遗传规划的改进算法

通过改变遗传规划算法中初始群体的生成方法,改变变异策略和修正适应度函数,对遗传规划算法进行了改进,并通过符号回归数值实验对改进后算法的性能进行了测试,且将改进后的算法与改进前以及其它改进算法进行了比较,数值实验结果表明,改进后的算法有效地提高了遗传规划的效率。     

求解全局优化问题的改进蝙蝠算法[英文]

蝙蝠算法(BA)是一类基于试探技巧的群智能优化算法,该算法已被广泛用于诸多领域问题的求解.本文提出一个改进的蝙蝠算法NIBA.在算法中,为了加强蝙蝠算法的局部和全局搜索能力,提出了三个改进策略.首先,为了改进蝙蝠的局部搜索能力,在当前最优解处给出了一个新的搜索方程.其次,为了改进算法的全局搜索能力,平衡算法的开发能力和探索能力,算法吸收并改进了和声搜索机制.最后,为了进一步提高NIBA算法的搜索能力,在当前最优解处,算法采用了混沌搜索机制.为了验证算法的性能,针对18个标准测试函数进行了数值实验.与其它算法的比较结果显示,NIBA算法具有更好的稳定性,且效率更高.     

基于IEEE802.16e的退避算法研究与改进

对IEEE802.16e的退避算法进行了研究,分析了该算法的不足,并进行了改进,提出了基站可随冲突MS数目动态调整起始退避窗大小的改进退避算法,给出了两种算法的仿真实验结果,证明了改进的算法可大大提高系统接入的性能,降低了接入冲突的概率.     

带时间窗车辆路径问题的改进节约算法

对节约算法进行了改进,并利用改进的节约算法解决了带时间窗约束的多类型车辆路径问题．首先讨论了带时间窗约束的单类型车辆路径问题,给出其模型,并归纳了几种通过改进传统的节约算法得到的用于求解带有具体约束车辆路径问题的改进节约算法．     

基于新的拟牛顿方程的Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno算法

通过对函数的泰勒展开式进行误差分析,提出了对二次模型进行改进的新模型,在此基础上得到了改进的拟牛顿条件,并得到了与其相应的Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno(BFGS)算法.证明了在适当条件下该算法全局收敛.从试验函数库中选择标准测试函数,对经典的BFGS算法与改进的BFGS算法进行数值试验,试验结果表明改进的算法优于经典的BFGS算法.     

PageRank的改进算法——调整阻尼因子

Google将PageRank定义成某个非周期不可约Markov转移概率矩阵的平稳分布,于是对PageRank算法的改进所得到的矩阵一定要是非周期不可约Markov转移概率矩阵,结合RageRank算法和林共进修正算法思想,以及修正算法存在的问题,本文给出了改进算法,并通过简单试验对改进算法进行调整,调整后的改进算既满足Google的初衷又解决其算法的问题,也没有增加算法的复杂度.     

一种改进的动态步长的次梯度算法

次梯度法是解决大规模凸优化问题的经典和有效的方法之一,步长的选取对次梯度法的收敛性起着至关重要的作用.Goffino等(1999)提出了动态步长次梯度算法,通过改进其中的一个参数,提出了改进的动态步长次梯度算法,并证明了改进算法的收敛性.最后,通过数值实验可以看出改进的算法比原来的算法更有效.     

基于固定序的Bellman-Ford算法的改进

固定序算法是Bellman-Ford算法的一种基本改进算法。为了改变固定序算法在稀疏图上的劣势,本文通过预先订制参与迭代的点的计算顺序,对该算法进行了改进。实验表明,在稀疏图上, 改进后的算法相对于原算法计算效率提高了近50%, 并能够与国际流行的先进先出算法相媲美。本文的工作表明,固定序算法不仅在大规模稠密图上具有明显的优势,而且在稀疏图上也具有很强的竞争力。     

一种改进的FastICA算法

FastICA算法是一种快速独立分量分析(Independent Component Analysis:ICA)算法,但它是基于牛顿迭代方法和合理近似的一种算法,所以具有改进空间.近年来提出了许多改进的具有更高阶收敛性质的牛顿迭代方法.将一种3阶收敛的牛顿迭代方法引入ICA算法的推导中,在合理近似的基础上,提出了一种改进的两步迭代FastICA算法.与传统FastICA算法相比,提出的改进的FastICA算法一次迭代的计算量有所增加.但是,实验结果表明,新提出的改进的FastICA算法更稳健、具有更快的收敛速度.     

解微分方程组的Adams预测校正算法的改进方法

针对Adams预测校正算法求解微分方程组作了改进.算法的主要改进之处是在校正环节用已经计算出来的"新值"取代"旧值".最后,基于提出的改进方法和传统的Adams预测校正算法对同一微分方程组问题作了数值比较实验.数值实验结果表明改进的算法与传统的Adams预测校正算法的计算量一样,但精度大大提高.     

解微分方程组的改进尤拉方法的改进

对改进尤拉方法解微分方程组的方法作了改进,改进的算法与原来算法的计算量一样,但精度比较高.     

基于模拟退火算法的城市物流多目标配送车辆路径优化研究

基于传统模拟退火算法,通过引入记忆函数、结合GIS手段,运用SPSS聚类分析来确定初始化状态种群、多种群并行机制和新状态的产生.依据种群规模采用不同产生算法来改进算法,并将改进算法应用于城市物流中确定的多目标车辆路径优化问题,验证了算法的可行性与实用价值.此外,改进算法分别与传统模拟退火算法和GIS图解法相比较,优化效率和准确率都得到了很大的提高.     

一种改进的Fuzzy-HMMS算法及其收敛性

对D at T ran和M ichae lW agner等人提出的FCM-FE-HMM S算法作了进一步的补充和改进,提出了改进的FCM-FE-HMM S算法,并给出了算法收敛性分析,得出在给定初值的情况下该算法将收敛到一个局部最优解。     

改进的NSCT图像修复算法研究

为了提升数字图像修复算法的效果,改进了NSCT图像修复算法,提出领域方差法及领域能量法,更好地实现了待修复区域周围的像素信息提取,改进了优先权值公式,优化了图像修复顺序.通过实验结果及分析表明,与其他方法相比,改进算法取得了更好地修复效果,有效的克服了Criminisi算法中的锯齿效应.     

道路交通拥堵自动检测的改进加州算法及仿真

本文研究了高速公路交通拥堵自动检测算法.利用改进的加州算法,获得了用VISSIM软件对高速公路车流量情况的仿真数据及结果,仿真结果表明改进加州算法的检测结果良好.     

双倍维Jacobi矩阵逆问题的改进算法

本文给出了一种解决双倍维Jacobi矩阵逆问题的改进算法.该算法避免了重新构造顺序主子矩阵J_n,也避免了计算尾主子矩阵J_n+1,2n的特征多项式以及特征值,因此本文的改进算法具有更好的稳定性和精度.给出的两个数值实例说明,本文的改进算法是有效的,比现有的几种算法具有更高的精度.     

经过改进的求解TSP问题的蚁群算法

介绍了一种求解TSP问题的算法—改进的蚁群算法,算法通过模拟蚁群搜索食物的过程,可用于求解TSP问题,算法的主要特点是:正反馈、分布式计算、与某种启发式算法相结合.通过对传统蚁群算法的改进可以得到较好的结果.计算机仿真结果表明了该算法的有效性.     

最优化梯度法的改进

本文对最优化方法中的梯度算法进行了改进，使改进后的算法比梯度法的收敛速度快，而且该算法比牛顿法计算量小。     

凸可行问题的一种强收敛算法

无限维Hilbert空间中,解凸可行问题的平行投影算法通常是弱收敛的.本文对一般的平行投影算法进行改进,设计了一种解凸可行问题的具有强收敛性的新算法.该算法主要是在原有算法基础上引入了一个参数序列,在参数序列满足一定的控制条件下保证了算法的强收敛性.为了简单证明算法的强收敛性,我们构建了一个新的积空间,然后把原空间的这种改进平行投影算法转换为积空间中的交替投影算法.这样,改进的平行投影算法的强收敛性就可以通过交替投影算法的收敛性证明得到.     

一种改进的混合型蚁群算法在TSP问题中的应用

介绍了一种求解TSP问题的算法改进的混合型蚁群算法,该算法在近邻法构造初始解的基础上,使用2-opt局部搜索法对当前解进行改进,在更新全局信息素时采用基于排序的蚂蚁系统对排在前2名的蚂蚁更新全局信息素,且为全局信息素设置最大值和最小值,并使用Matlab仿真求解了kroa200等13个经典tsp问题,得到的结果和最优解的误差很小,并和两种最新改进的蚁群算法以及两种自组织算法进行比较,比较结果充分证明了该改进算法的有效性.