差分准对立学习多目标蚁狮算法

为解决多目标优化问题，对经典的蚁狮算法进行改进，提出了基于差分进化的准对立学习多目标蚁狮算法（DEQOMALO）。该算法针对蚁狮算法易陷入局部最优的不足，一方面，该算法引用差分进化的思想，充分利用种群和精英蚁狮的信息对原算法中蚂蚁个体的位置更新方式进行改进；另一方面采用反向学习策略对蚂蚁种群进行优化，将原种群个体和其准对立个体进行混合并择优作为新的种群，大大增加种群的多样性。选取典型的标准测试函数，将提出的算法与原始蚁狮算法以及其他传统进化策略优化的蚁狮算法进行比较。实验结果表明，改进算法在收敛性和分布性上均有很大程度的提升，在解决双目标优化问题上具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于混合蚁群算法的异质车队低碳VRP研究

针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题，建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队，两个节点之间有多条道路的柔性路径，以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素，以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标，并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法，利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性，利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析，验证了算法和模型的有效性。     

改进的多层感知机在客户流失预测中的应用

针对在传统的客户流失预测数据预处理中，使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题，提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进，通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射，有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据，增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明，改进后的模型既有效地提高了预测的准确度，又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。     

基于LBT-SA的LoRaWAN信道接入方法研究

标准LoRaWAN协议中定义的纯ALOHA信道接入方法在网络负载较大时会造成大量碰撞，使LoRa网络的可扩展性和可靠性受到极大挑战。为此提出了一种将先听后说与模拟退火相结合（Listen Before Talk combined with Simulated Annealing，LBT-SA）的LoRa信道接入方法。该方法通过在设备发送之前先监听信道，降低信道被同时接入的概率，并以成功传输所需退避时间为初始值，搜索更小的退避时间。仿真结果表明，LBT-SA和基于二元指数退避算法的先听后说（Listen Before Talk，LBT）方法在包成功传输率方面保持了高度的一致，并且LBT-SA在周期传输过程中逐渐减少了不必要的退避时间，从而减少了时延。在多达10 000个终端接入单个网关的场景中，该算法的平均退避时间至少降低了16.38%。     

基于虚拟现实的复杂场景加载优化算法

目前大规模场景模型生成的需求量日益增加, 现提出了一种基于区域的自动 LOD (Levels Of Details)构建算法. 该算法基于动态网格简化算法, 在游戏设计制作的过程中, 游戏开发人员会经常需要对美工部门人员提供的模型进行优化. 为了可以使模型的面数得到简化, 并且不改变模型的外观. 当今流行的 LOD技术非常擅于处理这种情况, 判断模型与摄像机的距离如果超过一定范围之后, 自动调取不同层次的模型, 当模型距离摄像机很远的情况下使用面数低的模型替换高模, 这样可以提高帧率并且降低摄像机前的三角面以及顶点数从而减少渲染压力. 一般模型的简化分为静态和动态模型的简化.大部分情况下, 程序员会让美工部门提供几套不同面数的模型或者通过模型简化工具对高模进行减面并存成多个Mesh, 并在程序运行的时候, 根据模型与摄像机的距离远近动态的替换Mesh. 这是一种静态的方法.这里将尝试使用一种动态的网格简化和LOD技术相结合的方法. 这种新型算法的大大的简化了操作流程, 美术人员只需要提供一个模型, 程序员可以使用这种方法生成量级不同的低模, 根据摄像机与模型的远近自动的调取不同精度的模型.     

基于控制算法理论及网络图的计算机算法研究

随着科学技术的不断发展,计算机技术领域逐步普及,相关技术理论等已经渗透到我们工作、生活的方方面面,各行业发展势头迅猛.在计算机的算法研究领域中,将计算机的控制算法与网络图的计算机算法相互融合,共同协作发展,并可在控制算法上实现定性与定量的相关优势.本文以文献对比法和理论分析法,首先对计算机网络显示及控制算法的相关运行原理及作用机理进行研究,重点阐述了计算机网络显示的具体应用策略,并对在计算机网络显示与控制算法中存在的不足进行分析,针对性提出有关解决措施,供参考.     

RFID区域定位算法的研究与应用

本文对RFID区域定位算法进行系统化的研究,通过对比测距技术和非测距技术,分析两种技术的优势与劣势,对RFID区域定位算法及技术实现进行描述。选取监狱这个特定实验场景后,对定位算法实验的结果进行了分析。