FP-growth算法的一种优化实现

研究工作者已经提出了许多对事务数据库中频繁模式、关联规则的挖掘算法.早期算法有Apriori算法,然而该算法利用候选项集找频繁项集,而候选项集的产生往往是非常耗时的.JianweiHan等人提出了一种改进的算法,FP-growth算法.该算法不产生候选项集,效率比Apriori算法提高了近一个数量级.在描述FP-growth算法的基础上,具体讨论了如何优化数据结构,有效的实现该算法.     

基于矩阵的频繁项集发现算法

Apriori算法是关联规则的经典算法.在分析经典Apriori算法的基础上,提出了一种有效的基于矩阵的Apriori的改进算法.该算法应用了矩阵的思想,只需对数据库扫描一次,即可得到频繁项集,大大提高了算法的效率.     

基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法

为了得到有效的、通用的定位算法,提出了两种新的定位算法——基于压缩感知的无线传感器网络节点定位算法（NLCS）及其改进算法（INLCS）.NLCS算法利用压缩感知和加权质心算法进行节点位置估计.提出了伪跳数以改进NLCS算法,提升了算法的定位性能.这两种算法解决定位问题必须满足3个条件,使其更适合于实际应用.仿真结果表明,相对于LSRC和LSVM定位算法,这两种算法有更好的定位性能.     

改进的基于DBSCAN的空间聚类算法研究

针对DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点,提出了基于层次合并的密度算法.该算法减少了DBSCAN算法中需要查询的点的数量,从而克服了DBSCAN算法I/O开销和内存消耗大的缺点.算法分析表明该算法对DBSCAN的改进是有效的.     

改进差分进化算法在系统可靠性问题中的应用

分析了经典差分进化算法的寻优特点,提出一种扩展变量维数的自适应差分进化算法.该算法将变异率作为解向量的一维分量,随其他分量一起参与算法进化的全过程,使算法参数更好地适应算法进化各阶段的要求,提高了算法性能.将改进后的算法应用到系统可靠性问题中,针对3种典型的可靠性问题进行了仿真实验.结果表明,所提出的算法与其他算法相比具有很好的寻优效果.     

连续优化问题的细菌觅食改进算法

为更有效解决连续优化问题,提出了一种基于群体搜索的群智能优化算法———细菌觅食算法.该算法模拟了细菌觅食全过程,并对细菌个体的初始化、趋化操作中的搜索步长和搜索方向进行了改进.改进后的算法有效避免了算法陷入局部最优,而算法中采用的搜索步长,进一步提高了优化的收敛速度.经大量实验仿真表明,细菌觅食算法能够有效地求解连续优化问题.将仿真结果与其它算法对比,证明了细菌觅食算法的搜索质量优于其它算法.     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

基于圆域上多项式逼近的图像重建算法

以Marr算法为基础, 给出了圆域D上图像重建的一种 基于二元多项式逼近的加速算法. 加速后算法的计算量为O(Nlg N), 当N较大时, 新算法的运行时间远小于原算法的运行时间. 同时, 与传统图像重建算法〖CD2〗滤波反投影算法（FBP）相比, 基于多项式逼近加速算法重建的图像质量优于前者. 仿真实验验证了此算法的有效性.     

一种基于频繁模式的关联规则改进算法

分析了基于频繁模式的关联规则算法Fptree,给出了一种基于二进制表示的改进算法,详细介绍了该算法的主要思想,算法实现方案.并通过实例比较了两种算法,证明新算法提高了挖掘规则的效率.     

车辆路径问题的并行粒子群算法研究

设计了一种引入了模拟退火机制的并行粒子群算法.该算法结合了基本粒子群优化算法的快速寻优能力和模拟退火算法的概率突跳性,避免了基本粒子群优化算法易于陷入局部最优的缺点,提高了进化后期算法的收敛精度.将该算法用于解决车辆路径问题,实验结果表明该算法具有较好的性能.     

几种智能算法在排课问题中的比较

排课问题是个NP完全问题,没有最优解,只有满意解。将智能算法应用于排课问题的求解取得了有效的研究成果。主要对遗传算法、模拟退火算法和蚁群算法求解排课问题做了比较分析,阐述了各算法的基本原理及算法特点,分析了各个算法用在排课问题上的优缺点。     

基于免疫遗传算法的炼钢最优炉次计划研究

针对炼钢最优炉次计划问题难以准确求解的实际情况,建立了一种含有0-1变量的整数规划模型,为了求解该优化模型,提出了一种新的免疫遗传算法.该算法通过将免疫算法和遗传算法相结合,在传统遗传算法中加入免疫算子,并且引入了新的个体选择概率模型,有效防止了算法过早收敛的现象.针对该类优化问题的特性,设计了自适应的交叉率和变异率准则,动态调整交叉率和变异率,提高了该算法的精度.基于工厂的实际数据,进行了仿真实验,实验结果表明该免疫遗传算法比普通遗传算法有着更高的搜索精度,证明了该算法在实际炼钢最优炉次计划问题中的有效性和准确性.     

钢铁企业产成品发货装船调度的模型与算法

以某钢铁企业产成品发货系统中装船调度问题为背景,建立了产成品装船调度问题多目标资源受限工程调度的数学模型,结合遗传算法和模拟退火的特点,设计了求解该问题的多目标智能优化算法,对算法输出的近似非劣解集提出了评价方法,将此模型和算法应用于某钢铁企业的实际装船调度中,结果表明,实际调度计划或者是非劣解集中的一个解,或者在非劣解集中存在某一计划优于实际调度计划·     

改进的人工鱼群算法在置换Flow Shop调度中的应用

分析了人工鱼算法(AFSA)存在的不足,在保持AFSA算法基本行为的基础上,提出了在觅食行为过程中采用基于交换列表的排序法,在随机移动行为中采用自适应的小范围移动行为的改进人工鱼群算法。根据置换Flow Shop调度问题的数学模型,给出了基于改进的人工鱼群算法的置换Flow Shop调度问题的求解策略,并详细讨论了求解步骤。仿真实验结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力、更高的搜索效率,同时验证了该算法的可行性和有效性。     

一种解决有限缓冲区流水车间调度问题的复合启发式算法

针对以最大完工时间为目标的有限缓冲区流水车间调度问题,提出了一种新的复合启发式算法.算法设计中首先使用PF-NEH算法进行解空间的搜索,并采用基于插入邻域和交换邻域的可变邻域搜索算法来增强局部搜索.仿真实验表明,该算法具有高效性和优越性.     

一种改进的车间调度问题算法

分析了求解车间调度问题的多种方法,建立了基于集合论的数学模型,研究了两层编码遗传算法在车间调度问题中的具体应用,包括编码格式、适应度度量、遗传算子等。提出了一种基于两层编码遗传算法的车间调度算法,并用三个实例验证了算法的有效性。实验结果表明:提出的车间调度算法在求解速度和求解质量上都有明显改进。     

TS+BS混合算法及在Job Shop调度问题上的应用

为解决较大规模的最小化完工时间 Job Shop调度问题 ,在 Tabu Search(TS)和 Beam Search(BS)方法基础上 ,提出一种采用基于问题结构信息的搜索树生成方法和搜索策略的调度算法 ,该算法采用通过有选择地对解空间进行分枝和评估相应的分枝实现算法迭代的 Beam Search机理 ,并利用局部搜索能力强的 Tabu Search搜索算法进行各分枝的评估 ,进而确定适合 Beam Search算法迭代的理想分枝 ,以降低 Beam Search算法漏掉好解的可能性。并用 4 0个最小化完工时间 Job Shop调度问题的 Benchm ark实例进行了数值计算。计算结果表明 ,该算法效率高 ,解的性能令人满意 ,并适应于较大规模的调度问题     

进化规划方法在并行多机调度问题中的应用

并行多机调度问题是一类重要的车间调度问题,但迄今为止,在解决工件和机器数较多的大规模并行多机调度问题还存在着许多困难。进化规划方法与遗传算法一样是一种重要的进化计算方法,但与遗传算法相比,进化规划算法的应用还刚刚开始,特别是在调度领域的应用还很少见文献报道,第一次将进化规划方法应用到并行多机调度问题中,并在问题的描述、可行解的表示、变异方法、提高进化规划方法的局部寻优能力等方面作了研究。不同规模的计算实例表明了本文提出的进化规划算法是有效的,能用于解决较大规模并行多机调度问题,且解的质量优于启发式算法和模拟退火算法。     

一种实用的JOB-SHOP生产调度算法

根据生物遗传算法并结合工件的生产工艺知识，提出了一种JOB－SHOP生产调度新算法。该算法采用可编程控制器软件编程的巡回扫描原理，解决了生产调度的仿真问题，所提出的方法为解决生产调度问题提供了新的途径。     

基于和声搜索算法的应急资源筹集优化

在应急资源调度过程中,资源的筹集问题是其解决的核心问题之一,在应急点较多的情况下,采用穷举法等传统方法求解速度较慢,不能满足应急资源快速准确调度的需要.和声搜索算法是一种启发式全局搜索算法,在许多优化问题得到很好的应用.本文将采用和声搜索算法对此类问题进行求解,并通过实验结果验证其可行性和高效性.