求解广义优先关系下多技能人员项目调度问题的改进布谷鸟搜索算法

为解决传统的完成—开始时序不能满足描述真实项目调度顺序要求的问题,引入广义优先关系(GPRs)及改进的AON描述任务的时序约束。提出将布谷鸟搜索算法应用于求解广义优先关系下的多技能人力资源项目调度问题(MS-RCPSP/GPRs)中的构想,建立了基于改进布谷鸟搜索算法(ICS)的求解方法,采用Powell局部改进技术和精英保留策略,并给出了算法流程。基于相关案例生成器生成该问题的数据集,实验结果表明ICS是一种求解MS-RCPSP/GPRs的有效方法,对解决实际问题具有重要意义。

压缩感知中一种改进的迭代硬阈值算法

研究了压缩感知理论中一种改进的迭代硬阈值稀疏信号重构算法。针对现有IHT算法类最优秀的BIHT算法中回溯操作无法保证稀疏信号重构误差递减的问题,对稀疏重构误差及其差值进行了简单介绍和分析,提出了一种能够保证重构误差随迭代进行单调减小的重构算法,在每次迭代的回溯操作中选择能够保证重构误差逐渐减小的原子,并将其指标与估计支撑集合并,最后基于最小二乘法进行伪逆运算获取稀疏信号估计。对高斯稀疏信号和0-1稀疏信号进行了仿真,证明了优于IHT、NIHT以及BIHT算法的稀疏信号重构性能。