一种改进的遗传蚁群混合算法

遗传算法是一种并行、高效、全局搜索的现代智能优化算法,在计算机、自动控制等领域广泛应用。针对传统蚁群算法易于陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的遗传蚁群混合算法,经验证,该算法在算法性能方面确实得到进一步提升。     

免疫模拟退火算法及其在柔性动态Job Shop中的应用

针对车间作业调度问题，在深入分析免疫算法和模拟退火算法的基础上，将两种算法巧妙结合，提出免疫模拟退火算法。该算法引入了免疫记忆、抽取疫苗和接种疫苗等免疫机制，有助于优良个体和基因的保留和利用，提高了算法收敛性，而且其基于概率突跳特性的爬山性能可以避免早熟现象。针对西安航空发动机（集团）有限公司的柔性动态Job Shop，分别用模拟退火算法、免疫算法和免疫模拟退火算法进行了仿真和比较，研究结果表明，免疫模拟退火算法比单一算法性能更优，是求解柔性动态Job Shop问题的有效实用算法。     

基于模糊聚类分析的汽车配件库存分类研究

汽车售后服务配件库存分类管控多使用传统ABC分类法进行配件分类,这种方法分类标准单一有一定的缺陷性,提出一种基于Canopy-FCM模糊聚类分析的配件库存分类方案来改善此问题。为了消除FCM对初始聚类中心的敏感性,引入Canopy算法产生初始聚类中心,再利用FCM算法完成聚类,实验并验证了其合理性和可行性。基于汽车产业链协同平台的数据,建立配件分类模型,将基于Canopy的FCM算法应用于汽车产业链协同平台的配件分类管理中,具有一定的指导意义。     

混合式遗传算法在机械优化设计中的应用

针对机械优化设计,提出了一种混合式遗传算法（HGA）。该算法和现有的几种MGAs相比,不仅保证了全局收敛,而且提高了算法收敛速度和稳定性。应用于某水下航行器优化设计的实例,显示了该算法的优越性能,也展现了遗传算法在机械化设计中的广阔应用前景。     

数控系统轮廓圆弧插补算法研究

对平面圆弧插补的算法进行研究后,提出了提高插补精度的算法,即半步长插补算法,包括切线法和内接线法,并对整步长的内接线法提出了改进算法.     

一种混合遗传算法在货物装载中的应用

拼箱问题是货物运输中存在的NP完全问题.这里将贪婪法与自适应交叉变异算子引入到遗传算法中,设计了一种混合遗传算法,解决货箱的拼箱优化问题.文中给出了混合遗传算法与标准遗传算法、贪婪算法的比较结果.仿真研究验证了该方法的有效性.     

一种改进的单模式匹配算法

模式匹配算法在病毒特征码检测、入侵检测、生物信息等诸多领域有着广泛的应用,如何提高匹配的效率是制约模式匹配算法的决定因素,本文通过分析传统的模式匹配算法提出一种改进的单模式匹配算法,通过对比分析和验证,该算法提高了匹配效率。     

自适应滤波器中LMS算法的应用

论述了自适应滤波器的工作原理,介绍了传统的LMS算法原理,叙述了改进性LMS算法的种类及比较.介绍LMS算法在噪声对消中的应用.     

混合蚁群算法的研究及其应用

蚁群算法较强的鲁棒性、寻径过程的并行性以及易于与其他启发式算法结合的特点,使得蚁群算法吸引了越来越多研究者的注意。分析了各种混合蚁群算法,总结了蚁群算法与其他智能算法相结合的方法,针时QoS路由寻优问题验证混合蚁群算法,通过比较混合蚁群算法和基本蚁群算法的仿真结果,进一步说明混合蚁群算法的有效性和可行性。     

多群任务配置优化算法研究

根据多个子团队与多个任务子群的结构构建了一种基于预配置的规划方法,实现了多群间的配置优化.该种规划方法首先将任意一个任务子群预分配给候选的子团队求得任务成本和时间,然后在多个任务子群和多个子团队之间进一步优化配置,从而求得全局优化配置结果.采用仿真比较的方法分析了该算法的优越性.