基于改进遗传算法的汽车散热器优化设计

根据汽车散热器体积小、耗材少的设计要求,提出了相应的优化目标函数;选定散热器百叶窗翅片的波高、波距、水管横截面长、宽、芯体总宽等结构参数作为决策变量,采用遗传算法对其进行结构优化计算;通过对换热器遗传算法优化过程特点的研究,对基本遗传算法的种群初始化、选择算子、变异算子等作了一定的改进;为验证优化模型和改进遗传算法的正确性,编制了优化设计软件,优化实例显示优化后的散热器的换热面积比原型减少了31.2%,表明改进后的遗传算法用于汽车散热器的结构优化,能够取得较好的优化效果.     

基于遗传算法的模糊控制规则优化的研究

模糊控制规则的正确选择是模糊控制器设计的关键,它决定了模糊控制系统的动态、静态性能和控制效果．针对传统的获取控制规则方法的不足,提出了在一个待优化模糊控制器的基础上,采用改进的遗传算法优化其模糊控制规则,从而使经过优化所获得的控制规则更加合理．最后对优化后的模糊控制器进行仿真比较研究,并将其应用于温室,实现温室温度的模糊控制．结果表明模糊控制规则经过优化后的模糊控制器的控制品质有较大的改善和提高．     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

一种基于遗传算法的图像分形压缩方法

为提高搜索效率，将遗传算法应用于图像分形压缩，对定义域块的位置和旋转进行二进制编码，并根据群体多样性原则自适应调整控制参数，快速地找到最优解，提高图像压缩质量．基于该方法完成的数值试验证明了它的有效性。     

路径表达式的并行正向指针跟踪算法:设计与性能分析

在对象数据库系统中,路径表达式是用于定位复杂对象的不可缺少的工具·由于路径表达式的计算非常耗时,因此若要提高数据库性能,优化和并行计算路径表达式的执行是关键环节·并行正向指针跟踪算法(PFPC)充分利用了管道并行性和I/O并行性·在基于分布式共享虚拟存储器(DSVM)的分布式对象数据库FISH系统上完成了实现和测试·对算法的设计进行了详细描述并分析其性能·     

基于系统动力学的资讯个性化推荐研究

手机等移动智能终端在全社会的普及,使得数字内容的生产能力下沉到社会各个层面,形成了多源、自主、原生的互联网媒体内容制造格局;而以社交媒体、自媒体为代表的各类新兴媒体的蓬勃发展,使得数字内容的传播能力极大增强,大量衍生内容在敏感、热点、重要事件的报道传播中产生。互联网资讯具有海量、内容质量参差不齐、观点多极等特点。如何将价值导向对正确的、信息披露准确的资讯进行精准推荐,维护和促进社会公平正义,成为司法领域的新问题和新挑战。推荐系统有效解决了用户在海量信息中难以高效获得信息的问题。基于内容的推荐技术通过分析用户以往感兴趣的项目,经计算得到相似的项目,再将相似度最高的若干项目推送给用户。推荐系统中应用最广泛的是协同过滤推荐算法(collaborative filtering,CF),该概念最早于1992年由GOLDBERG等在开发Tapestry邮件过滤系统时首次提出,其核心思想是运用算法对用户的历史行为数据进行分析,挖掘出用户的兴趣偏好,根据不同的兴趣偏好对用户进行类别划分并推荐相似偏好的物品。当前,个性化推荐已经在电子商务、影视作品、餐饮美食、新闻资讯等领域获得了较为广泛的应用。\"京东\"的推荐起步于2012年,当时的产品推荐是基于规则匹配进行的,整个推荐产品线组合就像一个个松散的原始部落,部落与部落之间没有任何工程、算法的交集。\"淘宝\"从2013年推出了\"个性化推荐\"即\"千人千面\"的推荐引擎,利用用户的一些行为,通过算法推测出用户可能喜欢的东西。\"美团\"构建了世界上最大的菜品知识库,为200多万商家、3亿多件商品绘制了知识图谱,并为2.5亿用户画像,构建了世界上用户规模最大的O2O智能推荐平台。\"豆瓣\"利用社交行为分析解决推荐问题,如基于用户相同行为的协同过滤技术、友邻推荐等,也是个性化推荐的一个补充。社交化推荐的引入,可以解决因单纯产品内容推荐导致推荐范围越来越窄的问题。\"今日头条\"的个性化推荐算法基于投票方法,其核心理念就是投票,每个用户一票,喜欢哪篇文章就把票投给哪篇文章,经过统计,最后得到的结果很可能是此类人群里最好的文章,并把这篇文章推荐给同类人群用户。该方法看起来似乎很简单,但实际上需要基于对海量用户行为的数据挖掘与分析。系统动力学是一门基于系统论、控制论与信息论,并借助计算机模拟技术的交叉学科,其通过系统的视角,进行结构化动态分析和模型模拟,擅长分析高阶、非线性时变和复杂系统,采用定性与定量相结合的方法,适合对资讯个性化推荐这种动态复杂过程进行分析。针对司法工作相关资讯的个性化推荐问题,应用系统动力学理论,对影响资讯推荐效果的重要因素在Vensim软件中进行建模仿真,构建包括用户量、文章量、标签数量和各子系统之间影响的因果反馈模型和存量流量模型,建立系统动力学方程模型,经仿真对相关因素进行敏感性分析。结果表明,文章量、设置的特征化标签和对文章的兴趣点因子等都对推荐效果有重要影响,这是在设计推荐系统时需要重点考虑的因素,也是解决推荐系统冷启动、实时性和\"信息茧房\"等关键问题的重要途径。基于系统动力学进行资讯个性化推荐研究,可以积极有效地应对司法领域资讯披露面临的挑战,提高精准推荐效果。     

基于模拟退火遗传算法的水文地质参数识别

水文地质参数识别是一个复杂的非线性优化问题，针对传统人工调参方法的局限性，提出了水文地质参数识别的模拟退火遗传算法，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，较一般遗传算法具有更好的收敛性能，最后通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

基于关联规则相关性分析的Web个性化推荐研究

通过分析关联规则在Web个性化推荐中存在的问题,对Web个性化推荐的关联规则相关性分析算法进行改进,并进行了详细的论证和仿真实验。实验结果表明改进的算法能实现更低支持度的推荐,能提高推荐的准确率和速度。     

解约束优化问题的一类广义共轭方向法：一种几何处理

运行微分几何方法将无约束最优化中的共轭方向法推广到约束最优化问题上。在约束子流形上诱导了一类新的仿射联络使原来的约束最优化问题转化为约束流形上的无约束的局部二次规划问题。从而形成了具有广义共轭方向的一种曲搜索算法。     

基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络研究

基于Petersen图的短直径与超立方体节点的高可连接性,提出了一种新型的互连网络拓扑结构——基于超立方体的双Petersen图连接的互联网络PHP(n);并对其拓扑性质进行了研究.研究表明PHP(n)网络具有正则性和良好的可扩展性与容错性.另外,还设计了PHP(n)网络上的单播、广播路由算法,证明了其通信效率均为n+...