基于0-1编码谱技术检测旋转对称函数

分析了旋转对称函数的0-1编码Hadamard变换谱系数的特点,给出了变量数n为素数的旋转对称函数的必要条件,提出了基于0-1编码Hadamard变换检测旋转对称函数的方法,该方法具有可编程操作以及同时可检测其他特殊布尔函数等优点.

基于混合编码的差异演化算法解0-1背包问题

针对典型的一类NP完全问题——背包问题,提出一种混合编码的差异演化求解方法。该方法基于差异演化算法框架,采用混合编码机制,每个决策变量均由一个实数和一个二进制数的组合表示。利用新定义的映射算子,构建混合编码的种群;增加边界约束处理算子,确保变异算子计算结果满足边界约束条件;利用新定义的丢弃算子对于不可行的装包策略进行修正。通过数值仿真实验,将该方法与遗传算法、二进制差异算法的计算结果比较分析,表明该算法求解背包问题的有效性与适用性。

0-1编码遗传算法

本文分析了常规二进制编码遗传算法中二进制编码方法的特点,总结出二进制编码方法存在占用内存多、实现不灵活和译码运算量相对大的缺点,使较大规模的多参数优化问题难于用二进制编码遗传算法在较小内存的计算机上实现。为了克服二进制编码方法的这一缺点,我们提出一种0-1编码方法。文中介绍了0-1编码的方法和特点,并从定义的图式概念出发,证明了0-1编码遗传算法的收敛性。实际算例也表明,0-1编码遗传算法是可行的。

基于0-1编码空间的谱系数图与K图的图形互换

为了进一步补充谱系数理论,使谱技术更好地应用于数字电路故障检测等方面,从基于(0,1)空间的Hadamard矩阵出发,通过对矩阵的性质分析,提出了(0,1)空间的谱系数图与K图的3种图形互换法:基于行矢量圈的图形互换法,基于非零项的图形互换法和基于折叠加减的图形互换法,并对各种方法予以实例说明,此外,还讨论了这些图形转换方法的各自的适用范围.对6变量以下的函数,这3种方法具有简单、直观和准确的特点.

基于0-1编码的参与式感知隐私保护的数据价值匹配方案

在参与式感知中,满足数据请求者对数据类型和数据价值匹配的要求,同时保护请求者和提供者的个人隐私,是普及参与式感知需要解决的问题。鉴于此,提出了一种基于0-1编码的隐私保护的数据价值匹配方案,它将用户数据价值转换成0-1编码,然后使用时空高效的布隆过滤器执行价值匹配,在保护了用户数据价值隐私的同时,完成了数据价值的高效匹配。理论分析和仿真实验论证了所提方案的正确性、安全性和高效性。

0-1编码谱系数与最小项展开系数相互转换的代数方法

论文给出了关于0-1编码谱系数与最小项展开系数之间关系的两个定理,在此基础上提出了0-1编码谱系数与最小项展开系数之间转换的代数方法。实例展示了用代数方法实现相互转换的过程。与传统的图形转换方法相比,该方法具有不受变量数限制的优点。

基于遗传算法求解折扣{0-1}背包问题的研究

目前,求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的主要算法是基于动态规划的具有伪多项式时间的确定性算法,当D{0-1}KP实例中各项的价值系数与重量系数在大范围内取值时缺乏实用性.文中基于杰出者保留策略遗传算法(EGA)求解D{0-1}KP,首先建立了D{0-1}KP的两个新的数学模型;然后,为了利用EGA和第一数学模型求解D{0-1}KP,提出了一种处理非正常编码个体的贪心修复与优化算法GROA,并将其与EGA相结合给出了求解D{0-1}KP的第一遗传算法FirEGA;紧接着,利用EGA和第二数学模型求解D{0-1}KP,提出了处理非正常编码个体的另一种有效算法NROA,并将其与EGA相结合给出了求解D{0-1}KP的第二遗传算法SecEGA;最后,利用四类大规模D{0-1}KP实例,确定了FirEGA和SecEGA的交叉概率与变异概率的合理取值,比较了两个算法的实际求解性能.对四类实例的计算结果表明:FirEGA和SecEGA都非常适于求解大规模的难D{0-1}KP实例,均能够得到一个近似比非常接近于1的近似解,并且FirEGA的平均求解性能比SecEGA的更优.

混合二进制差异演化算法解0-1背包问题

为了有效求解0-1背包问题,提出一种混合二进制差异演化算法。该算法基于差异演化算法框架,采用二进制编码,通过增加映射操作、S型变换操作和逆映射操作等3种新的操作,将差异演化算法从实数优化领域推广至离散优化领域,成功解决了差异演化算法直接求解离散优化问题时的计算不封闭问题。此外,在每次迭代求解时,利用贪婪变换法对违反约束条件的不可行解进行变换,使其成为可行解。不同规模的背包问题的数值实验结果表明了该算法的有效性与适用性。

求解0-1规划问题的DNA计算模型(英文)

DNA计算是以DNA分子作为数据的一种新型计算模式.在DNA计算中首要面对的问题是编码问题.文中提出了一种双编码方法,利用这种编码方法可以使得在DNA计算的读解过程类似于DNA测序过程,容易实现自动化操作.基于该编码方法所建立的DNA计算模型可用于求解0-1规划问题,只需4次PCR反应即可读取问题的可行解.与其他DNA计算模型相比,该模型具有操作简单、易于实现的优点.

一类具有最大分支数的16阶0-1矩阵构造

具有最大分支数的0-1可逆矩阵被广泛应用于分组密码的扩散结构设计中。为构造16阶该类矩阵,将16阶0-1矩阵划分为以4阶0-1矩阵为单元的4阶块矩阵,根据特征和域上重量均为2的4维0-1向量相加后所得向量的重量分布特点,在行置换同构意义下构造满足某种特殊结构的4阶0-1矩阵单元组,以此为基础,根据Hadamard矩阵的结构特点,利用矩阵的分块构造思想,给出一类分支数达到最大值8的16阶0-1可逆矩阵和对合矩阵构造方法,并在行置换同构意义下给出对合矩阵的计数。

改进膜蜂群算法求解0-1背包问题

针对现有算法在求解大规模0-1背包问题时存在的不足,提出一种改进膜蜂群算法(IABCPS)。IABCPS将膜计算(MC)的思想引入人工蜂群(ABC)算法,基于极坐标编码的方式,采用细胞型单层膜结构(OLMS),利用各基本膜中改进人工蜂群算子进行迭代,并结合表层膜实现数据交流;算法通过调整内部参数,实现寻优过程中开发和探索的有效配合。实验结果表明IABCPS在求解小规模背包问题时能准确找到最优解。在求解200个物品的背包问题时,IABCPS相对克隆选择免疫遗传算法(CSIGA)平均结果提高了0.15%,方差降低了97.53%;相对于ABC算法平均结果提高了4.15%,方差降低了99.69%,表现出了良好的寻优能力和稳定性。在与ABCPS求解物品数量为300,500,700,1 000的大规模背包问题的比较实验中,IABCPS的平均结果比ABCPS分别高1.25%、3.93%、6.75%和11.21%,且方差与实验次数的商始终维持在个位数,表现出了良好的鲁棒性。

一种用于求解0-1背包问题的动态伸缩算法

针对0-1背包这个非确定多项式(NP)完全难题,提出一种新的启发式搜索算法来解决0-1背包问题。算法采用多维实数编码,将物品按价值/重量比从大到小排序装包,通过用启发式策略选择交换背包内和背包外物品的位置,采用动态伸缩策略调整背包大小,选取种群中部分优秀解进入下一代继续进行优化。通过5个背包实例进行测试,实验结果表明该算法收敛速度快、求解精度高,并且具有良好的稳定性。

求解0-1背包问题的改进混合遗传算法

针对一种混合遗传算法所采用的贪心变换法的不足,给出了一种改进的贪心修正法;并基于稳态复制的策略,对遗传算法的选择操作进行改进,给出了随机选择操作.在此基础上,提出了一种改进的混合遗传算法,并将新算法用于解决大规模的0-1背包问题,通过实例将新算法与HGA算法进行实验对比分析,并研究了变异概率对新算法性能的影响.实验结果表明新算法收敛速度快,寻优能力强.

免疫0-1规划在多机系统PSS参数优化中的运用

多机电力系统中,电力系统稳定器PSS的优化配置包括其安装地点的选择和参数的优化。提出了一种基于免疫0-1规划的PSS配置方法,这种方法采用二维编码策略,同时包含PSS安装地点和其参数。在PSS安装点选择部分,采用二进制编码实现PSS的选址;PSS参数优化部分运用十进制编码,采用免疫方法结合新型编码的交叉算子和变异算子对PSS的参数进行优化配置,采用免疫方法结合新型编码的交叉算子和变异算子对PSS的参数进行优化配置,采用免疫二次应答原理有效抑制了参数抗体在交叉、变异过程中的退化现象,提高了算法的收敛性和稳定性。仿真算例表明,该方法具有较好的PSS选址功能,同时对PSS参数优化也表现出良好的寻优能力,优化后的PSS用于系统后,系统低频振荡受到抑制,稳定性得到提高。

基于布谷鸟算法求解折扣{0-1}背包问题

有N个备选集的折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的规模大,对智能进化算法的选用要求高,为此提出了基于Levy飞行策略的布谷鸟算法(CS)。首先,利用贪心核加速算法往背包添加部分物品,降低后续计算的复杂度;其次,利用混合编码的布谷鸟算法求解,并对结果中非正常编码进行修复;然后,利用贪心修复策略进一步完善求解结果;最后,通过实验确定CS中相关参数合理取值。通过对四类大规模的D{0-1}KP实例的求解结果表明:CS对于求解大规模D{0-1}KP有很好的计算性能。

求解0-1背包问题的量子狼群算法

针对0-1背包问题,在基本狼群算法的基础上,提出了量子狼群算法.借鉴量子编码方式,定义了种群中粒子的概率位置和准确位置,通过量子旋转门控制人工狼概率位置向全局最好位置逼近,然后以量子塌缩实现了概率位置向准确位置的映射,兼顾了算法的导向性与随机性.选取了8个经典0-1背包问题与3个高维背包问题进行了测试,并与其他算法进行比较,实验结果表明,量子狼群算法能够有效搜索全局最优解,特别是在高维背包问题中具有较好性能.

基于改进探路者算法求解0-1背包问题

为了有效地求解0-1背包问题,提出了改进探路者算法(IPFA)。首先,对种群个体进行二进制编码,把连续问题变为离散问题,然后,使用探路者算法进行寻优,并结合贪心修复与优化算法(greedy repair and optimization algorithm,GROA)修复不可行解和对解进行优化,通过变异策略来增加种群的多样性。仿真实验结果表明,提出算法比其他3个算法具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度和较强的稳定性。

改进修复策略遗传算法求解折扣{0-1}背包问题

第一遗传算法(FirEGA)在求解折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)过程中对非正常编码的修复未能较好运用物品折扣关系,影响修复效果,导致求解结果不理想。针对该问题,对FirEGA中的贪心修复与优化算法(GROA)进行修正:传统贪心修复按照价值密度对项进行选取,当出现同一项集中两个项均被选取时,文中不再选取价值密度较大项,而是选择价值较大项,得到处理非正常编码个体的新的贪心修复优化算法(NGROA)。在FirEGA中采用NGROA,构成求解D{0-1}KP新的第一遗传算法(NFirEGA)。最后,利用NFirEGA求解四类大规模D{0-1}KP问题,结果表明,NFirEGA在求解精度上明显优于FirEGA。

LncRNA PVT1对肾癌细胞株786-0增殖、侵袭和迁移的影响研究

目的:探讨长链非编码核糖核酸PVT1(LncRNA PVT1)在肾癌细胞株786-0中表达及其对肾癌细胞株786-0增殖、侵袭、迁移的影响。方法:采用实时荧光定量PCR(qRT-PCR)法比较人正常肾细胞株与人肾癌细胞株786-0中LncRNA PVT1表达差异,采用小干扰RNA(siRNA)转染786-0,使LncRNA PVT1基因沉默后通过CCK-8法检测LncRNA PVT1沉默对细胞增殖能力的影响,Transwell小室法检测LncRNA PVT1沉默对786-0细胞迁移能力、侵袭能力的改变,通过蛋白质印记法(Western blot)检测增殖相关蛋白β-catenin、cyclin D1及侵袭迁移相关蛋白N-cadherin、vimentin、E-cadherin表达情况。结果:与正常组、癌旁组相比,肾癌组细胞LncRNA-PVT1相对表达量显著升高(P<0.05);与空白组、阴性对照组相比,siPVT1组LncRNA-PVT1相对表达量显著降低(P<0.05),转染后48 h后OD值显著降低(P<0.05),细胞β-catenin、Cyclin D1蛋白水平显著降低(P<0.05),侵袭细胞数、迁移细胞数显著降低(P<0.05),N-cadherin、vimentin蛋白表达显著降低(P<0.05),E-cadherin蛋白表达显著升高(P<0.05)。结论:肾癌细胞株786-0中LncRNA PVT1高表达,沉默LncRNA PVT1表达可抑制786-0细胞增殖、降低细胞侵袭、迁移能力。

一种改进的正弦余弦算法求解0-1背包问题

【目的】针对组合优化中的经典背包问题,提出了一种用于求解0-1背包问题的改进正弦余弦算法.【方法】按幂递减函数自适应调整参数r1,较好地平衡算法的全局探索与局部开发能力;利用采蜜蜂算子和贪婪选择策略,加快算法的收敛速度,提高算法优化精度;通过侦察蜂算子,增加种群多样性,防止算法陷入局部最优;采用贪心变换算法和修正连续解算法对求解过程中的不可行解进行修复.【结果】求解10个经典0-1背包问题的仿真实验表明,改进算法在收敛速度、求解精度和成功率等方面明显优于基本正弦余弦算法,并与其它改进智能算法的优化结果相当.【结论】改进算法具有较高的优化性能,能较好地求解0-1背包问题.