工序问题的动态规划算法

提出了一个求解工序问题的动态规划算法,该算法排序含n个工件集合的期望时间为O(n)。     

有限族非空闭凸集交上的投影算子迭代算法

梯度投影算法在信号与图像处理、机器学习和数据挖掘等很多领域中有着广泛的应用,如何有效的计算投影算子是该算法的关键。对于单一闭凸集上的投影算子的计算,特别是具有稀疏约束的集合,已有很多的研究者给出了不同的优化算法。对于多个非空闭凸集合交上的投影,需要根据集合的性质设计算法。本文给出在一般Hilbert空间中有限族非空闭凸集合交上投影算子计算的统一方法。首先,我们定义笛卡尔乘积空间,将有限族非空闭凸集的交转化为两个非空闭凸集的交,然后将Dykstra算法推广到这类问题的求解。同时,我们将有限族非空闭凸集交上投影问题转化为无约束优化问题,并基于Douglas-Rachford算子分裂和三算子分裂方法思想,建立求解该无约束优化问题的迭代算法及证明算法的收敛性。最后,应用所提算法求解具有非负约束的l1范数单位球上的投影问题,通过数值实验,结果表明所提算法能快速和准确的收敛到真实解。     

一种求解混合整数非线性规划问题的演化算法--搜索空间自动收缩法

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法 -搜索空间自动收缩法 (ACSSOS) .在这种算法中 ,演化算法既用来定位最优解区域 ,实现搜索空间自动向全局最优解收缩 ,又用来最终求得最优解 .由于在遗传算子中引用了舍入操作 ,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题 ,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题 .数值试验结果表明本文的算法在解的质量、稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法 .     

基于library-free映射的电路面积快速优化算法

针对library-free映射过程中常用的动态规划算法在求解大电路时覆盖时间过长的问题,提出了一种将动态规划与遗传算法相结合的混合优化算法,用于平衡求解速度和求解质量,并利用“与/或/非”图和逻辑努力实现基于MOS晶体管的电路的面积估算.MCNC电路的测试结果显示,相较于动态规划,混合算法求得的最优解在面积平均增加不到1%的情况下,求解时间可节省35%以上.     

一类0-1背包问题算法程序的形式化推导

0-1背包问题是经典的组合优化问题与NP完全问题,具有重要的应用价值与理论意义.本文使用PAR(Partition and Recurrence)方法形式化推导了0-1背包问题的高效动态规划箅法程序.通过类比分析.该问题的若干变形问题的算法也可推导得到.算法通过PAR平台的自动生成系统转换成可执行语言程序并运行通过,保证了该类0-1背包问题算法的正确性和可靠性.本文主要的贡献是将PAR方法推广到能处理带约束条件的组合优化类问题,大大扩展了PAR方法的应用范围,为形式化开发高效高可信组合优化类算法开辟了一条新途径.     

基于差分演化算法的双曲型方程参数识别

差分演化算法在求解复杂优化问题时具有简单、高效的优点.本文将差分演化算法用于求解一类双曲型偏微分方程的参数识别问题,并根据所求问题的特点对算法进行了若干改进:包括基于帽子函数的参数表示和个体编码方法,用于增强算法性能的一般反向学习机制和平滑算子,以及将Tikhonov正则化和全变差正则化相结合的个体适应度计算方法.数值模拟显示,本文的算法可有效求解一维双曲型偏微分方程的参数识别问题.该算法不仅获得了高质量的近似解,而且还具有较快的收敛速度.     

改进的粒子群优化算法在随机需求车辆路径问题中的应用

设计了一种求解随机需求车辆路径问题的改进的粒子群优化（PSO）算法．在算法后期将变异算子引入PSO算法，克服了基本PSO算法易陷入局部最优的缺点．数值模拟结果表明改进的PSO算法提高了全局搜索能力，求解效果优于基本PSO算法和遗传算法．     

基于立队竞争的演化算法

将竞争机制引入到变异算子中，从而使变异算子具有了很强的群体特性，同时为使算子更加简练和更具通用性，在这种竞争中作者更加注重个体适应值的相对次序而不是它们的绝对大小。基于这种思想提出了一种新的演化算法，在该算法中变异的作用已不仅仅是简单地恢复群体中损失的多样性，此时它已成为一种主要的搜索算子。通过实验发现新算法具有很高的搜索效率和求解精度。     

面向图像拷贝检测的局部搜索哈希算法

针对目前在线图像迅速增长的现状,为了实现高效的图像拷贝检测算法,本文提出了一种基于数据感知的哈希方法.该感知哈希算法首先根据特征数据的局部结构将重建误差和映射误差结合起来,构建了一个综合优化的目标函数,通过迹优化对该目标函数进行求解,获得一个初始优化解.为了进一步优化这个目标函数,通过迭代局部搜索来进行优化求解,从而达到进一步降低语义损失的目的.实验表明,所提算法能有效搜索出拷贝图像,并具有较高的效率.     

简单量子进化算法及其在数值优化中的应用

提出了一种简单量子进化算法，它仅用一个实数值表示一个量子位，并设计了特别的旋转、变异算子和评估量子染色体的方法，只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解．求解数值优化问题和NiH问题的对比试验结果显示了此算法优异的性能．     

生物地理学优化算法中基于Zoutendijk可行方向法的变异算子设计

根据约束优化问题的全局收敛性要求,基于传统优化与智能优化,设计了一种基于Zoutendijk可行方向法的新型变异算子,并将其应用于生物地理学优化算法,构建了一种用混合优化算法求解优化问题的方法.通过算子设计策略的理论验证、智能算法的收敛性分析及6个不同类型算例的仿真试验,证明此自适应求解优化问题机制具有实效性.     

基于变长编码求解一维下料问题的演化算法

针对一维下料问题的特点,将线性规划方法与演化算法相结合,提出了一种基于变长编码求解一维下料问题的演化算法,该算法设计了一种新颖的遗传算子,实现简单,求解快速,实验表明,运用该法求解下料问题,材料利用率高,平均达到97．5％以上,具有很好的实用价值。     

一个求解无约束优化问题的填充函数算法

填充函数法是求解无约束全局优化问题的一种方法,这种方法的关键是构造具有良好性质的填充函数.基于填充函数定义与性质的基本要求,构造了一个新的求解无约束全局优化问题的单参数填充函数.该函数形式简单,便于计算,并建立了相应的填充函数算法.最后,进行了数值试验,结果表明,该算法是有效的.     

基于CSA-SQP的预测控制器参数整定研究

针对预测控制器参数整定困难, 提出了一种基于克隆选择和序列二次规划的预测控制器参数整定算法, 建立了一个基于免疫原理和序列二次规划算法进行控制器参数整定的机制, 并给出了参数整定问题中的抗原、抗体及亲和力的定义. 在此基础上, 针对系统的不确定性干扰, 构造了基于事件触发的参数调整框架. 最后, 将算法应用于仿真实验, 通过与设定值控制结果的对比, 证明所提出的预测控制器参数整定方法是有效的.     

一种视频图像的自适应水印新算法

随着计算机和网络技术的快速发展，数字水印技术正成为一种数字煤体知识产权保护的有效方法，本文提出一种视频自适应水印新算法，它直接对压缩后的视频数据流进行操作，将水印信息嵌入到运动矢量上，根据待嵌入的水印住处和运动矢量的特征矢量，新算法自动调整嵌入方案，使得嵌入水印后的图像质量损失达到最小，水印的提取算法具有盲检功能，并且新算法与视频标准有很好的兼容性，实验结果表明，算法简单有效。     

自适应迎风格式求解奇异摄动两点边值问题的高精度算法(一)

基于误差校正方法给出了用等分布原理求解一类奇异摄动两点边值问题的自适应数值新算法,用理论方法和数值试验证明了该算法的可行性和高效性.     

基于失真传递的时域自适应量化算法

码率控制是视频编码器中的关键模块,其算法直接决定编码器率失真性能.视频编码帧间预测导致的编码失真会在时域产生传递效应,考虑该传递效应是优化码率控制算法性能的关键.宏块树码率控制是一种典型的时域量化控制算法,核心是根据编码单元失真传递量(相对传递代价ρ)自适应地调整量化参数(偏移量δ),合适的δ-ρ映射关系是宏块树量化控制算法的核心.宏块树算法采用基于经验的δ-ρ模型,对不同视频序列的普适性有待改进,模型准确度和精度也需进一步优化.针对上述问题,将竞争决策方法用于探索最优δ-ρ映射关系,提出了一种率失真性能优化的失真时域传递自适应量化δ-ρ模型,以改进时域自适应量化算法.实验结果表明,信噪比BD-PSNR较原模型提升了0.14dB以上,SSIM性能提升了0.29dB.算法能更好地控制码率时域分配,降低失真时域传递恶化.     

直觉正态模糊数Choquet积分算子及其决策应用

针对属性间存在关联且属性值为直觉正态模糊数的多属性决策问题,利用模糊测度λ,在直觉正态模糊数运算的基础上,构建了直觉正态模糊数Choquet积分平均（INFCA）算子和直觉正态模糊数Choquet积分几何（INFCG）算子,并探讨了这些算子的性质和特殊形式。通过构建线性规划模型,提出了一种确定各属性子集模糊测度λ的方法,进而给出了基于直觉正态模糊数Choquet积分（INFC）算子的多属性决策方法（MADM）。最后,通过实例验证了方法的可行性和有效性。