混合模拟退火算法解决VLSI布局问题

VLSI布局问题是集成电路物理设计过程中的关键步骤，它直接影响整个设计的成败。Slicing结构是一种简单而高效的布局表示方法，采用正则波兰表达式编码，将模拟退火与禁忌搜索算法结合形成了一种以模拟退火算法为基础的混合算法进行求解，用MCNC benchmarks进行实验，结果表明：文章提出的混合算法比模拟退火算法在求解效率和质量上都有较大的提高。     

基于网格划分策略的改进人工鱼群算法

人工鱼群算法是一种新型的随机搜索优化算法，初步研究表明该算法具有许多优良的性质。通过引入网格划分策略和禁忌搜索算法．对基本人工鱼群算法进行了改进，减少了迂回搜索的无用计算，同时也使人工鱼可以在解空间内进行更为全面的搜索，提高了搜索效率，加快了系统满意解域的确定；通过对变量空间进行网格划分，提供了获取系统最优解的方法，而且加强了对鱼群公告板信息的使用。实验表明，与基本人工鱼群算法相比，该方法具有明显的优越性。     

量子禁忌搜索算法的研究

针对量子智能算法对高维函数的优化时存在容易陷入局部最优的问题,提出了量子禁忌搜索算法.在量子比特相位增量空间方面,提出了一种按指数级别下降并可动态循环调整的策略;在候选解相位邻域空间方面,提出了一种与禁忌表中最优解有关的可动态调整的划分方法,并增加了候选解局部优化处理方法.为了验证算法的有效性,在高维函数极值问题和多维背包问题进行了仿真,结果表明本文算法收敛速度快,求解精度高.     

一种基于牛顿迭代法求解LSF的有效算法

文章针对10阶LSF参数求解，提出一种基于牛顿迭代法的有效算法，并通过实验比较了该算法和经典的Kabal搜索算法的运算量、精度。该算法避免了多项武降次，计算量又远远小于经典的搜索算法．适于用大规模集成电路实现，而且可以推广应用干求解更高阶LSF参数。     

基于多目标禁忌搜索算法的认知无线电频谱分配

针对认知无线电动态频谱分配问题,建立图着色频谱分配模型,将模型中的分配矩阵和禁忌搜索算法中的可行解相对应,提出基于禁忌搜索的智能求解算法。同时将高斯柯西算子引入到禁忌搜索的更新策略当中,改善了算法的收敛速度和爬坡能力。在最大化认知无线电网络效益和最大化公平效益准则下建立多目标评价函数,将禁忌搜索算法和粒子群算法在图着色频谱分配模型基础上进行性能比较,结果表明在不同权重的评价函数下,禁忌搜索算法找到的理想最优解都要优于粒子群算法。     

基于Multi-Agent仿真的动态车辆路径算法研究

针对DVRP(Dynamic Vehicle Routing Problem,动态车辆路径问题)的复杂性和灵活性,考虑到DVRP问题中的客户需求、交通流和车队管理,提出将MATSim(Multi-Agent Transport Simulation,多Agent交通仿真)和DVRP算法相结合的策略,利用MATSim仿真框架构造一个动态的现实世界环境,结合DVRP算法来求解DVRP问题。DVRP算法采用的是结合进化算法和局部搜索策略的模因算法,同时给出了3种不同客户拓扑结构下的测试用例,并比较了DVRP算法与蚁群算法和禁忌搜索算法的结果,表明该算法具有更高的效率。     

禁忌搜索求解排课问题的应用研究

提出了一种基于禁忌搜索算法的排课问题解决方案,结合了经典的网络流算法与现代启发式的禁忌搜索算法,使得两种算法优势互补,带来了更好的处理问题的能力.经实际数据的仿真验证,该算法具有一定可行性和适用性.     

用EDA和禁忌搜索算法进行文本聚类

基于VSM的文本聚类忽略了文本关键词稀疏带来的相似度漂移问题和关键词之间的语义信息和各维度之间的关系,致使文本的相似度计算不精确,文中对相似度计算方法 TF-IDF进行了改进,并提出一种新的聚类方法,利用分布式估计算法和禁忌搜索算法进行聚类,融合分布式估计算法的收敛速度快和禁忌搜索算法能跳出局部搜索的优点,首先对文本进行预处理,然后用分布式估计算法和禁忌搜索算法聚类,既能快速聚类又能防止聚类收敛到局部最优。测试结果表明这种算法行之有效。     

用EDA和禁忌搜索算法进行文本聚类

基于VSM的文本聚类忽略了文本关键词稀疏带来的相似度漂移问题和关键词之间的语义信息和各维度之间的关系,致使文本的相似度计算不精确,文中对相似度计算方法TF—IDF进行了改进,并提出一种新的聚类方法,利用分布式估计算法和禁忌搜索算法进行聚类,融合分布式估计算法的收敛速度快和禁忌搜索算法能跳出局部搜索的优点,首先对文本进行预处理,然后用分布式估计算法和禁忌搜索算法聚类,既能快速聚类又能防止聚类收敛到局部最优。测试结果表明这种算法行之有效。     

基于改进的禁忌搜索算法求解车间作业调度问题

本文描述了一种解决车间作业调度最短完工时间问题的有效禁忌搜索算法,建立了该问题的数学模型,并提出了新的邻域构造方法。该算法利用改进的插入算法构造尽可能好的初始解,然后使用禁忌搜索算法改进当前解。实验结果表明该算法是可行和有效的。     

基于H.264预测模式选择的并行算法

针对H.264编码器提出了一种基于线程级别的并行化算法,用于快速RDO模式决策,可以有效地解决H.264编码器帧内模式决策和帧间模式决策之间的数据依赖性,开发出线性级别的并行快速模式决策算法。此外,该方法可以容易地映射到硬件架构,同时采用改进的比特率估计算法和低复杂性的整数失真估计方法。实验结果表明,文中算法减少了总编码时间,降低了运动估计ME的计算开销,同时保持较低的PSNR损失和比特率增加。     

基于遗传算法的声源三维定位方法

相位变换加权的可控响应功率（SRP-PHAT）算法是一种基于麦克风阵列的鲁棒声源定位方法,该算法在有混响和噪声的环境下仍有较高的定位精度.但该算法用网格法对整个声源空间进行搜索,逐点计算其目标函数,因而总的计算量非常大,不适用于实时定位系统.针对SRP-PHAT的特点,采用遗传算法进行搜索,使总的计算量大幅度降低.仿真结果表明在混响时间为300ms,信噪比为5dB的条件下,该算法仍可达到较高的定位精度.     

双向ACO算法应用于静态机器人全局路径规划研究

提出双向蚁群算法并应用于静态环境下的机器人全局路径规划问题.对栅格法环境建模进行改进,将传统的栅格法改进为膨胀栅格法;使用双向蚁群算法在出发点和目标点设置带有不同标记的两族蚂蚁相向爬行完成搜索,启发信息主要通过目标点、出发点和蚂蚁的当前位置二维坐标值计算得出;信息素存储采用方向信息素矩阵.仿真实验证明:即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径.     

基于CAD等高线的三角网建模及地形重建

三维地形是自然环境模拟中不可缺少的重要组成部分,具有广泛的应用价值。本文采用DXF格式文件提取CAD图形中等高线元素,通过建立网格索引实现了DTM数据的高效组织和管理,在VS2005开发环境下,提出按网格轮流取点的策略,减少了搜索时间。实验采用重庆某山区的真实等高线数据运用该算法模拟地形。结果表明,此算法保留了等高线所包含的丰富的地形特征,较好地实现了三维真实感地形重建。     

基于决策树算法的入侵检测研究

目前网络环境日益复杂,传统的入侵检测效率较低,为提高网络入侵检测的效率和准确性,本文提出一种基于决策树算法的入侵检测模型.针对决策树算法准确性高、速度快和可以处理高维数据等特点,采用多种类型的决策树算法对入侵数据特征分析处理,对比效果,最后对网格搜索算法进行改进,提高网格搜索算法优化模型参数的效率.通过实验分析,在模型...     

基于量子粒子群优化的最优障碍路径分析

针对障碍环境下空间最优路径分析问题,提出了一种基于量子粒子群优化的空间最优路径分析方法.该方法采用栅格法进行环境建模,利用量子粒子群优化算法参数少、收敛速度快、鲁棒性好、能够较好地收敛于全局最优点等优点,搜索一条无障碍路径.仿真实验结果验证了该方法的有效性,是在障碍环境中寻找一条空间最优路径的一种较好的方法.     

A grid computing-based approach for the acceleration of simulations in cardiology.

This paper combines high-performance computing and grid computing technologies to accelerate multiple executions of a biomedical application that simulates the action potential propagation on cardiac tissues. First, a parallelization strategy was employed to accelerate the execution of simulations on a cluster of personal computers (PCs). Then, grid computing was employed to concurrently perform the multiple simulations that compose the cardiac case studies on the resources of a grid deployment, by means of a service-oriented approach. This way, biomedical experts are provided with a gateway to easily access a grid infrastructure for the execution of these research studies. Emphasis is stressed on the methodology employed. In order to assess the benefits of the grid, a cardiac case study, which analyzes the effects of premature stimulation on reentry generation during myocardial ischemia, has been carried out. The collaborative usage of a distributed computing infrastructure has reduced the time required for the execution of cardiac case studies, which allows, for example, to take more accurate decisions when evaluating the effects of new antiarrhythmic drugs on the electrical activity of the heart.     

GPU-accelerated fem solver for three dimensional electromagnetic analysis

A new Graphics Processing Unit (GPU) parallelization strategy is proposed to accelerate sparse finite element computation for three dimensional electromagnetic analysis. The parallelization strategy is employed based on a new compression format called sliced ELL Four (sliced ELL-F). The sliced ELL-F format-based parallelization strategy is designed for hastening many addition, dot product, and Sparse Matrix Vector Product (SMVP) operations in the Conjugate Gradient Norm (CGN) calculation of finite element equations. The new implementation of SMVP on GPUs is evaluated. The proposed strategy executed on a GPU can efficiently solve sparse finite element equations, especially when the equations are huge sparse (size of most rows in a coefficient matrix is less than 8). Numerical results show the sliced ELL-F format-based parallelization strategy can reach significant speedups compared to Compressed Sparse Row (CSR) format.     

基于自适应遗传算法的电子支援侦察搜索方式设计

电子支援侦察是雷达对抗侦察的重要组成部分,主要借助已有情报信息对高威胁目标进行核实精测,对时效性和精确性具有较高的要求。传统的搜索方式多为周期步进或区间搜索,与电子支援侦察的任务特性和搜索要求并未完全契合,面对不同环境和任务的灵活性较差。文中基于自适应遗传算法对电子支援侦察的搜索方式进行设计:每一条染色体对应一种侦察搜索方式,染色体的基因值和基因位分别对应该时刻侦察系统的侦察区间和侦察系统在不同区间的停留顺序,以截获概率为适应度函数进行染色体的诱导变异,得到的最优染色体即为当前环境和任务下的最佳搜索方式。理论推导和实验仿真验证了该搜索方式的可行性和有效性。     

复杂环境中电力线激光点云的自动提取

为了解决目前复杂环境下电力线提取精度及鲁棒性低的问题，提出了一种基于激光点云的电力线自动提取方法。通过主成分分析确定输电线路的主方向，将长距离输电走廊划分为多个空间网格，以应对地形起伏变化时植被点云对提取算法的干扰；再通过一种自顶向下的全新滤波算法剔除每个空间网格的地物点，根据点云密度分布差异实现电力线和电塔的自动分离；另外, 提出半径搜索算法对分离后的结果进行处理，得到单条电力线的激光点云数据。结果表明，所提出的方法对电力线的提取精度高达99.69%，针对不同连接塔型和不同地形都具有很好的鲁棒性。该研究在输电通道空间结构的自动分析领域以及智能巡检领域具有良好的工程应用价值。