藏语连续语音语料库设计与实现

以藏语夏河话为研究对象,建立了基于三音子的藏语连续语音语料库。首先收集了10万句藏语文本语料库,并根据夏河话的实际发音,进行了国际音标转写;然后总结了夏河话的三音子音联结构形式,并用藏语文本处理平台对其组合类型和在原始文本语料库中的频度进行了详细的统计分析;最后在语音库的语料设计中综合考虑了三音子以及类三音子的覆盖率和稀疏度,设计并完成了语料抽取算法,实现了语料自动选取。

基于产品结构的动态联盟盟员选择算法

讨论了定量解决动态联盟盟员选择的问题。提出了基于产品结构 ,结合层次分析法的分析方法和贪心思想的动态联盟盟员选择算法。经过分析 ,算法时间复杂度是O(mnlogn) ,空间复杂度是O(m +n)。

高速公路养护工区布局方案研究

为了有效解决高速公路养护工区布局的问题,在分析我国目前的养护管理模式弊端的基础上,提出了一些养护工区布局原则;应用图论对路网进行简化,分析养护工区选址的限制条件,建立基于集合覆盖理论的选址模型,并选用Floyd算法求解出最短线路;最后,应用贪婪启发式算法得出了陕西省高速公路养护工区布局规划图.研究结果表明:在养护工区布局时,应用集合覆盖模型和贪婪启发式算法可以得出更优的养护工区布设方案.

服装定制裁剪方案优化系统软件的开发研究

为了使服装定制生产中裁剪方案的制定更便捷和有利于生产,对定制服装企业的裁剪方案优化系统进行了开发研究,将贪心算法和选择排序算法应用于Visual Basic语言中,实现对订单裁剪方案的自动优化生成功能;同时,运用指派问题算法对裁剪任务的分配进行优化.该软件的实际生产应用有利于企业在一定程度上降低生产成本、提高工作效率和优化管理机制.

GIS环境下的最佳路径规划

:本文从沈阳市消防通信指挥系统的实际需要出发 ,在 GIS环境下求解从消防中队到火灾发生地的最佳路径 .采用了离线搜索、建立最佳路径库来解决实际应用中对实时性的要求 ,叙述了如何建立最佳路径的数学模型和利用遗传算法通过样本路径来求解模型中的参数 .

资源公平分配的一种贪婪算法

对资源公平分配模型提出了一种简单的贪婪算法 ,在一定条件下可得到全局最优解且在相当多的情况下所得解都为最优解。该方法效率极高 ,编程简单 ,计算量很小 ,从大量模拟情况来看相当有效。

高速公路应急救助的资源规划选址模型

探讨了高速公路交通事故紧急救助的资源需求,分析了救援响应时间与救援资源布局的关系。以路段为分析单元,根据路段事故数和事故损失计算了路段的权重,提出了成本限制条件下,使救援系统效益最大的优化模型。提出了模型的求解算法,以最优效益为优化测度,用贪婪算法可得模型的满意解。最后,以实例说明了模型的应用。

用MATLAB求解TSP问题的一种改进遗传算法

TSP问题是遗传算法得以成功应用的典型问题.提出一种改进的义叉和变异算子来解决TSP问题,并给出其算子的MATLAB程序.通过实验,发现改进的算法比传统算法收敛速度更快,适应值更优,说明改进算法是有效的.

基因植入遗传算法在焊接机器人序列规划中的应用

针对经典遗传算法的缺陷,在贪婪遗传算法的基础上引入了基因植入操作,此算法称为"基因植入贪婪遗传算法",并应用到多关节机器人多点焊接的全局序列规划中。实现了在不增加种群规模、不增加运算量的条件下增大搜索范围、改善收敛效果的目的。提高了收敛速度,减少了陷入局部收敛的可能性,仿真和实验结果充分证明了基因植入贪婪遗传算法的有效性和优越性。

一种IP网络拥塞链路丢包率范围推断算法

针对大规模IP网络拥塞链路丢包率范围推断算法中存在的不足,提出一种贪婪启发式拥塞链路丢包率范围推断算法.借助多时隙路径探测,避开单时隙探测对时钟同步的强依赖;通过学习各链路拥塞先验概率,借助贝叶斯最大后验定位拥塞链路;提出了聚类拥塞链路相关、性能相近路径集合的策略,通过对聚类路径集合中性能相似系数求解,循环推断拥塞链路丢包率范围.实验验证了算法的准确性及鲁棒性.

改进贪婪算法在博客突发事件检测中的研究

博客在当今人们的生活中起到重要的作用,但是人们在有限的时间内读哪些博客而不丢失重要的内容呢?这个问题可以看做是突发检测,也就是从众多博客里面选取一个。用改进贪婪算法来处理这种和类似问题,并阐述了"子模性"的概念。这种算法能推广应用到其他领域,仿真表明此算法能够接近最优结果。

控制量离散的轮式小车轨迹跟踪研究

针对机器人小车控制过程中的轨迹跟踪问题,以控制量为离散值的轮式小车为研究对象,提出一种新的预测控制算法。建立小车在离散状态空间下的运动学模型,并根据此模型设计预测控制算法,以克服实际过程中的不确定性。然后,为解决传统预测控制算法在应用上出现的计算量指数增长问题,基于改进模拟退火的快速寻优算法,设计一种新的预测控制策略,以同时保证小车轨迹跟踪的精确性与实时性。通过仿真实验给出了该算法下小车对不同轨迹的跟踪情况及鲁棒性测试,在与传统预测控制算法计算量的比较结果中表明,该算法能够减少计算时间且实现对轨迹有效地跟踪,并保证较高的稳定性,同时,该算法可以推广到各类控制量为离散值的预测控制问题。

属性约简的一种贪心算法

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一 ,现已证明寻找一个决策表的最优约简是 NP- hard问题 .首先在粗糙集理论的基础上 ,给出决策表中属性重要性的两种度量 ,并以此为启发式信息 ,提出了一种基于粗糙集的属性约简贪心算法 ;最后 ,实验结果表明 ,该算法在大多数情况下能有效地获得决策表的最优约简 .

复杂曲面零件的在线检测路径规划方法研究

在线检测技术可以实现曲面零件特别是大型复杂零件加工精度的快速检测,能避免产生因二次装夹而出现的重定位误差。笔者针对在线检测技术的关键问题——检测路径规划开展研究,提出了基于零件三角网格模型测点法矢方向的检测方法,采用贪心局部优化算法和蚂蚁算法对测点路径进行优化,并对实例零件在取不同测点情况下两种算法的路径优化和测量效率进行了分析和比较。

求解TSP问题的改进模拟退火遗传算法

巡回旅行商问题(TSP)是最典型的NP的难题,遗传算法(GA)是解决这类问题的有效方法之一。由于该问题的解是一种特殊的序列,一般的交叉算子在该问题的求解效果方面并不理想,提出了贪心的3PM交叉算子,同时又引入退火选择方法,形成一种新的模拟退火遗传算法GCBSAGA(Greed Cross-3PM Basedon Simulated Annealing Genetic Algorithms)。该算法还将模拟退火算法与遗传算法相结合,使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能,很容易收敛到全局较优解;后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解,充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能,最终收敛到全局最优解。经过国际公认的TSPLIB提供的实验数据的验证,GCBSAGA在实例eil76、eil101、pr144、st70均找到了比TSPLIB提供的最优路径更优的解。

TSP问题的一种改进遗传算法

针对传统遗传算法(以下简称GA)解决旅行商问题(以下简称TSP)时存在的缺陷与不足,对传统GA的结构加以改进,并提出OX改良算子、贪婪倒位变异算子、组合变异算子等,使该算法在提高搜索效率与解质量方面取得很好的综合平衡。仿真实验验证了该算法的有效性。

用Memetic算法求解有时间约束的TSP问题

设计了一种基于双重局部搜索策略的Memetic算法用于求解带有时间约束的旅行商问题.在基本遗传操作中,分别采用顺序交叉算子和交换变异算子,同时在每次交叉和变异后均通过随机数来决定是采用贪婪倒位变异算子还是采用递归弧插入算子进行局部搜索优化.实例仿真分析表明该算法快速高效,并且具有很好的鲁棒性.

贪婪式算法在物流配送车辆配载模型中的应用

针对当今物流车辆运输效率不高、车辆空驶现象严重的问题,首先系统地介绍物流配送车辆配载的主要信息以及作业流程,据此构造了车辆配载模型。考虑到模型的运算时间复杂性以及精确度的要求,提出了贪婪式算法对该模型进行计算。最后通过算例验证了该算法的有效性。

求解VRPSDP问题的改进模拟退火遗传算法

配送和回收一体化的车辆路径问题(VRPSDP)是一种非常复杂的NP难题。针对这一问题,设计了一种改进的模拟退火遗传算法ISAGA,采用非零自然数编码机制和弱可行解到强可行解的解码机制,将3PM交叉算子和退火选择相结合,形成贪心3PM交叉算子,引进insert、swap和2-opt分别对解进行迭代优化,并将模拟退火算法和遗传算法巧妙地结合,使得遗传算法在前期发挥着全局搜索的强大功能;后期用模拟退火算法来处理遗传算法前期的全局较优解,充分利用模拟退火算法后期局部搜索的强大功能。经过国际公认的测试算例验证,ISAGA算法在Min算例、Salhi和Nagy算例中均找到了比现有算法已知最好解更优的解。

用基于贪婪算法的混合遗传算法求解0/1背包问题

为了克服传统优化方法的缺点,提高求解的速度和精度,将贪婪算法的思想融入基本遗传算法之中,形成了基于贪婪算法的混合遗传算法。介绍用该算法求解0/1背包问题的基本思路和方法,通过实例计算证明了该方法的可行性和有效性。