城市公交路线网络优化

为解决城市公交路线网络优化问题,给出了一种基于禁忌搜索方法的公交路线网络优化算法;设计了公交路线网络优化问题的数学模型,给出了两阶段禁忌搜索算法的框架及路线合并、路线分解、路线增长3个算子,并进行了实验;实验结果表明,算法能将两目标公交路线网络优化问题收敛到Pareto最优解集,并在Pareto曲线上有均匀的分布,具有较好的应用价值。

论网络医学信息资源利用存在的问题及优化策略

目的梳理我国在网络医学信息利用中存在的问题并提出优化策略。方法通过文献综述,识别主要存在的问题,结合优秀实践经验,提出相应的优化策略。结果研究发现我国网络医学信息资源在利用过程中主要面临医学信息素养不足、信息资源平台建设不完善、缺乏全面的评价和质量管理体系、共建共享程度仍待提高、外文文献获取受限和缺乏医学信息专业人才等问题。提出了培养医学信息素养、完善网络医学信息建设、开发网络医学信息共建共享网络、建立质量管理和控制系统、加大外文网络医学信息资源储备与利用、提高医学信息人才专业能力。结论通过实施优化策略,可以显著提高网络医学信息资源的利用效率,从而推动医疗服务质量提升和医学研究创新发展。

计算机网络安全技术问题及优化措施

在信息时代的背景下,计算机网络安全的重要性日益凸显。无论是个人还是企业,都需要确保自己的数据和信息不被非法获取、篡改或滥用。然而,随着技术的进步,网络安全威胁也呈现出多样化、复杂化的趋势。因此,对计算机网络安全技术进行深入研究,发现并解决其中的问题,显得尤为重要。

新型单层递归神经网络解决非光滑伪凸优化问题的研究

非光滑伪凸优化问题广泛应用于科学及工程等领域,属于一类特殊的非凸优化问题,具有重要的研究意义.针对含有等式约束和不等式约束条件的非光滑伪凸优化问题,该文提出了一种新的神经动力学方法,并引入罚函数和正则化思想.通过有效的罚函数保证了所提出的神经网络状态的有界性,从而保证神经网络的状态解在有限时间内进入可行域中,最终收敛到原问题的最优解.最后,用两个数值实验验证了所提出模型的有效性.与现有的神经网络相比,该文的模型有以下优势:避免预先计算精确的惩罚因子,初始点的选取无特殊要求,结构简单.

基于图神经网络和深度强化学习的二维矩形排样优化方法研究

本文结合生产实际中的零件母板带约束二维矩形下料优化问题,设计并提出了二维矩形排样问题的异构图和深度强化学习的算法架构。通过图神经网络和强化学习算法对排样问题中零件和母板的特征进行高度的集成和学习,并对零件的排布顺序和排布位置进行决策,在更短的时间内得到相比于传统优化算法更优秀的计算结果。实验证明,本文的深度强化学习算法训练的模型可以在较短时间得到良好的排样结果,且基于小规模问题训练的模型解决较大规模的问题实例也可以获得较好的效果,证明了算法具有较好的泛化能力。

约束多目标优化问题的一类内-外混合罚函数方法

该文提出一种内-外混合罚函数方法求解具有等式和不等式约束的多目标优化问题.其中罚函数由目标函数,内点罚函数和可行集外点罚函数构成.在适当的条件下,借助具有单调性的辅助函数,证明了算法所生成的迭代序列收敛于问题的Pareto最优解或弱Pareto最优解.同时给出了三个数值实验来验证算法的可行性.最后将算法应用于解决多指标交通网络最小费用流问题,并与线性加权法进行比较,结果表明该算法在时间成本上具有明显的优势.

人工智能在计算机网络技术中的运用问题与策略

在当今的信息时代,人工智能已经成为推动技术进步的关键动力,尤其在计算机网络技术领域,其影响愈发显著。随着网络技术的快速发展和日益增长的数据处理需求,人工智能在提高网络效率、增强安全性以及优化管理过程中扮演着至关重要的角色。

网络教学模式下高校教育改革的问题与优化路径

网络教学模式的应用是当前高校教育改革的重点,具有信息的无冲突性、无限共享性以及网络技术的便捷性和开放性,对于教学课程的开展、教学方法的创新、教学理念的改革、教学效率的提高具有重要意义。文章从网络教学模式的应用意义出发,根据高校网络教学模式发展中出现的问题针对性地提出相关改革措施以建立优化路径,旨在推动网络教学模式与高校教育的协同发展。

高速铁路GSM-R无线通信网络问题及优化设计

随着通信系统的不断更新与完善,在交通行业领域,通信设备也有了较大改进,以高速铁路通信网络系统为例,为紧跟数字化时代步伐,加速高速铁路发展,开始采用GSM-R无线通信网络作为中国铁路主要通信网络系统。本文首先分析高速铁路GSM-R无线通信系统基本情况,针对当前高速铁路GSM-R无线通信网络存在的问题,提出针对性的优化对策,以期提高高速铁路无线网络性能,在保障铁路正常运行的基础上,满足乘客的用网需求。

高层建筑5G无线网络覆盖问题及优化方案探讨

高层建筑5G无线网络覆盖问题一直是业内关注的热点话题。本文从5G网络和高层建筑的结构特点入手,分析了高层建筑5G无线网络覆盖存在的问题,并提出了优化方案。具体包括优化天线布局、增强信号覆盖能力、加强建筑物内部信号传输等方面。本文旨在研究高层建筑5G无线网络覆盖问题及优化方案,为高层建筑5G网络的优化提供参考,促进5G网络的发展。

基于蚁群优化解决传感器网络中的能量洞问题

基于多跳的无线传感器网络,越靠近sink的传感器节点因需要转发更多的数据,其能量消耗就越快,从而在sink周围形成了一种称为"能量洞"的现象."能量洞"问题会导致整个网络由于内部节点能量过早耗尽而结束寿命,同时,网络中离sink较远的节点仍有大量能量剩余.研究"能量洞"现象,基于改进的分级环模型,总结出调节各环内节点的数据传输距离是实现网络节能的有效方法.证明搜索各区域最优的传输距离是一个多目标优化问题,即是NP难问题.从而提出一种基于蚁群优化的分布式算法,各区域根据其节点分布情况自适应地探索近似最优的传输距离,延长网络寿命.模拟实验结果表明,该算法在较短的时间内能够收敛到合理的解,并且得到的网络寿命接近于理想情况下的最优时间,与现有的类似算法相比,该算法提供了更长的网络寿命,并能适用于非均匀节点分布情况.

工程优化问题中神经网络与进化算法的比较

目前工程优化问题不仅种类繁多,而且各自采用的模型与方法迥异。从方法论的高度,将现有工程优化问题分为黑箱优化与白箱优化,然后推出各自的优化模型。对于黑箱优化问题,阐述了前向神经网络在系统逼近上的优势,以及进化算法与BP算法在求解神经网络权值上的优劣;对于白箱优化问题,阐述了进化算法与反馈神经网络的优缺点和目前流行的进化算法及其通用改进策略。通过分析,可以对目前的优化问题,以及神经网络与进化算法在其中的作用,有更加全面的认识。

混沌神经网络及其在最优化问题中的应用(英文)

首先评述了三种混沌神经网络模型 ,然后提出了一种新的混沌模拟退火算法 .其次将四种方法分别应用于 10个城市的旅行推销商问题 .文中给出了每一模型神经元输出和能量函数随时间演变过程曲线 .根据仿真结果 ,讨论了四种方法的特性与效果 .其结论为 :提出的模拟退火神经网络比其它网络模型更能获得全局最小解 .

用改进的噪声混沌神经网络模型求解组合优化问题

混沌模拟退火方法 (CSA)在解决组合优化问题时有很强的搜索能力 .其中系数α代表能量函数对动态性的影响 ,α太大 ,能量函数影响太强 ,以至于无法得到暂态混沌现象 ,α太小 ,能量函数的影响太弱 ,从而无法收敛到最优解 .提出了一种自适应参数动态调整方法 ,随着能量函数的逐渐减小 ,通过加大 α,保持能量函数在整个搜索过程中对搜索动态性保持一定的影响 ,从而加快搜索速度 ,同时保持搜索的精度 .计算机仿真结果表明 ,在保持和增强搜索能力的同时 ,文中动态参数算法所用时间与现有的算法相比可以减少 2 0 %～ 5 0 % .

网络编码中的优化问题研究

简要回顾了网络编码的理论研究,阐述了网络编码优化问题研究的重要意义.在介绍网络信息流模型的基础上,针对优化问题的陈述、特点和解法,结合最新的研究成果进行了综述.根据优化目标的不同,优化问题可分成4类:最小花费组播,无向网络的最大吞吐率,最小编码节点、编码边,基于网络编码的网络拓扑设计.归纳了问题的求解性质,对其中的(线性或凸)规划问题总结了求解的一般方法,对NP完全问题讨论了最新的启发式算法及其设计难点.同时,展望了未来的发展方向.

一种改进混沌神经网络及其在组合优化问题中的应用

在传统的混沌神经网络模型基础上,提出了一种改进的混沌神经网络(ICNN) .通过引入时变的输出函数增益和修正自反馈系数的表达式,使该模型可有效地控制Sigmoid输出函数图形的陡度和模型演化中混沌动态的收敛过程,从而拥有更丰富的神经动力学特性与初值鲁棒性.该模型可有效地解决一系列组合优化问题(COP) ,解决了10个与4

面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型

为解决枢纽机场客流拥堵问题,提高机场运行效率,减少运营成本,提出了一种面向拥堵问题的枢纽航线网络优化模型。该模型基于非严格枢纽航线网络结构,以不同运输方式的费用和流量为约束条件,以枢纽航线网络成本最低为目标,设计了能够减少求解运算的复杂变量表示方法,以及减少陷入局部最优解概率的模拟退火粒子群优化(simulated annealing particle swarm optimization,SAPSO)算法。实验结果表明,相较于严格的枢纽航线网络,所提优化模型能够显著地缓解枢纽机场的拥堵,均衡枢纽机场间客流量,减少网络成本;同时,所提算法具有较快的收敛速度和良好的稳定性。

有转运运输问题的Hopfield神经网络优化方法

Hopfield神经网络是一种递归神经网络,可以用于联想记忆和优化,运输问题是一类特殊的线性规划问题,结合Hopfield神经网络优化功能和有转运运输问题的特点,并根据运输问题的实际情况,将约束边界模糊化,设计针对有转运运输问题的连续Hopfield神经网络电路。借用神经网络中能量函数的概念和含义确定网络电路的参数并证明系统的稳定性。将优化有转运运输问题转换成求解网络系统的平衡点,即吸引子。在优化过程中,为了防止网络收敛到局部极值,采用模拟退火算法,使网络能够达到全局最小值,不仅优化速度快、实时性强,也给其它线性、非线性规划问题的优化提供了一个新的途径。并通过计算机仿真研究验证了系统的有效性、可行性。

一类0/1优化问题融合神经网络的粒子群算法

将局部寻优能力极强的人工Hopfield神经网络算法融合到粒子群优化算法的搜索过程中,提出解决一类0/1优化问题融合神经网络的混合粒子群优化算法。在该算法中依粒子群当前全局最优个体为初始态激活神经网络,生成一个局部最优态,用这个局部最优态代替粒子群当前全局最优个体,增强了算法的局部寻优能力,通过数值试验证明该算法是有效的。