基于混合模拟退火算法的多约束装箱问题研究

文章针对现实中在实际多种约束条件下存在的三维装箱问题,考虑在多种现实约束条件下,建立一个装箱模型。该模型通过启发式算法得到一个初始解,再根据模拟退火法得到最优解,利用标准抽样对最优解进行多次测试,得到符合实际情况的最优解,提高空间利用率,从而实现利润最大化。最后,以一个具体的例子进行测试,计算结果表明在约束条件下装箱问题的解决方案可行性较强。     

一种自适应的混合协同过滤推荐算法

为解决协同过滤算法在处理数据量较大时存在推荐效率低的问题,提出一种自适应混合协同推荐算法。根据待推荐用户活跃度和目标物品新鲜度调节模型权重,基于张量分解计算物品间的相似度,通过短路径枚举叠加生成预测结果。实验结果表明,与CBCF算法相比,该算法推荐准确率提高了28.6%。     

基于改进入侵杂草算法的多用户检测

由于用户的扩频序列不能时刻保持完全正交,DS-CDMA系统中不可避免地存在多址干扰。为了有效抑制多址干扰,通过映射函数将入侵杂草优化算法中父代杂草的扩散距离转换成二进制杂草的变异概率,提出基于入侵杂草优化算法的多用户检测器。针对算法的收敛速度慢和寻优精度低的问题,提出基于正切函数的正态分布标准差变化曲线。通过仿真验证了利用所提算法解决多用户检测问题的有效性,并与传统检测器、解相关检测器以及基于基本遗传算法和基本粒子群算法的多用户检测器进行了比较。仿真结果表明,该方法的性能接近最优解,且收敛速度更快。