基于磁场描述的TSPTW问题模型及其蚁群优化算法

针对带有时间窗限制的旅行商问题(travelling salesman problem with time windows,TSPTW)提出了一种基于磁场模型的蚁群变异算法(MFM-ACOMF).它通过修正传统蚁群算法的启发函数,满足用户的时间需求,并降低算法陷入局部最优的可能性;在得到最终解后,通过变异策略对未达到时间窗标准的顾客节点进行优化.仿真实验结果表明:MFM-ACOMF算法与传统ACOM算法相比,在最优解质量和顾客满意率方面都有一定程度的提高.     

快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测方法

针对蚁群聚类在蛋白质相互作用( protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测( fast ant colony clustering for functional module detection, FACC-FMD)方法。该算法计算每个蛋白质与核心组蛋白质的相似度,根据拾起放下模型进行聚类,得到的初始聚类结果中功能模块之间相似度很小,省去了原始蚁群聚类算法中的合并和过滤操作,缩短了求解时间。同时该算法根据蛋白质的关键性对蚁群聚类中的拾起放下操作做了更严格的约束,以减少拾起放下的次数,加速了聚类的过程。在多个PPI网络上的实验表明：与原始蚁群聚类方法相比,FACC-FMD大幅度提高了时间性能,同时取得了良好的检测质量,而且与近年来的一些经典算法相比在多项性能指标上也具有一定的优势。     

一种混合的贝叶斯网结构学习算法

贝叶斯网是人工智能中一个重要的理论模型,也是现实世界中不确定性问题建模的重要工具.针对贝叶斯网的结构学习问题,提出了一种将约束满足、蚁群优化和模拟退火策略相结合的混合算法.新算法首先利用阈值自调整的条件测试来动态地压缩搜索空间,在加速搜索过程的同时保证学习的求解质量;然后在基于MDL的蚁群随机搜索中引入模拟退火的优化调节机制,改进了算法的优化效率.实验结果验证了所提策略的有效性,与最新的同类算法相比,新算法在保持较快收敛速度的前提下具有更好的求解质量.     

基于离散蛙跳算法的零空闲流水线调度问题求解

针对零空闲流水线调度问题,提出了一种新的离散化蛙跳求解算法.该算法借助蛙跳算法优化机理,采用基于工件序列的编码方式和新的个体产生方法扩展了传统蛙跳算法的求解模型,并结合简化邻域搜索算法给出了3种改进策略.仿真实验表明了所提算法及策略的有效性.     

基于聚类和分段优化的蚁群算法

针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(TSP)时精度和时间方面的不足,提出了一种新的算法,该算法采用多阶段的蚁群寻优策略.算法的复杂度分析及在大规模TSP问题上的实验表明:该算法在保证获得较好解的前提下收敛速度得到了较大的改进.     

计算机专业研究生科研能力的培养

本文针对目前计算机专业研究生培养面临的问题,首先指出加强研究生科研能力培养的重要性,然后诠释了研究生科研能力的内涵,最后对学校、导师和研究生在研究生科研能力的培养中应发挥的作用进行了探讨。     

基于正则化Softmax回归的全脑功能性磁共振成像数据特征选择框架*

针对功能性磁共振成像(fMRI)数据高维小样本特性给分类模型带来的过拟合问题,文中基于Softmax回归提出结合L2正则与L1正则的全脑fMRI数据特征选择框架.首先,基于大脑认知的特点,将全脑分成感兴趣区域和非感兴趣区域.然后,使用可以缩小权值系数的L2正则对感兴趣区域建模以选出感兴趣区域的全部体素,使用具有稀疏作用的L1正则对非感兴趣区域建模以选出非感兴趣区域中的激活体素.最后,结合感兴趣区域和非感兴趣区域的体素构成全脑fMRI数据的正则化Softmax回归模型.在Haxby数据集上的实验表明,L2与L1的正则化策略可有效提升全脑分类的准确率.     

基于决策属性的关联规则挖掘优化算法

针对贴片机的数据挖掘课题中,关联规则生成规则数较多而不易于分析的问题,研究了单决策属性作为规则后件的方法,对实际应用中存在条件约束的情况进行了分析,提出了基于决策属性的关联规则挖掘优化算法。应用结果表明这样得到的规则简洁明确,规则具有实用价值,并且频繁集优化的效果显著,达到了快速挖掘的目的。     

落实科学发展观,深化“人工智能”课程的教学改革

"人工智能"是信息类专业的一门重要课程,但一直以来该课程教学难以获得预期效果,更无法满足学生能力培养和素质教育的目的。在深入学习和落实科学发展观的新形势下,本文分析现阶段进行人工智能教学改革的意义,阐述结合人工智能学科知识、大学教学理念、现代教育手段和人才培养需求等各方面的发展,进行"人工智能"课程教学改革的内容,并对推进和深化人工智能教学改革有效举措进行探讨。     

基于文化算法的PPI网络功能模块检测方法

为了解决蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络功能模块检测问题,提出一种基于文化算法的PPI网络功能模块检测(CA-FMD)方法.首先,每个个体采用基于节点邻居有序表的编码方式表示功能模块检测问题的一个可行解.然后,利用文化算法的双层进化机制获得最优解,其中,上层机制用来模拟信念空间中群体经验的进化,下层机制用来刻画种群空间中个体的进化.最后,借助2个空间的相互作用和影响完成解的优化.在3个数据集上的实验结果表明:与其他算法相比,CA-FMD方法在多项评价指标上都具有明显的优势.