约束Minimax问题的SQP—Filter算法及收敛性

提出了一个求解带等式和不等式约束的Minimax问题的SQP—Filter算法,每步通过求解2个二次规划子问题来得到搜索方向,并沿该方向做线搜索。该算法避免了较难的罚因子的选取,克服了Maratos效应,并在适当的假设条件下,得到了算法的全局收敛性。     

一个求解单调线性互补问题的不可行内点算法

基于核函数设计一个求解单调线性互补问题的不可行内点算法,在算法的每一步迭代中,只需要求解线性方程组得到新的搜索方向. 然后,按照一定的线性搜索规则,选择合适的步长得到新的迭代点.数值实验结果显示该算法是有效的.     

非负线性最小二乘问题的一种严格可行内点算法

给出了非负线性最小二乘问题的一个新算法。首先,把非负线性最小二乘转化为线性互补问题,结合牛顿方向和中心路径方向,通过求解一个线性方程组得到搜索方向;进而获得了求解非负线性最小二乘问题的一种严格可行内点算法,并证明该算法经过多项式次迭代之后收敛到原问题的一个最优解,数值实验表明此方法是有效的。     

半定规划的预估校正内点算法

半定规划有着广泛的应用领域,例如系统论,控制论,模式识别等领域.为了更好地求解这些领域中遇到的半定规划问题,给出了半定规划的原始对偶预估校正内点算法.该算法由不同的搜索方向构成,利用牛顿法得到了3个搜索方向,数值实验表明:基于NT方向的算法最为稳健.     

求解单调线性互补问题的势下降内点算法

研究了单调线性互补问题的一种内点法,将牛顿方向和中心路径方向相结合,通过求解一个线性方程组得到搜索方向;在每次迭代中,寻找使得新的迭代点满足可行性要求且同时使得势函数值下降的步长参数,进而建立了求解单调线性互补问题的一种势下降内点算法,并证明该算法经过多项式次迭代之后收敛到原问题的一个最优解,数值实验表明此方法是有效的。     

不等式约束二次规划问题的一个近似迭代算法

通过对搜索方向的迭代计算，给出了一个求解一般不等式约束二次规划问题的迭代算法，并详细讨论了该算法的基本理论问题。同时给出了算法的某些修正技术及初始点的选取情况。     

无约束优化问题的Newton-过滤器算法

构造了求解无约束优化问题的新算法,该算法结合了一般的Newton算法的思想和过滤器线性搜索策略,一方面搜索方向由Newton算法产生;另一方面在接受新的迭代点时,采用过滤器线性搜索策略,确定步长,且新算法是全局收敛的.     

不等式约束二次规划问题的一个近似迭代算法

通过对搜索方向的迭代计算，给出了一个求解一般不等式约束二次规划问题的迭代算法，并详细讨论了该算法的基本理论问题，同时给出了算法的某些修正技术及初始点的选取情况。     

求解伪单调变分不等式的新的自适应投影算法

考虑求解一类变分不等式问题的新的自适应投影算法，该算法改进了搜索的方向和步长，改进的方向、步长在解点附近均不趋于0，保证算法的快速收敛性。并在伪单调的条件下证明了算法是全局收敛的，使得该算法的适用性更广。数值实验表明算法是有效的。     

基于改进的蚁群算法的教室管理优化问题

给出了教室管理问题的一种改进的蚁群优化方法.考虑教室容量、课间距离和单双周课程等因素,对抽象出的数据按优化方向排序,将教室管理问题简化为带权二部图的完备匹配问题; 然后运用基于超立方框架的最大最小蚁群算法进行求解.为有效减少搜索空间,该算法按照教室类型对二部图结点进行分块搜索.实验表明,与基本蚁群算法相比,该算法在解决教室管理优化问题上能得到较优解.     

一种城市移动搜索引擎体系结构

文章阐述的城市移动搜索引擎体系结构为用户提供了WAP(无线访问协议)、SMS(短消息服务)和MMS(多媒体服务)的搜索功能,Web搜索功能及Web系统管理功能。此体系结构根据本地业务模式的特点进行数据组织,从而使得WAP、SMS、MMS、Web搜索功能可以获得更加准确的信息,进而减少了用户的通信成本,提高了移动搜索的实用性。实施结果显示,此体系结构具有很好的实用性。     

基于本体构件的工作流检索研究

基于本体的语义检索是建立在语义网基础上的检索技术,它能提高检索的查全率和查准率。结合本体对工作流构件进行研究,讨论工作流本体的设计,通过对构件库中工作流构件的一个检索实例,讨论基于本体的构件库智能检索方法。在进行推理的过程中,引入了匹配度和优先级算子的概念,并对匹配度进行了扩展,使检索结果能够全局排序。     

基于改进CAN的查找算法

为了减少CAN网络的查询跳数,提高搜索效率,将指针表的概念引入到CAN网络中.在规模为2L的标识符空间上采取折半查找的方法对各维坐标进行划分,并建立相应的下一跳节点集合——指针表,使搜索空间由全网缩减到一个相对较小的指定局部区域.仿真实验表明,改进后的查找算法所产生的节点坐标相对于原算法有着更为均匀的分布.在规模为26和27的CAN网络中,各有90%和70%的查询跳数减少,平均减少长度为53.2%和31.5%.扩大实验样本空间后,给出了规模分别为25、26和27的CAN网络的查询长度缩短率分布.实验证明,改进后的CAN算法较原算法有更少的查询跳数.     

Sequence optimization for multiple asteroids rendezvous via cluster analysis and probability-based beam search

It is of great significance to visit multiple asteroids in a space mission. In this paper, the multiple asteroids mission optimization is implemented using cluster analysis and probability-based beam search. Clustering is performed to select the first asteroid to visit. Four cluster algorithms are investigated and affinity propagation is selected. Then four beam search algorithms that are deterministic beam search and three probability-based beam search variants, probabilistic beam search, ant-colony beam search,and evolving beam search, are applied to search for the rendezvous sequence. Deterministic beam search as a heuristic tree search algorithm is widely applied in multitarget sequence optimization, but it has an obvious drawback of the conflict between the number of pruned nodes and the possibility of finding optimal solutions, which can be improved by probability-based beam search. Among three probability-based beam search, the ant-colony beam search has a learning mechanism, and evolving beam search is constructed based on ant-colony beam search and has an evolutionary mechanism. Results show that the introduction of randomness can improve beam search, and beam search variants with the learning and evolutionary mechanism have an excellent performance.     

基于Nutch的页面排序算法研究

针对某一主题或学科的垂直搜索引擎是搜索引擎的延伸和细分,面向特定用户提供垂直搜索。网页排序算法是搜索引擎好坏的关键,搜索引擎网页排序算法的目的是从海量搜索结果中将主题相关和权威的网页排在前列,帮助用户查找所需的资源。 Nutch搜索引擎只实现了一个基本的综合排序模型,为了使Nutch更好地满足专业用户的需求,该文设计一个综合考虑主题相关性和网页权威性的综合排序模型,将主题相关度因子和改进后的PageRank算法因子融入到Nutch网页评分计算公式中。实验表明,改进的排序算法可以提高信息的查准率,具有明显的主题倾向性,在实际应用中发挥作用。     

由Fletcher Reeves方法控制的一类优化算法在广义Wolfe线搜索下的收敛性

已有文献建立了一个广义Ｗｏｌｆｅ 线搜索模型, 并证明了ＦｌｅｔｃｈｅｒＲｅｅｖｅｓ 共轭梯度法在这一模型下的全局收敛性． 另有文献对由不等式｜ βｋ ｜ ≤βＦＲｋ 控制的一类无约束优化方法进行了研究, 证明了这类方法在强Ｗｏｌｆｅ 线搜索和已有文献建立的线搜索模型下的全局收敛性． 对由不等式｜ βｋ ｜ ≤βＦＲｋ 控制的方法进行更深入的研究, 证明了这类方法在已有文献的广义Ｗｏｌｆｅ 线搜索下的全局收敛性, 推广了已有文献的结果．     

混合遗传算法在旅行商问题中的应用

为了更优地解决旅行商问题，改进单纯用遗传算法求解旅行商问题的结果，本文通过遗传算法和禁忌搜索算法自身的特点，分别对二者的优势和不足进行分析，提出一种将二者混合使用的求解旅行商问题的算法．该算法以遗传算法为基础，用遗传算法作全局搜索，用禁忌搜索算法作局部搜索．同时，通过计算实例分析，将这种混合遗传算法用于旅行商问题的求解中．试验表明，混合遗传算法比较单纯的遗传算法的计算结果有一定的改进．     

用主题词倒排文档实现快速检索

在档案微机管理系统中，用主题词来检索是其主要的检索方法，但存在实时检索时间过长的问题，本文介绍通过主题词倒排文档实现快速检索的具体做法。     

一种改进的分布式搜索引擎模型

为了解决传统分布式搜索引擎存在的搜索性能问题,从索引结构、查询算法方面改进了传统模型．提出了一种非集中的高并行化搜索模型,该模型按照文档主题对索引分类,对较长的倒排记录表采用位图结构,利用多线程技术对索引节点实现并行搜索算法(multi max score heap,MMSH)．实验结果表明:改进模型中的索引分类方法与倒排表结构的位图策略,能够增强Merge层查询的针对性,降低Merge层节点的CPU和内存开销;在倒排表不能完全存入内存情况下,MMSH算法能够实现高度并行化查询,其查询效率高于经典的term-at-a-time算法,缩短了平均查找时间,提高了系统吞吐量．索引分类、位图结构以及并行查询算法能够避免查询的盲目性,改善了分布式搜索引擎的性能．     

波阻抗混合优化反演方法研究

遗传算法是一种具有全局优化的随机搜索算法,针对遗传算法存在局部搜索能力差,求解精度不高等缺点,引入了模式搜索算法,利用模式搜索算法较强的局部搜索能力和较高的求解精度弥补遗传算法的不足.即利用遗传算法来控制寻优过程,用模式搜索算法使解快速逼近极小点,然后再用遗传算法使解逃脱局部极值,从而达到全局寻优目的.理论模型和实例计算分析验证了该方法的有效性.