公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型

为提高综合货运交通枢纽布局的科学性和合理性,基于公铁联运轴辐式网络产生不同的“流量-运费”折扣系数和不同类型枢纽的时间延迟因子,提出考虑能力限制的公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型,运用禁忌搜索算法进行求解.最后将模型和算法应用于京津冀和晋陕构成的煤炭运输网络实例中,进行分析求解.结果表明,该模型和算法在解决公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局问题具有较高的可行性和有效性,为枢纽规划部门提供决策参考.     

候车视觉搜索与公交车体外观特征的眼动跳视研究

通过模拟乘客等候公交车时的真实场景,运用眼球运动追踪设备对城市公交车车体外观的设计布局进行眼动实验与研究.收集被试者观察公交车进站时的视觉参数数据,对数据进行归纳整理,比较被试者在辨认出目标公交车前后眼动跳视数据上的差异,分析数据差异存在的原因,从而得出候车者视觉搜索特征与公交车车体外观关系的相关结论.并对现有公交车车体外观进行优化改良设计,减少不必要的视觉干扰,提升候车乘客在候车过程中的视觉搜索体验,从而引导乘客无障碍地搭乘上目标公交车辆.     

大规模MIMO系统中的双向搜索天线选择算法

大规模MIMO(Massive MIMO)拥有众多天线,如果按照传统的方式配备等量的射频链路,势必会大幅度增加硬件成本及系统复杂度.天线选择技术能够在不损害多天线系统优势的前提下,使射频链路成本明显下降.天线选择的主要方法其思想是在全部天线中选出部分天线传输数据,从而使射频链路成本不再成为限制因素,在实际的无线信道中,信道状态变化多样,为了达到所需性能指标,通信系统需要选择不同数目的天线进行数据传输,而现有的天线选择算法往往只适用于固定天线数的场景.本文针对多变的信道状态,基于递增选择算法与递减选择算法提出了双向搜索天线选择算法,能够灵活应对不同的天线数需求,并且保持了较低的计算复杂度.