基于克隆选择原理的基因表达式程序设计

提出了一种基于免疫克隆选择算法的基因表达式程序设计混合算法(CS-GEP).基因表达式程序设计(GEP)是一种新近提出的遗传程序设计方法,已逐渐成为演化计算新的分支.GEP最为重要的优点在于其具有很强的表达能力,而如何充分利用GEP易操作的特点,提高GEP的群体搜索能力是研究较少的一个重要内容.CS-GEP方法借鉴免疫克隆选择原理重新设计了一种克隆选择学习策略替代原GEP算法的遗传算法搜索策略,数值实验结果表明,CS-GEP较GEP具有更好的问题求解能力.     

一种基于粒子群优化的多目标优化算法

论文提出了一种基于粒子群的多目标优化算法,该算法采用Pareto支配关系来更新粒子的个体最优值和局部最优值,用存储池保存搜索过程中发现的非支配解;采用聚类算法裁剪非支配解,以保持解的分布性能;采用动态惯性权重法来平衡粒子群对解空间的局部搜索和全局搜索,以提高算法的全局收敛性能。实验结果表明,论文算法是有效的,能有效的求解多种多目标优化问题。     

基于数据仓库技术构建电信企业VoIP业务分析系统

介绍了电信企业VoIP业务分析系统的要求、内容及其重要性.在此基础上提出了基于数据仓库的VoIP业务分析系统框架,重点描述了建立数据仓库系统的数据提取、转换和装载,多维数据模型建立,数据挖掘应用等关键问题.     

大型交互电视节目多媒体播控系统的设计

本文主要介绍有关在播控系统中如何使用计算机，多媒体等技术来有效控制声，光，像的几个技术关键，提出了用四块相同的图像卡分别插在计算机的四个PCI槽中，用以控制多路视频输入出的先进技术，同时还提出了左右号码的随机数组合与彩票排版方案，解决了在彩票排版印刷中的一版多印问题。     

求解TSP问题的多线程演化算法

提出了一种基于单处理器的多线程演化算法。该算法着重于发挥线程之间通讯高效的特点,充分利用演化线程之间大量的通讯,避免演化计算的过早收敛。求解TSP（traveling salesman problem）问题的实验结果表明,该算法大大地提升了原简单演化算法解的质量,而且该算法的解也明显优于使用相同简单演化算法实现的基于孤岛模型的分布式演化算法所得到的解。     

一种改进的自适应蚁群算法求解TSP问题

文章提出了一种改进的蚁群算法,其核心是限制单步路径上的蚂蚁数目,当该路径上的信息素达到一定浓度时,人为的迫使蚂蚁改换路径,从而更好的全局寻优,避免算法陷入局部极优,并使用2-Opt方法对路径进行优化。对旅行商问题（TSP）的实验结果表明：新算法的优化结果和效率都优于基本蚁群算法。     

演化硬件技术及其应用发展

在硬件电路设计中引入演化计算,在可编程逻辑器件上通过对基本电路元器件进行演化而自动生成人工不可能设计出的电路结构,称为演化硬件设计。本文就演化硬件的原理和其国内外的发展现状进行说明和阐述,并对此技术的具体实现过程做了一个简单的实验。通过实验,说明演化硬件技术确实在电路自动设计方面有着极大的前景。最后介绍了演化硬件技术发展,及其应用到深空探测领域的现实意义。     

粒子群优化算法的分析与研究

粒子群优化算法是一种新兴的基于群智能的演化计算方法,其思想来源于对鸟群运动行为的研究.群体中的每一个粒子通过追随个体最优解和群体最优解来完成解的迭代过程.首先介绍了PSO算法的基本原理,然后对PSO的几种典型改进算法进行了介绍并通过仿真实验对各种算法进行了分析和比对,最后对粒子群算法研究方向进行了展望.