免疫算法解决车间生产调度问题方法综述

车间生产调度问题是典型的NP问题,近年来随着免疫算法的出现和发展,用来解决车间生产调度问题的免疫思想和方法也层出不穷。本文对克隆选择算法解决生产调度问题的各个步骤所采用的方法进行总结,分析了各种方法的适用范围,为设计更好的算法奠定了良好的基础。

粒子群算法解决置换流水车间调度问题方法综述

置换流水车间调度问题是典型的NP问题,近年来随着粒子群算法的出现和发展,用来解决车间生产调度问题的粒子群思想和方法也层出不穷。为了促进粒子群算法的进一步发展,更好地解决流水车间调度问题以及为设计更好的算法提供参考,对粒子群算法解决生产调度问题的各个步骤所采用的方法进行总结,分析了各种方法的适用范围,为设计更好的算法奠定了良好的基础;最后探讨了粒子群算法求解置换流水车间调度问题有待进一步研究的若干方向和内容。

基于递推技术的算法设计方法的应用研究

算法是计算机科学的核心,算法设计对于开发正确、高效的程序至关重要。基于递推技术的算法设计方法通过形式化推导保证算法的可靠性,同时能较好地提高算法程序的效率。本文通过两个实例,详细介绍基于递推技术的算法设计方法形式化推导算法程序的过程。

一种改善TDIE时间步进算法稳定性的新平均方法

提出一种抑制TDIE时间步进算法(MOT)后期振荡的新平均方法,与传统平均方法相比,该方法能进一步提高MOT算法的稳定性.采用时域电场积分方程的显示格式(explicit),计算了二个算例:高斯脉冲波照射到金属平板、金属立方体时目标表面的电流响应.数值结果表明,该方法效果显著,具有较强的普适性.

基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法

提出并建立了一种基于贝叶斯方法的地形辅助导航(TAN)模型,推导了模型公式。针对该模型,应用最大后验估计方法,给出了一种近似的实现方法,即基于贝叶斯方法的地形辅助导航算法。仿真结果表明,该算法的均方根误差和圆概率误差等性能均优于SITAN(桑地亚惯性地形辅助导航)算法。

多方法混合周跳探测与修复算法研究

研究了相位减伪距法、电离层残差法、宽巷相位减窄巷伪距法三种经典周跳探测算法,针对三种方法的不足,对其进行有机组合,设计并实现了一个多方法混合周跳探测与修复的算法,同时改进了周跳的搜索策略。实例分析表明,该算法原理简单、便于实现,能够快速准确地分离出周跳并加以修复,具有较强的实用性。

遗传算法知识获取方法探索

该论文主要介绍了遗传算法的构成、编码方法、遗传算法的基本操作、通过这些基础知识总结出遗传算法知识获取的基本步骤。

一种基于Java程序分层模型的方法内切片生成算法

程序切片作为软件理解领域的一种重要的分析技术,可以将程序分解为独立的程序线程。系统依赖图的概念及两阶段图形可达性算法的出现,则有效解决了程序切片的过程调用问题。文章介绍了程序切片的基本概念,并给出了在面向对象程序中进行静态分层切片的思想。作为分层切片思想的应用,文章给出了在一种Java程序切片工具模型JSTM(JavaSlicingToolsModel)中运用系统依赖图进行方法内切片的具体算法。

数学方法在人文社会学科教学中的魅力——“计算法”在《历史与社会》课堂教学中的应用

本文主要论述将数学方法应用于人文社会学科研究和教学的背景和原因，阐述了数学方法和计算法的内涵，重点以计算法在《历史与社会》课堂教学中的应用为例论证了理工学科与人文社会学科进行学科交叉与渗透的价值是很高的。

基于改进PSO算法的SSSC广域阻尼控制器设计

采用广域测量信号作为输入的静止同步串联补偿器(SSSC)附加阻尼控制(PSDC)可以有效抑制区间低频振荡。针对SSSC阻尼控制器的参数优化问题,提出了基于Prony和改进微粒群优化(PSO)算法的参数优化设计方法。通过对输出信号的Prony分析可以快速准确得出振荡模式的特征值,进而计算出阻尼比。PSO算法中惯性权重取值对算法收敛性起到了至关重要的作用,所提改进PSO算法通过T-S模糊规则自适应更新惯性权重取值,改善了算法的收敛性。仿真算例验证了所提设计方法的有效性。

基于Union-Find的图像聚类方法

传统的图像聚类方法存在对初始数据敏感且计算复杂度高的问题,且图像全局特征难以有效地表达图像内容。针对这些问题,提出一种基于Union-Find的图像聚类方法。首先,该方法采用视觉词袋模型Bo VWM(Bag of Visual Words Model)来描述图像内容并且利用投票方法来计算每对图像的相似度得分;然后,对于相似度得分大于给定阈值的图像对进行union和find两个操作并将相连的分量形成聚类结果。实验结果表明,该方法较之于传统方法能较好地改善图像聚类效果,且不需要初始聚类数目作为先验参数。

改进的粒子群优化算法及其工程应用

针对单目标粒子群优化算法局部搜索能力差,不能有效求解高维、复杂工程问题等缺点,提出了一种改进的粒子群优化算法,即单纯形粒子群优化方法的混合算法(SM PSO)。该混合算法,在继承粒子群优化算法原有优点的同时,不但可减少计算规模,且有效地增强了粒子群优化算法的局部搜索能力,提高了算法的鲁棒性能。文中采用30维经典测试函数及齿轮减速器优化问题作为算例,验证了该算法的优越性能。

WSN中基于MDS-MAP的分布式定位算法设计与实现

针对无线传感器网络中经典MDS-MAP算法的不足,论文中设计了一种基于经典MDS-MAP算法的分布式定位算法并予以实现。该算法主要通过节点类来实现,在节点类中定义了算法实现用到的主要变量,同时定义了算法的主要消息,给出了算法的实现方法,通过分析得出了整个算法的复杂度。理论分析和仿真实验表明,基于MDS-MAP的分布式定位算法能够实现分布式计算,提高节点的定位精度。

电各向异性介质FDTD并行算法的实现

在各向同性介质的FDTD并行算法的基础上,分析了电各向异性介质FDTD方法并行计算时的区域分割方案及子域间的数据通信问题,实现了电各向异性介质的FDTD并行算法.数值结果表明了该算法和程序的正确性.

多类不平衡数据分类方法综述

现实中许多领域产生的数据通常具有多个类别并且是不平衡的。在多类不平衡分类中,类重叠、噪声和多个少数类等问题降低了分类器的能力,而有效解决多类不平衡问题已经成为机器学习与数据挖掘领域中重要的研究课题。根据近年来的多类不平衡分类方法的文献,从数据预处理和算法级分类方法两方面进行了分析与总结,并从优缺点和数据集等方面对所有算法进行了详细分析。在数据预处理方法中,介绍了过采样、欠采样、混合采样和特征选择方法,对使用相同数据集算法的性能进行了比较。从基分类器优化、集成学习和多类分解技术三个方面对算法级分类方法展开介绍和分析。最后对多类不平衡数据分类研究领域的未来发展方向进行总结归纳。

PCA算法的人脸识别技术研究

人脸识别作为热门研究技术,有关其生物特征识别算法陆续被提出。PCA作为经典算法,在人脸识别领域运用可以取得显著效果。基于此,在对PCA算法理论展开分析的基础上,结合人脸识别基本思路和流程提出了该算法在人脸识别上的应用原理,并对算法实现方法进行了探讨。从仿真结果来看,采用PCA算法能够提高人脸识别率。

基于GRASP算法的飞机旅客一体化恢复优化研究

针对航班调整中较常用的手段——航班取消⁃合并方法,对飞机旅客一体化恢复问题进行研究。首先,基于连接网络和旅客转机网络建立数学规划模型,然后基于贪婪随机自适应搜索方法(Greedy randomized adaptive search procedure,GRASP),设计启发式算法求解该问题,并且在算法的每一次迭代中,都能得到基于航班调整的旅客转机的最优方案。最后,通过案例证明了算法的有效性,并且说明了相对飞机和旅客先后进行恢复,飞机和旅客的一体化恢复能够有效降低恢复成本以及受干扰的旅客数量。

基于遗传算法优化的ELM的空气质量预测研究

针对空气中常见污染物及气象因素对空气质量的影响具有不确定性,导致预测准确度受限问题,在由WRFCMAQ预报模型基础上得到污染物浓度/气象一次预报数据,结合某监测点提供的长期空气质量检测基础数据(气象以及污染物浓度实际检测数据)对空气质量预测进行二次建模,选择ELM(极限学习机)并使用遗传算法对ELM网络模型进行优化,提高空气质量预报中对各项污染物预测的准确性,预测结果满足了10%误差的期望值。

应用于蛋白质折叠模拟的三种新蒙特卡罗方法的比较

新蒙特卡罗方法是一类随机算法的统称.这类算法已被应用于蛋白质折叠的模拟计算,并取得了较好的结果.该文将并行回火与遗传算法的混合算法、群体模拟退火方法以及群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法这3种改进的蒙特卡罗方法应用到蛋白质折叠模拟计算,并就二维网格模型比较了这3种方法搜索最小能量构象的能力以及计算了得到最小能量构象所花费的时间.计算机模拟计算的结果表明,3种方法对于短序列蛋白质折叠结构的预测都较为有效,而群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法则比其它两种算法所花费的计算时间要少,也就更为有效.