缺省分配问题的一种解法

主要考虑了在最少时间和资源消耗的前提下,n个人执行n项并行工作的最优分配问题.通过借助于Floyd算法规则,我们给出了一种有效的两阶段迭代算法.该算法可加以推广用于解决其他文献中所研究的类似问题.     

有容量限制的仓库选址及调运问题研究

对有仓库容量限制,多工厂的三层供应关系的仓库选址问题进行了研究,给出了一种精确算法,这种算法是在求出工厂到仓库、仓库到销售点初始可行解的基础上,找出可降费的闭合回路进行调整,最后再通过减少仓库个数确定最优仓库个数和运输路线,这种算法易编程实现,具有计算速度高,存储空间少的优点.     

基于Cheng-范数的不同维度样本相似性度量

样本相似性度量在机器学习,尤其在聚类任务中起着至关重要的作用,而且许多实际问题涉及的样本,如基因、蛋白质、药物等通常具有不同维度。因此,如何度量不同维度样本相似性显得尤为重要。鉴于大多数现有相似性度量方法仅适用于相同维度样本,基于Cheng-范数,提出一种不同维度样本相似性度量新方法,并以该方法分别基于蛋白质加权图对应的加权邻接矩阵和加权拉普拉斯矩阵测量的相似性,采用层次聚类算法对蛋白质样本进行功能聚类,取得了预期的聚类结果,从而充分验证了该相似性度量方法的有效性。     

最小二乘支持向量机的浓度读数模型及实现

针对比色法测试二氧化硫浓度的问题,研究和建立颜色读数和物质浓度的数学模型测量算法,以及其实现问题。根据已有的颜色和浓度关系,对比色法测浓度问题建立对应的LSSVM算法。本文给出了用网格法寻找最优参数的方法,同时对预测结果引入三种误差评价指标,并对给定的数据进行了实际验证,计算结果显示,LSSVM拟合结果与真实值比较吻合。因此,本算法可以作为比色法测试颜色读数和物质浓度问题的有效、可靠算法。     

一阶一致性收敛速率的拓扑优化方法综述

针对通信拓扑为无向图的一阶多智能体系统,深入探讨了提高一致性协议收敛速率的拓扑优化方法。在连续模式、周期采样模式和事件触发模式的一致性协议下,一阶多智能体系统的一致性收敛速率均由网络拓扑的代数连通度（拉普拉斯矩阵的第二小特征值）决定：通信拓扑的代数连通度越大,系统达到一致性的收敛速率越高。因此,提高一致性收敛速率的问题转化为给定拓扑的代数连通度最大化问题。目前,网络拓扑代数连通度的优化方法可归纳为数学规划方法和边或边权值的调整方法。数学规划方法将问题建模为非凸的优化模型,利用优化算法进行求解,网络规模不大时,得到近似全局最优的拓扑;边或权值调整方法主要有加边、边旋转和边交换等图操作,基于这些图操作设计贪婪算法,通常能快速得到局部最优的拓扑。基于这些方法的总结,提出了多智能体系统拓扑优化可进一步研究的若干问题。