改良遗传算法在图像多阈值分割中的应用

最大熵原则是图像阈值分割的一个重要方法、但是用此方法进行多阈值分割时，存在着计算开销巨大的问题．笔者在M．Srinivas的自适应遗传算法基础上提出一种改良的遗传算法，用于基于模糊最大熵图像多阈值分割，克服了此分割方法计算量大的问题．通过实验，比较了改良遗传算法和M．Srinivas自适应遗传算法及模拟退火算法，显示了改良遗传算法的有效性．     

基于模拟退火算法的子集AR模型辨识方法及其应用

该文提出一种子集ＡＲ模型辨识算法，该方法采用模拟退火随机搜索算法，对模型的回归项子集进行优化辨识，克服“组合爆炸”问题，简化计算。文中还讨论了基于该算法的人口死亡率建模和预报问题。     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解     

Ad Hoc网络中基于模拟退火-蚁群算法的QoS路由发现方法

针对Ad Hoc网络的动态网络环境和链路、节点性能限制等不利因素，提出了一种新的QoS路由发现方法——SAANT．该方法利用蚁群算法增加了发现可用QoS路由的概率，利用基于概率的路由转发策略来减少洪泛造成的网络开销，从而强化所提算法的全局搜索能力和自适应性，减小了洪泛对Ad Hoc网络性能的影响．所提方法还利用模拟退火算法调整路由发现算法的搜索方向，以弥补蚂蚁算法收敛速度上的弱点，减少了搜索过程中的停滞现象．在包投递成功率、平均包延迟和吞吐量等方面，通过仿真实验对SAANT、仅基于蚁群算法的QoS路由算法和传统的按需路由算法的方法进行了性能比较，结果表明，在Ad Hoc网络环境下，SAANT的收敛速度、移动性能和网络负载性能均表现出更好的适应性．     

Synthetic seismograms of ground motion near earthquake fault using simulated Green’s function method

Seismograms near source fault were synthesized using the hybrid empirical Green＇s function method where the discretely simulated seismic waveforms are used for Green＇s functions instead of the observed waveforms of small earthquakes. The Green＇s function seismic waveforms for small earthquake were calculated by solving wave equation using the pseudo-spectral method with the staggered grid real FFT strategy under a detailed 2-D velocity structure in Kobe region. Magnitude and seismic moment of simulated Green＇s function waveforms were firstly determined by using the relationship between fault length and corner frequency of source spectrum. The simulated Green＇s function waveforms were employed to synthesize seismograms of strong ground motion near the earthquake fault. The synthetic seismograms of the target earthquake were performed based on the model with multiple source rupture processes. The results suggest that synthesized seismograms coincide well with observed seismic waveforms of the 1995 Hyogo-ken Nanbu earthquake. The simulated Green＇s function method is very useful for prediction of the strong ground motion in region without observed seismic waveforms. The present technique spreads application field of the empirical Green＇s function method.     

模拟退火算法机理研究

从机理上分析了采用Metropolis概率接受准则的重要性 ,认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值 ,避免了落入局部极小点的可能 ,然后在退火计划的控制下模拟退火算法 ,最终可以找到最优解 ;深入分析了算法的退火计划和模型扰动 ,以及两者之间的配合的技巧 ,认为算法本身可以作进一步的改进 ;并提出了改进的思路 ,为下一步的具体改进打下了基础     

多功能实验室数据采集系统

数据采集是实验室进行各种试验必不可少的技术手段，多功能实验室数据采集系统综合采用了计算机技术，通信技术，显示技术和控制技术，采用了分散控制，集中操作，分级管理和分而自治的设计原则，实现了多种参数的数据采集、存储、分析及远距离传送，在冻结管模拟试验中采用该系统进行数据采集，简化了试验准备，提高了数据采集的准确性。     

短期负荷预测模型及其影响因素

在分析电力负荷曲线特性的基础上，将日负荷分成工作日和非工作日，并着重考虑温度对负荷曲线特性的影响，将BP算法和模拟退火(SA)算法相结合，对某电网的日负荷数据进行实际计算，发现考虑预测日类型和温度等因素后，负荷预测精度有很大提高．     

基于模拟退火机制的网络蜘蛛搜索策略

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将模拟退火机制引入网络蜘蛛的链接选择策略。提出了一种基于模拟退火机制的启发式网络蜘蛛搜索算法。针对国外四所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明，新算法可以有效提高搜索效率。     

网络包分类算法仿真测试与比较研究

在深入分析基于树结构和计算几何学点定位算法而衍生的主要分类算法原理的基础上 ,建立了算法性能评估仿真测试平台 .平台包括网络流的软件仿真、算法的软件实现和算法性能参数测试统计三个主要部分 .通过对各算法的时间性能和空间性能及其随分类规则数和分类域数的变化趋势的测量 ,从数量上把握各算法的主要特点及其适用性 ,从而可以将各种算法有机地结合在一起胜任速度越来越高的网络应用需求 ,同时也是进一步研究其它算法的基础 .