GA和HS算法解决电子化配车方法比较

本文针对海尔集团配车系统的业务需求,简要介绍了运用遗传算法(GA)和启发式算法(HS)求解集装箱装载问题的模型,讨论两个模型的建立和求解算法的异同.文中根据实验数据,对两种算法的性能进行了比较和分析,最后提出了有机地结合两种模型的设想.     

光滑支持向量机两种求解算法的比较

BFGS-Armijo法和Newton-Armijo法是求解光滑模型的常用算法。分别列出用此两种算法求解光滑支持向量机模型(SSVM)的具体步骤,并用这两种算法对求解SSVM模型进行比较研究。数值实验结果表明：Newton-Armijo法的分类性能和BFGS-Armijo法基本相同,而分类效率比BFGS-Armijo法高出约26.2%。     

求解两物种小系统发育问题的模拟退火算法

针对复制-丢失比对问题模型,提出求解复制-丢失演化模型下两物种小系统发育问题(SPP)的模拟退火算法(SA2SP)。SA2SP引入比对算法用于构造问题初始解;引入标记算法用于构建问题解的目标函数,以得到问题解的进化代价;同时还引入3种智能邻域函数,利用基因序列的进化特性,指导性地产生邻域解。利用4种真实菌属的核糖体核糖核酸(rRNA)和转运核糖核酸(tRNA)基因数据对算法的性能进行测试,实验结果表明, SA2SP能够获得较伪布尔线性规划(PBLP)求解算法更小的进化代价,是求解复制-丢失演化模型下两物种小系统发育问题的一种有效方法。     

基于非线性规划协同进化遗传算法的防空导弹火力优化分配研究

为了进一步提高防空导弹目标分配问题的求解效率和解算能力,建立了防空导弹目标火力分配模型,提出了一种非线性规划协同进化遗传算法(NLPCGA).该算法是综合非线性规划算法(NLPA)局部搜索能力强和协同进化算法(CA)求解质量高的优点,并利用遗传理论提高算法的求解效率.通过结合实例,仿真结果表明NLPCGA算法在求解防空目标火力分配问题上要优于单独两种智能算法,可以有效快速地找到最优火力分配方案,为防空作战指挥决策提供支持.     

基于缓冲池描述的DBMS分层排队网络模型及其求解

针对OLAP查询的特点,提出基于缓冲池描述的DBMS分层排队网络模型,以构建这一模型为例示范构建DBMS分层排队网络模型的方法和步骤。对比分析分层排队网络模型的两种求解算法——MOL(the Method of Layer)和SRVN(the Stochastic Rendezvous of Network)在算法结构、模型限制、描述能力、求解精度上的差别,总结出模型参数获取的三种途径。     

基于改进模拟退火算法的软件可靠性模型参数估计方法

为提升现有软件可靠性模型的拟合性能和求解精度,结合软件可靠性模型求解特征,提出一种改进的模拟退火算法。在此基础上,提出基于改进模拟退火算法的软件可靠性模型参数求解方法(简称为MSAE法),并将新方法应用于4组失效数据集。工程应用结果表明,与最大似然估计(MLE)法、和声搜索(HS)算法和蚁群(AC)算法相比,MSAE法可有效改善软件可靠性模型参数求解不收敛的情况,并且可以有效提升现有软件可靠性模型的拟合性能。     

基于离散微粒群算法求解背包问题研究

微粒群算法(PSO)是一种新的演化算法,主要用于求解数值优化问题.基于离散微粒群算法(DPSO)分别与处理约束问题的罚函数法和贪心变换方法相结合,提出了求解背包问题的两个算法:基于罚函数策略的离散微粒群算法(PFDPSO)和基于贪心变换策略的离散微粒群算法(GDPSO).通过将这两个算法与文献[7]中的混合微粒群算法(Hybrid_PSO)进行数值计算比较发现:对于求解大规模的背包问题,GDPSO非常优秀,其求解能力优于Hybrid_PSO和PFDPSO,是求解背包问题的一种非常有效的方法.     

基于改进粒子群的双层规划求解算法

提出一种采用粒子群优化算法求解双层规划模型的算法。首先对粒子群优化算法作了改进,然后用改进后的算法求解双层规划模型,通过两个粒子群优化算法之间的协同迭代,同步优化双层规划的上下层,最终求得双层规划模型的最优解。此算法将求解一般双层规划问题转化为通过两个粒子群优化算法的交互迭代来求解上下两层规划问题。通过对几种典型函数的测试,验证了此算法的有效性。     

基于粒子群优化的灰色预测方法

对灰色预测算法进行了研究。在GM(1,1)模型中,发展系数a和灰色作用量u是两个关键的参数,对系统的性能有较大的影响。传统的方法使用最小二乘法来求解,不仅计算复杂,而且预测结果的误差也较大。论文对此进行了研究,并提出了一种改进的灰色预测算法PSOGP。PSOGP的主体仍使用GM(1,1)模型,但在求解相关参数时,PSOGP使用了粒子群优化算法。仿真试验表明,与经典的GM(1,1)模型相比,PSOGP算法的预测精度得到了较大的提高。     

基于SFS方法的三维重构及精度分析

从明暗恢复形状(SFS)是计算机视觉中三维重构问题的研究热点和难点之一,目前已有算法存在两个问题:1)选择的反射模型不符合物体表面的反射特性;2)引入的约束条件和求解过程过于复杂,求解速度慢,效率低。对SFS算法进行了详细分析,引入了朗伯特光照反射模型,对物体表面做球形假设,然后对图像做近似微分运算以求出高度函数,实现了利用单幅灰度图像恢复物体表面三维形状并仿真的数据处理方法,同时对传统线性化SFS算法和所提算法进行了实验验证,对两种模型的重构精度和算法的执行效率进行了比较和分析。实验仿真结果表明,在保证一定精度的前提下,所提算法的执行效率比传统算法高。     

基于Aprior & FP-growth算法的研究

关联规则挖掘在数据挖掘中占有极其重要的地位,Apriori算法和FP-growth算法是当前关联规则中两大主要频繁项集发现算法.研究了这两种算法的基本思想,指出了算法各自的优缺点并通过具体的实例说明发现频繁项集的方法,最后通过实验对算法进行了性能上的比较.     

IP电话回声消除LMS改进算法的研究

针对传统LMS算法运算量大收敛性能差的缺点,提出了一种减小运算量并且提高收敛性能的LMS自适应滤波算法.首先从理论上介绍并分析了两种自适应滤波算法--量化误差算法(运算量小)和变步长算法(收敛速度快),接着将这两种算法的优点有机结合,提出了一种改进算法.通过在MATLAB下的辨识仿真研究和对误差曲线的分析,证明了结合后的改进算法在运算量和收敛速度方面都优于传统LMS算法.算法对于IP电话中回声消除的自适应滤波问题提供了一个较好的算法.     

两种最短路径算法的比较

Dijkstra算法与Floyd算法是求最短路径的最常用、也是最有效的两种方法。通过从多方面对Dijkstra算法与Floyd算法的进行比较、分析,给出这两种算法的差异及Floyd关键部分的程序,并介绍了Dijkstra改进的算法。     

对QS串匹配算法的一种改进

本文提出一种改进的QS算法IQS。基于CPU进行一次字节长度的字符比较和进行一次机器字长长度的整数比较所花费的时间完全相同的事实，以及QS算法对当前尝试中比较顺序和匹配失败位置不关心的特点，IQS将字符比较映射到整数域进行。由于比较次数被成倍减少，算法的平均复杂度被降低，效率相应得到提高。在真实语料上的实验结果表明，IQS算法的匹配速度明显高于QS算法。     

基于WiFi的电子标签定位算法

设计了一套以WiFi技术和RFID定位技术为基础的定位系统,简单介绍无线WiFi网络的优势及系统的硬件部分。在算法方面详细描述了LANDMARC算法和三边定位算法,对两种算法的优缺点进行分析,并结合两种算法提出一种新的算法。并在某公司楼道中进行实验,结果表明该定位算法取得了在2m范围内的准确定位。     

EM算法与K-Means算法比较

聚类是广泛应用的基本数据挖掘方法之一,它按照数据的相似性和差异性将数据分为若干簇,并使得同簇的尽量相似,不同簇的尽量相异.目前存在大量的聚类算法,本文仅考察了划分方法中的两个常用算法:EM算法和K-Means算法,并重点剖析了EM算法,对实验结果进行了分析.最后对算法进行了总结与讨论.     

基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法

模拟退火和多种群并行遗传进化是两种较好的改进遗传算法性能的方法 .将这两种思想有机地结合起来 ,提出了一种基于模拟退火机制的多种群并行遗传算法 .仿真结果表明 ,该算法不仅能增强算法的全局收敛性 ,还能加快遗传进化速度 ,得到满意的全局最优值 .     

一种优化的关联规则增量更新算法

针对PFUP算法存在扫描多次数据库这个瓶颈问题,提出一种优化的关联规则增量更新算法MIFUP(Mixed Improve Fast Updating).该算法提出了两种优化策略:借鉴事务压缩原理和用数组存放一阶非频繁项集个数.实验仿真说明,MIFUP算法效率明显优于PFUP算法.     

石油传输网络最少增压器问题的回溯与分支限界解法

回溯法和分支限界法是用于解决诸多问题的重要而有效的方法。本文首先提出石油传输网络中的最少增压器问题,然后介绍了基于回溯法和分支限界法的两种有效算法,最后对这两种算法进行了比较和讨论。实验结果验证了算法的有效性。     

PSO和ABC的混合优化算法

通过将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法相结合,提出一种ABC-PSO并行混合优化算法。在每次迭代中,将种群分为两个子种群,一个子种群使用PSO算法,另一个子种群使用ABC算法,两个算法寻优后进行比较,选出最优适应值。通过混合算法对4个标准函数进行测试,并与标准PSO算法进行比较,结果表明混合算法具有更好的优化性能。