基于增强个体信息交流的蜻蜓算法

提出一种基于增强个体信息交流的蜻蜓算法(EIDA)。针对基本蜻蜓算法存在的不足,EIDA引入三种策略:贪婪策略、平衡策略和组合策略。贪婪策略的核心在于充分利用上下代优秀个体的信息,提高收敛速度;平衡策略用于个体从全局搜索向局部开发过渡,使算法更稳定;组合策略则用于增强局部开发能力,提高解的精度。八个典型复杂函数的仿真测试表明,EIDA的全局搜索能力强,收敛速度快,求解精度高。     

一种属性约简的探测性贪婪算法

贪婪算法一旦做出贪婪选择就不能反悔,因此设计简单、执行速度快,但其搜索空间过于狭小,从而降低了贪婪解的精度.针对该问题,提出一种属性约简的探索性贪婪算法,采用前景探测策略提高贪婪解的精度.实验结果表明,该算法在时间略有增加的情况下能提高解的精度.     

一种扩频雷达多相编码设计方法

扩频雷达多相码设计属于NP-hard问题，针对此问题提出一种子群蟑螂算法。该算法使用环形结构子群划分方案，在此基础上设计了针对整群和子群的两种寻优操作，迭代过程中的两种操作被蟑螂个体通过阈值判断并随机选择，整群寻优对应全局搜索，子群寻优对应局部搜索，整个种群通过贪婪策略完成进化。子群划分方案保证了算法解的多样性，一定程度上避免了算法陷入局部最优，贪婪策略保证了算法中精英个体的规模。仿真实验显示：子群蟑螂算法有效弥补了原始蟑螂算法早熟的缺欠，可以高效求解扩频雷达多项码设计问题。     

基于改进迭代贪婪算法的预制构件调度研究

迭代贪婪算法是一种具有较强局部搜索能力的元启发式算法,但由于传统迭代贪婪算法搜索范围过大,搜索效率有限,为了进一步提升传统迭代贪婪算法的搜索能力,考虑到阈值接受算法具有能缩小搜索范围的特点,提出了一种改进的迭代贪婪算法解决流水车间预制生产的订单接受与调度问题。该改进算法是在破坏原调度序列后加入一种基于构造启发式规则的重建策略,并结合阈值接受算法的自适应接受准则用以跳出局部最优。经大量仿真实验结果显示,与传统迭代贪婪算法、禁忌搜索算法以及遗传算法对比,改进的迭代贪婪算法具有更好的求解质量和鲁棒性。     

OHQFS:一种非结构化P2P网络中数据查询搜索新策略

为了提高非结构化P2P网络中数据查询搜索的效率,提出一种新型的一跳查询与转发数据搜索新策略（OHQFS）,它是以非结构化P2P网络中的数据查询请求转发策略和非转发策略为基础,将它们整合、集成后得到的一种新策略.OHQFS策略中的查询源结点直接搜索其自身的所有邻居节点,并将查询请求转发给这些邻居节点,使得这些邻居节点再去搜索它们的相邻节点.该策略在数据查询搜索过程中无须维持一个很大的邻居节点信息集合,系统维护开销较小,通过本策略中固有的一步查询转发,使其邻居节点和邻居的邻居节点处于查询搜索范围内.网络仿真的实验结果表明,OHQFS策略相对于转发搜索策略而言,它提高了查询效率;而相对于非转发策略,它获得了较高的成功率.     

文化基因算法在多约束背包问题中的应用

文化基因算法是一种启发式算法,与一些经典数学方法相比,更适于求解多约束背包问题.文化基因算法是一种基于种群的全局搜索和基于个体的局部启发式搜索的结合体,针对多约束问题,提出采用贪婪策略通过违反度排序的方法处理多约束条件,全局搜索采用遗传算法,局部搜索采用模拟退火策略,解决具有多约束条件的0-1背包问题.通过对几个实例的求解,表明文化基因算法与标准遗传算法相比,具有更优的搜索性能.     

改进遗传算法在城市交通诱导策略中的应用

提出一种基于改进遗传算法,并将其应用于城市交通诱导策略．该算法采用邻近交叉策略增加种群的多样性,采用贪婪前伺变异策略增强算法的局部搜索能力,并且采用稳态繁殖策略更好地保护适应度高的遗传个体．在适应度函数的设计中考虑实际路网中的交叉口延误,使所求最优路径更加贴近实时的交通状态．数值实验结果表明,所提算法的全局搜索能力和收敛速度均有显著提高．     

基于弱贪婪策略的快速直觉模糊核匹配追踪方法

针对现有直觉模糊核匹配追踪算法采用贪婪算法搜索最优基函数而导致学习时间过长的局限性，基于弱贪婪策略，提出了一种随机直觉模糊核匹配追踪算法。该算法不需要保证每次迭代过程都能搜索到当前最优基函数，仅需要在原搜索空间随机抽取一个较小的核字典子集进行搜索的方式来获得近似最优基函数，从而有效地减少一次迭代过程的搜索空间，大大降低了算法的训练时间。实验结果表明，与传统方法相比，本文方法在识别率相当的情况下有效缩短一次匹配追踪时间，计算效率明显提高，且所得模型具有稀疏性好，泛化能力高等优点。     

句法知识系统的推理方法

本文在文法产生式表达知识的基础上讨论了句法知识系统的推理方法。Ｅａｒｌｅｙ算法是一种高效的句法分析算法，它可成功地用作句法知识系统的搜索策略。本文还讨论了句法知识系统的启发式搜索策略，并且提出了一种高效的深度优先搜索策略。     

基于Boltzmann行动选择策略的网络蜘蛛搜索算法

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将Boltzmann行动选择策略引入网络蜘蛛的链接选择机制，提出了一种基于Boltzmann行动选择策略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，新的算法可以有效提高搜索效率．     

WebCAD中的剖面区域搜索算法

基于Web的CAD系统是协同设计研究的一个分支。论文讨论了矢量化标记语言用于在Web上表示矢量图形的优点,比较了常见的几种剖面区域搜索算法,提出了一种不依赖操作系统的剖面区域搜索的新算法。该算法提供四种可行的搜索方向,能搜索出包含一个给定种子点的唯一外部最小剖面区域和不包含该种子点的所有内部非剖面区域,其计算复杂度与图形尺寸无关。文中最后给出了此算法的应用实例及计算性能。     

基于扩展布尔检索的Web检索算法

实用、高效的Web搜索引擎依赖于有效的检索算法，而如何提高检索精度是检索算法的关键。该文论述了一种在最短片段算法的基础上进行改进后的检索算法。它是基于扩展布尔检索框架的检索算法。还给出了新的算法在200l文本检索会议(TREC10)的Web语料上的实验数据。实验结果表明，新的算法比原始的算法在检索精度上有所提高。     

基于匿名消息广播的电子选举方案

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word-Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体.提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确.实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率.     

一种基于语义网的本体映射改进算法

针对目前基于语义网的本体映射算法中背景本体搜索面少、本体收集不精确的问题,利用基于虚拟文档的映射技术提取在Word—Net中与概念同义的同义词集,将对单个概念进行搜索转换成对同义概念集进行搜索,从而扩大本体搜索面,获取更多背景本体。提出基于语义环境的动态本体映射算法来排除错误背景本体,使本体收集更加精确。实验结果表明,该算法可有效提高映射的查全率和查准率。     

基于动力粒子群算法的网络蜘蛛搜索策略研究*

传统的基于单一价值评价的网络蜘蛛搜索策略存在主题漂移,不能有效利用链接结构信息,容易迷失方向,过于依赖关键词集等不足。提出一种基于动力粒子群算法的启发式网络蜘蛛搜索算法,新算法充分考虑W eb站点信息资源分布的特点,给合了两类评价标准的优势,根据实际的搜索情况,在线调整两种价值的权重,具有自适应性。实验表明,新算法具有较高的查全率和查准率,能较好地解决现存问题。     

求解Web集群文档分布的混沌搜索算法

提出Web集群文档分布方案,用M/G/1/K PS排队模型对服务器进行建模,将文档分布问题转化为0-1整数规划问题,然后求解该规划问题。针对该类0-1整数规划问题,给出一种基于混沌搜索的求解算法,该算法让多个独立的混沌变量在其各自的轨道中搜索,使得对应生成的0-1矩阵能遍历任意一种可能的分布,从而能搜索到全局最优解。设计一种基于贪婪思想的文档分布算法。测试表明,混沌搜索算法能找到全局最优解,优于传统的贪婪算法。     

一种新的启发式Web服务组合算法

作为推动SoA和Web服务向纵深化发展的重要支撑技术,Web服务组合一直在领域研究中占据着重要地位。提出了一种新的启发式Web服务组合算法—HASC算法,该算法分为遍历搜索和回溯组合两个过程。前者以Web服务输出集合基数为启发函数,确定到达每个目标本体所需调用的Web服务;在此基础上,后者采用输出集合与目标集合交集的基数为启发函数,逐步建立输出集合到输入集合的回溯路径,进而获取最优组合方案。最后,以公共测试集EEE05和ICEBE05为测试对象,对该算法的性能进行深入分析。实验结果表明,该算法在组合效率和寻求最短组合路径方面较同类算法有较大提升。     

胃上皮肿瘤边界跟踪算法的实现

提出了一种修正型的边界跟踪算法,该算法基于区域标号算法,并以外法线方向作为优先搜索方向来确定边界点,在边界跟踪过程中不但记录目标物体的边界点,而且还将校正像素点的归属区域。针对该算法,设计了一个2维链表的数据结构用来保存跟踪的边界点。     

VisSearch: A collaborative Web searching environment

VisSearch is a collaborative Web searching environment intended for sharing Web search results among people with similar interests, such as college students taking the same course. It facilitates students' Web searches by visualizing various Web searching processes. It also collects the visualized Web search results and applies an association rule data mining algorithm to find meaningful patterns in the Web search queries and the resulting useful Web resources. The mined patterns are then used as recommendations in guiding other students as they search the Web on the same or similar topics. This paper describes the design and implementation of the VisSearch environment and its evaluation. The experimental results showed that students who used the VisSearch environment were able to better search the Web than students who used the conventional Web search engines and Web browsers by utilizing the visualized Web searching processes and the recommended information.     

基于功能的Web服务语义相似匹配

Web上可获得的Web服务的日益增多引起了服务检索上新的挑战：准确定位所需的服务。该文在分析了传统关键词检索方法不足的基础上，提出基于功能的Web服务语义相似匹配，从查全率和查准率两方面对服务的检求质量进行了改进。