一种实现Thompson算法的新方法

介绍了Thompson算法的基本思想,提出一种利用算符优先关系表来实现Thompson算法的方法,以实现正规式到有穷自动机的转换.描述了算法的解决思路、算符优先表的生成和NFA的表示.算法测试表明,该方法可以大大简化算法的实现,提高编译程序的工作效率.

求解多目标作业车间调度问题的双种群遗传算法

针对多目标作业车间调度问题,提出一种将正逆序调度方法与生成调度活动的遗传算法相结合的双种群遗传算法。该算法利用活动调度缩减解空间,提出采用正、逆序遗传调度算法分别在不同种群优化不同目标函数,将多目标问题分解成多个单目标问题。在进化过程中,通过个体迁移算子加快多个目标的并行搜索,并提出了一种构造Pareto解集的精英锦标赛法则。通过基于Benchmark算例的仿真实验,验证了该算法求解多目标作业车间调度问题的有效性。

求解Job Shop调度问题的改进禁忌搜索算法

提出一种改进的禁忌搜索算法,解决传统禁忌搜索算法优化效果对运行次数和初始解依赖的不足,提高这类问题的求解质量。根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,采用此邻域选择方法构造禁忌搜索算法,当无邻域时,重新产生初始解进行禁忌搜索,将传统的禁忌搜索算法从单起始点搜索改进成多起始点搜索。采用改进的禁忌搜索算法对13个难的benchmarks问题进行10次求解,得到的平均值8个优于TSAB算法,得到的最优解6个优于TSAB算法、4个与TSAB算法相同。采用基于关键工序的邻域结构构造的改进TS算法具有较强的搜索能力。

一种改进重采样的粒子滤波算法

针对粒子滤波重采样过程中存在的粒子多样性丧失问题,提出一种改进重采样的粒子滤波算法。按照局部重采样算法对粒子进行分类,中等权值的粒子保持不变,大、小两种权值的粒子采用Thompson-Taylor算法进行随机线性组合产生新粒子。实验结果表明,该算法能在降低计算复杂度的同时不丧失粒子多样性,提高了滤波性能。

求解模糊Job Shop调度问题的改进禁忌搜索算法

目的提出一种改进的禁忌搜索算法,解决传统禁忌搜索算法优化效果对运行次数和初始解依赖的不足,提高这类问题的求解质量.方法根据模糊Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,采用此邻域选择方法构造禁忌搜索算法,当无邻域时,重新产生初始解进行禁忌搜索.结果采用改进的禁忌搜索算法对以13个难的benchmarks问题经模糊化得到的实例进行求解,得到的平均满意度8个优于TSAB算法,得到的最优满意度5个优于TSAB算法、4个与TSAB算法相同.结论采用基于关键工序的邻域结构构造的改进TS算法具有较强的搜索能力.

基于智能体理论的空气悬架车身高度智能控制系统研究

为了进一步发挥空气悬架车身高度调节系统的性能,在Belief-Desire-Intention(BDI)框架下构建了目标车身高度控制智能体,并采用汤普森抽样算法构建智能体学习行为。结合车身高度调节系统模型,建立空气悬架车身高度智能控制系统。单一工况下的仿真结果验证了智能体学习行为的可行性以及学习结果的适用性;混合工况下的仿真结果验证了空气悬架车身高度智能控制系统的可行性和有效性。结果表明:在车身高度智能控制系统的控制下,簧上质量质心位置处的加权加速度均方根值上升了0. 45%,侧倾因子降低了22. 82%,在不恶化行驶平顺性的同时,提高了操纵稳定性。

海洋内波水平波数的数值计算

海洋内波是发生在层化海洋内部的一种波动现象,其色散关系的求解是研究海洋内波的基础.应用Thompson-Haskell算法,对线性内波方程的推导进行了详尽的描述,结合算例给出了求解水平波数的方法.在此基础上,可以给出海洋内波的色散关系,进而求解海洋内波的垂向结构.

分层优化PF在六维力传感器下E型膜中的应用

针对动载环境下,噪声污染导致六维力传感器测量精度急剧下降的问题,提出一种具有分层优化步骤的改进粒子滤波算法。以双E型弹性体六维力传感器下E型膜为研究对象,根据正弦激励力响应和应变的关系,建立非线性系统模型。在粒子滤波的框架下,将样本集按权值的蜕化程度分层,引入野草繁殖算法,将最新的观测信息融入高权值子集。基于Thompson-Taylor算法,通过聚合重采样将高、低权值粒子随机组合,产生中权值粒子集。将优化后的粒子滤波算法在六维力传感器动态测试系统中进行仿真研究,结果表明,该算法能以更小的估计误差贴近真实后验概率密度,在保持实时性的同时,有效地提高六维力传感器的测量精度。

残差补偿粒子滤波在六维力传感器下E膜中的应用

为减小动载环境下,噪声信号对六维力传感器测量精度的影响,提出一种具有残差补偿步骤的改进粒子滤波算法(RCPF)。该算法以双E型弹性体六维力传感器下E型膜为研究对象,根据挠度和应变的关系,建立非线性系统模型。根据权值蜕化程度,将样本集分层;借鉴残差补偿思想,在粒子重采样前修复先验分布的累积误差,将最新的观测信息融入样本集;基于Thompson-Taylor算法,通过聚合重采样将高、低权值粒子随机组合,产生新粒子集。将优化算法应用于六维力传感器动态测试系统。结果表明,RCPF算法具有更好的估计精度,在保持实时性的同时,有效地提高了六维力传感器的测量精度。

基于多臂赌博机算法的推荐系统研究

随着各类移动端应用与网页端应用技术的不断发展,各类推荐系统与人类生活联系逐渐变得更为密切;用户对于推荐系统的推荐效果要求日益提高,持续单一的推荐内容已经不能满足用户不断提高的要求,因此如何精准对接用户需求,解决数据稀疏问题并提供给用户更为精确的推荐效果都已经成为推荐问题中亟待解决的问题。同时各种推荐系统技术不断发展,文章对近年来各种基于MAB算法的推荐系统的研究动态和最新进展进行了综述,对其基本概念和算法的核心思想以及评价指标诸如点击率,运行时长以及累积遗憾等方面进行了分析比较,并对推荐系统技术的发展趋势和应用前景进行了预测。