基于改进启发式优化算法的无线网络资源分配

无线通信网络资源的分配优化通常可描述为混合整数非线性规划(Mixed integer nonlinear programming,MINLP)问题,其本质是非凸的非确定性多项式(Nondeterministic polynomial,NP)困难问题。为了降低计算复杂度,确保分配方案的最优性能,提出利用二进制鲸鱼优化算法进行无线资源分配。在原鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm,WOA)的基础上,基于数值1和0之间的切换进行位置更新。根据座头鲸螺旋移动计算出的概率,来决定当前位的变化。同时,使用不同的传递函数将连续搜索空间映射到离散动作,引入惩罚方法和优化约束处理。实验分析了两个无线网络资源分配案例:保密率最大化的功率分配问题和移动边缘计算迁移。结果表明所提方法综合性能优秀,取得与同类方法相当的效果,但收敛速度更快,复杂度更低。

一种基于扩张矩阵理论的规则学习算法

本文给出的扩张矩阵合并问题是ＮＰ困难问题的一种新的证明。由此得到了析取式最小问题是ＮＰ困难问题的新的证明。之后给出了两个扩张矩阵合并的完备策略，在此基础上给出了扩张矩阵合并的启发函数策略。

扩张矩阵的启发式学习算法的研究

本文给出了析取式最小问题是NP困难问题的新的证明，之后给出了两个扩张矩阵合并的完备策略，在此基础上给出了扩张矩阵合并的启发函数策略，最后提出了一种新的示例学习算法—扩张矩阵的启发式学习算法．

基于矩阵的故障树分析方法

为开发大型通用故障树分析程序、优化程序算法、降低NP困难问题,将矩阵引入到故障树分析过程中,基于矩阵对故障树进行结构编码和参数转化。阐述了应用矩阵求解故障树最小割集、最小路集、不交化最小割集、顶事件发生概率和底事件重要度的方法和步骤。使用MATLAB软件开发了相应的故障树分析程序,并将其应用于风机齿轮箱失效的研究中,程序运行速度快、计算结果准确,表明基于矩阵的故障树分析方法是有效可行的。

最优集合覆盖的一种启发式算法

集合覆盖问题是NP困难问题中应用最广的问题之一，它在模式识别、机器学习等领域中具有重要的应用，集合覆盖问题的启发矩阵算法，优化策略明了，算法定理简单。

近似算法的设计

离散优化问题随处可见，从传统的运筹学规划问题，到数据库中的计算机科学问题，再到病毒式营销的通知问题。大多数这样的问题都是NP困难问题，也就是说除了P=NP以外，并不存在寻找此类问题最佳解的有效算法。