Improved Dynamic Text Indexing

In the dynamic text indexing problem, a text string has to be maintained under string insertions and deletions in order to answer on-line queries about arbitrary pattern occurrences. By means of some new techniques and data structures, we achieve improved worst-case bounds. We show that finding allpoccoccurrences of a pattern of lengthpin the current text of lengthntakesO(p + pocc + updlog p + log n) time, whereupdis the number of text uptakes performed so far; inserting or deleting a string of lengthsfrom the current text takesO(s log(s + n)) time.     

Zernike基函数的改进算法

由Zernike矩自身定义的复杂性所导致的巨大计算量,限制了其向在线实时应用和大数据处理方面的推广.针对求Zernike矩的两个关键步骤之一——基函数的计算进行了加速改进.首先提出一组关于Zernike基函数的迭代公式,实现由低阶基函数到高阶基函数的递推,然后在现有的对称算法的基础上应用该迭代公式,进一步提出一种先迭代后对称的基函数算法.复杂度分析和数值实验结果表明,改进算法较之于对称算法,显著降低了复杂度,明显提高了运算速度,并且对高分辨率图像或图像高阶特征的提取,这种改进的效果更突出.     

Improved Agreeing-Gluing Algorithm

Asymptotical complexity of solving a system of sparse algebraic equations over finite fields is studied here. An equation is called sparse if it depends on a bounded number of variables. Finding efficiently solutions to the system of such equations is an underlying hard problem in the cryptanalysis of modern ciphers. New deterministic Improved Agreeing-Gluing Algorithm is introduced. The expected running time of the algorithm on uniformly random instances of the problem is rigorously estimated. The estimate is at present the best theoretical bound on the complexity of solving average instances of the problem. In particular, this is a significant improvement over those in our earlier papers (Semaev, Des Codes Cryptogr 49:47–60, 2008; Semaev, SIAM J Comput 39:388–409 2009). In sparse Boolean equations a gap between the present worst case and the average time complexity of the problem has significantly increased. We formulate Average Time Complexity Conjecture. If proved that will have far-reaching consequences in the field of cryptanalysis and in computing in general.     

改进的多目标规划遗传算法

本讨论了[1]中多目标规划遗传算法存在的缺陷，并提出了相应改进策略．这些策略包括：引进精粹策略，杂交限制，终止条件，个体表示改进等方面，利用这些策略使算法能克服终止准则和小生境聚集的缺陷，使得算法能更快的收敛到Pareto最优解集同时又有好有分布的Pareto最优解集．     

改进填充算法在矩形件排样中的应用

矩形件排样的合理性直接影响板材利用率.考虑到下料过程中板材的纤维方向和一刀切等工艺约束,建立了以板材平均利用率最大为目标的数学模型.提出了一种改进填充算法,增加了矩形件的排列方式、扩大了矩形件试排范围,实现了排样的多样性.此外,在改进填充算法的基础上引入了遗传算子,利用遗传算法全局搜索能力强的特点,对矩形件排样顺序进行寻优.最后,采用不同规模的算例验证所建模型和所提算法的合理性与普适性,算例结果表明改进后的算法能够有效提高板材的利用率,可为实际作业提供技术支持及方法借鉴.     

一种改进的GDF多目标优化算法

本文提出一种交互式非线性多目标优化算法，该算法是ＧＤＦ多目标优化算法的改进，具有这样的特点：算法采用了既约设计空间策略，具有良好的收敛性；算法生成的迭代点是有效解；算法具有多种一维搜索准则；对于线性多目标问题，算法只需一次交互迭代即可示出多目标问题的最优解。     

基于改进遗传算法的集合覆盖问题

集合覆盖问题是组合优化中的典型问题,在日常生活中有着广泛的应用.提出了一种改进遗传算法来解决集合覆盖问题.算法对标准遗传算法的改进主要表现在:1)结合启发式算法和随机生成,设计了新的产生初始种群的方法;2)引入修补操作处理不可行解使其转换成可行解;3)对重复个体进行处理再利用;4)对多点交叉进行推广,提出了新的交叉算子;5)针对可行解和不可行解,采取两种自适应多位变异操作.数值实验结果表明该算法对于解决规模较大的集合覆盖问题是有效的.     

改进的混合算法求解车间作业调度问题

车间作业调度问题是个典型的NP-hard问题,为了更有效的解决车间作业调度问题,提出了一种改进的混合算法(IGASA).算法设计了一种基于当前最优解的免疫算子,算子对当前最优个体中选取运行时间最少的一台机器上的工件顺序当作疫苗,并用车间调度问题的图论模型解释了此算子的合理性.最后通过大量实验证明改进的混合算法的性能的优越性,从而证明设计的免疫算子是有意义的.     

利用改进的同伦算法求解特征值问题

矩阵特征值问题是机器学习、数据处理以及工程分析和计算中经常需要解决的问题之一.同伦算法是求解矩阵特征值的经典方法;自动微分可以有效、快速地计算出大规模问题相关函数的导数项,并且可以达到机器精度.充分利用自动微分的优点,设计自动微分技术与同伦算法相结合的方法求解矩阵特征值问题.数值实验验证了该算法的有效性.     

一种改进的遗传k-means聚类算法

在经典的k-means聚类算法中,聚类数k必须事先给定,然而在现实中k很难被精确的确定.本文提出了一种改进的遗传k-means聚类算法,并构造了一个用来评价分类程度好坏的适应度函数,该适应度函数考虑的是在提高紧凑度(类内距)和分离度(类间距)的同时使得分类个数尽可能少.最后采用两个人工数据集和三个UCI数据集对k-means聚类算法(KM),遗传聚类算法(GA),遗传k-means聚类算法(GKM)和改进的遗传k-means聚类算法(IGKM)进行比较研究,比较的指标有类间距、类内距和分类正确率.研究证明改进的遗传k-means算法能够自动获取最佳聚类数k并且保持较高的正确率.     

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.     

一种改进的双层规划内点算法(英文)

本文针对线性双层规划问题提出一个由KMY算法演变而来的原对偶内点算法.与现在很多线性双层规划单纯型算法不同,作者提出的算法从一可行初始点穿过约束多面体内部直接得到近似最优解,当约束条件和变量数目增加时,本算法的迭代次数和计算时间变化很小.所以大大提高实际可操作性能和运算效率.     

An Improved Algorithm for the Non-Guillotine-Constrained Cutting-Stock Problem

A personal-computer-based algorithm to solve the non-guillotine-constrained two-dimensional cutting-stock problem is developed. The problem is constrained to single-sized rectangles placed orthogonally on a larger containing rectangle. The algorithm uses the linear combination of box lengths and widths that minimizes waste along the cutting stock's length and width to determine an optimal layout. The algorithm's performance is evaluated using two sets of test cases and compared to the results of other algorithms.     

An Adaptive Compression Algorithm in Besov Spaces

Given a function f on [0,1] and a wavelet-type expansion of f , we introduce a new algorithm providing an approximation $\tilde f of f with a prescribed number D of nonzero coefficients in its expansion. This algorithm depends only on the number of coefficients to be kept and not on any smoothness assumption on f . Nevertheless it provides the optimal rate D ^-α of approximation with respect to the L _q -norm when f belongs to some Besov space B ^α _p,∈fty whenever α>(1/p-1/q) ⁺ . These results extend to more general expansions including splines and piecewise polynomials and to multivariate functions. Moreover, this construction allows us to compute easily the metric entropy of Besov balls. June 21, 1996. Dates revised: April 9, 1998; October 14, 1998. Date accepted: October 20, 1998.     

An Improved Algorithm for the Multi-commodity Location Problem

Distribution systems designs commonly require the optimal location decisions of regional ware-houses or distribution centers which function as intermediate facilities between plants and customers. This paper deals with such a location problem in which the facilities can handle one of several commodities. We term this problem the multi-commodity facility location problem. A branch and bound algorithm is proposed for solving this problem. Improved bounds are developed for increasing the efficiency of the algorithm. Computational results are provided.     

求解集束型装备调度问题的改进遗传算法

针对半导体制造中的有滞留时间约束集束型装备调度问题,以最小化生产周期为目标,建立问题的数学模型,提出基于机械手搬运作业顺序编码的改进遗传算法.设计基于禁止区间法的启发式构造算法以生成初始种群,避免了不可行染色体的产生;通过互换染色体中处于机械手全等待的基因位置,以及基于图论的不可行解修复技术改进局部搜索效率,避免冗余迭代和陷入局部最优等现象.与遗传算法、混合量子进化算法的仿真实验比较,验证了提出算法的有效性和鲁棒性.     

基于聚类和蚁群算法的横纵切碎纸片复原算法

横纵切碎纸片拼接复原问题是痕迹学中的一个重要问题,其在刑事,民事,司法等领域都有应用,人工拼接费时费力,应用计算机算法解决该问题尤为必要,针对目前已有算法聚类不够壮硕,碎片行内拼接精度低的现状,提出了一种基于聚类和蚁群算法的全自动碎纸片拼接改进方法.首先对聚类算法部分进行细化,同时引入惩罚系数以重新定义费用函数,并结合合并、分治策略提高碎纸片行内拼接的精度,最后选用由5个中文文件组成的测试集,将其切割成11×10和11×19两种模式来测试算法的效率.结果表明改进的聚类算法能够正确地提取碎片的特征向量并实现无差错分行聚类,算法对于两种模式的拼接精度分别是97.6%和95.1%,对比近期的同类算法,提出的算法拼接精度明显较高.     

一种改进的禁忌搜索算法及其在选址问题中的应用

本文研究了选址问题中无容量限制的p-中值问题,在Rolland等人提出的有效禁忌搜索算法基础上,提出了一种以目标函数变化量作为评价函数的改进禁忌搜索算法,并进行了理论分析,然后将其与有效禁忌搜索算法作了性能比较.通过比较三个公共测试数据集的计算结果,验证了本文提出的禁忌搜索算法的可行性和有效性.     

一种改进的自适应遗传算法

针对IAGA自适应遗传算法存在的未成熟收敛问题,提出了一种改进的自适应遗传算法(NIAGA算法),根据自定义判别式判断群体是否出现了未成熟收敛趋势,由不同情况,分别采用宏观调控与微观处理两种方法来设置交叉概率Pc和变异概率Pm,以此促使算法摆脱未成熟收敛.仿真结果表明,新算法有效地改善了IAGA算法的未成熟收敛问题,显示出了更强的全局收敛性.     

KMP算法的一种新的简化算法

通过对字符串模式匹配算法BF与KMP的分析,提出了一种简化KMP算法的方法,构造了一种新的计算next函数的方法,简化后的算法比KMP更清晰直观.经过复杂性分析和上机实验,得出当模式串的长度不大时,简化算法是一种高效的模式匹配算法.