求解最大二等分问题的混合二进制人工蜂群算法

为更好地解决最大二等分问题,提出了一种求解该问题的混合二进制人工蜂群算法。首先,针对传统人工蜂群算法不能解决离散问题的缺陷,根据最大二等分问题的特点,重新设计了蜂群的食物源更新方法,新产生的食物源既继承了先前找到的高质量解的优良结构,又具有良好的多样性。其次,采用填充函数算法对新产生的食物源进行进一步优化,有效提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。最后,通过比较混合二进制人工蜂群算法和其他现有算法对不同规模标准测试例子的计算结果,验证了本算法的优越性。     

求解最大二等分问题的混合二进制人工蜂群算法

为更好地解决最大二等分问题,提出了一种求解该问题的混合二进制人工蜂群算法。首先,针对传统人工蜂群算法不能解决离散问题的缺陷,根据最大二等分问题的特点,重新设计了蜂群的食物源更新方法,新产生的食物源既继承了先前找到的高质量解的优良结构,又具有良好的多样性。其次,采用填充函数算法对新产生的食物源进行进一步优化,有效提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。最后,通过比较混合二进制人工蜂群算法和其他现有算法对不同规模标准测试例子的计算结果,验证了本算法的优越性。     

随机图的L(2,1)-标号混合人工蜂群算法

为解决图的L(2,1)-标号问题,设计了一种全新的标号算法,该算法利用人工蜂群全局搜索能力强的优点来得到最优的L(2,1)-标号方案.为了加快算法的收敛速度,修改了部分搜索策略并采用改进后的CK算法对初始蜜源进行限制.实验结果表明,该算法可以有效地求解有限点内随机图的L(2,1)-标号且10个点内的简单连通图都满足Gr...     

应用精英反向学习策略的混合差分演化算法

针对传统差分演化算法在演化后期收敛速度变慢的问题,利用精英个体的良好信息,在一般反向学习方法的基础上,提出精英反向学习策略,并融合降低参数敏感性和变异策略敏感性的机制,设计了一种基于精英反向学习策略的混合差分演化算法(EOCoDE),从理论上证明了该算法的全局收敛性.新算法使用精英反向策略初始化种群,在进化过程中,如果满足预设定的学习概率,就执行精英反向算子,否则,随机组合参数知识库和策略知识库中的知识来产生差分演化种群.对比实验结果表明,精英反向学习策略比一般反向学习策略具有更强的搜索能力,EOCoDE算法的性能具有明显优势.     

基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法

针对粒子群算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于动态分级和邻域反向学习的改进粒子群算法.该算法通过构建动态分级机制,将种群中的粒子动态地划分成3个等级,对不同等级内的粒子采取不同的扰动行为,使得粒子在增强种群多样性的同时保持向全局最优方向进化;采用粒子智能更新方式,提高了粒子的搜索能力;引入动态邻域反向学习点建立全局搜索策略,促使种群快速寻优.最后,利用多种典型测试函数对该算法进行仿真实验,结果表明,与其他几种优化算法相比,本算法具有较好的收敛性和稳定性.     

利用OFDMA进行资源分配的投机算法

正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统以其优良的对抗频率选择性衰落和信号码间串扰的能力,被看作是Beyond 3G移动通信的主要技术.IEEE802.16工作组将OFDM和OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Accessing)作为802.16d/e的物理层选择.802.16e重点采用OFDMA来保证移动性,它的物理层可以支持四种不同的子载波数量,信号带宽与子载波数量成正比,这就可以在移动环境中灵活适应信道带宽的变化.本文对单蜂窝系统中下行链路的资源分配(包括子载波的分配和功率的分配)进行了研究探讨,提出了一个投机算法,目的是最大化系统的瞬时数据吞吐量.     

改进的蚁群算法在2D HP模型中的应用

针对蛋白质二维格模型(2DHP)折叠问题提出了一种改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization Algorithm)，在算法的搜索阶段采用了牵引移动(pullmoves)的方法：首先按照一定规则移动一个或两个顶点的位置．然后将其他顶点沿着链依次向前移动两个位置，一旦达到一个新的有效构象则停止该移动．该方法的优点是大多数移动只需改变很少的顶点位置，使得改进后的蚁群算法具有较快的收敛速度．求解基准实例的结果表明，该算法在保证解的质量的前提下能大大缩短计算时间。     

控制软土地基上沉井突沉和不均匀下沉的措施

对异型沉井,在软土地基施工时采用水泥搅拌桩加固地基的方法,可以有效防止沉井突沉、不均匀沉隆以及涌土的现象,提供了在软土地基上施工沉井的一种新思路,工艺简便,安全可靠。     

一种改进的环形颜色直方图算法

Aibing Rao提出的环形颜色直方图加入了图像颜色的空间信息,但仍存在一些问题.本文在环形颜色直方图的基础上提出如下改进:采用具有视觉一致性的HSV颜色空间代替传统的RGB颜色空间;对不同的颜色通道给予不同的量化级数,对H通道给予更多的量化级数,并将H,S,V 3个分量进行非等间隔的量化;将H,S,V3个分量加权求和构造出环形颜色直方图的行,其中色调H的权重大于饱和度S和亮度V的权重.实验验证了改进算法的有效性.     

人工神经网络和多元回归法预测有机物的生物富集因子

计算了122种非离子性有机物的电性拓扑状态指数En．基于取代基及共轭母体的特征，定义一种新的分子参数——共轭参数B，它们对有机物呈现出良好的结构选择性．将它们与122种非离子性有机物的生物富集因子（IgBCF）拟合，建立令人满意的数学模型：lgBCF=-0．076＋1．006B＋0．077E38＋0．274E9＋0．111E39（n′-122，R-0．966，F-408．35，S-0．401）．通过Jackknife法检验该模型具有总体稳健性，并能较准确估算与预测有机物的生物富集因子．依此4个结构参数作为神经网络输入层结点，采用4：10：1的网络结构，利用BP算法得到一个良好模型，其相关系数R和标准偏差S分别为0．990和0．216，证明该电性拓扑状态指数与共轭参数对于有机物的生物富集因子的预测有效．     

基于系数相关性的自适应水印算法

根据人类视觉特征提出了一种基于小波系数相关性的自适应水印嵌入算法.该算法先对原始图像进行的小波分解,选取水印所要嵌入的子带并将所选取的子带划分成2×2大小的块,同时利用每一个小波块中相邻的4个系数之间具有一定的相关性与所要嵌入的水印图像来构造该小波块的水印系数,利用人类视觉模型调整水印的嵌入强度,从而在保证水印不可见性的基础上最大限度的保证水印的鲁棒性.选取不同特点的两幅图片进行实验,实验结果表明,该算法对高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩、剪切、中值滤波等攻击都具有较好的鲁棒性,对旋转几何攻击具有一定的鲁棒性.     

一种生成S8所有子群的算法

提出了一种借助计算机生成S8的所有子群的方法，给出了求取A8的所有子群和由A8的所有子群“扩张”到S8的所有子群的理论基础及计箅机实现办法，证明了算法的有效性，并用C语言实现了该算法，求出了A8和S8的所有子群。     

基于蚁群系统的传感器网络广播与数据聚集算法

针对无线传感器网络能量受限和多跳路由的特点，将蚁群系统原理用于网络的广播和数据聚集中，提出并仿真实现了一种能够最小化传感器网络的总能耗算法．理论分析和仿真数据表明，基于启发式蚁群系统的算法，能够较快的收敛，并找到最优解或是近优解；在网络节点数不同（10～50）的情况下，该算法的单次广播能耗和通信距离比现有的两种主流广播协议算法分别减少了20％～60％和14％～20％，因此其网络生存时间增加了10％～100％，表明该算法总体性能优于传统算法．     

化学烧伤机理与临床分析

化学烧伤有别于一般物理烧伤,更易导致并发症．本文讨论了化学烧伤的特殊杌理及治疗的特殊性、注意点,探讨适合化学烧伤的特殊诊治方法．     

g-轮换矩阵的逆阵和广义逆阵的快速算法

利用多项式最大公因式的初等变换求法,给出了n阶非奇异g-轮换矩阵逆阵的一种快速算法,同时对该算法作适当改进,得到了n阶奇异g-轮换矩阵广义{1,2}逆的一种求法,并结合数值例子给出了该算法的应用.