改进遗传算法求解带不相关并行机的HFSP

以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题.首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解.为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力....     

消拖船节油航速优化研究

针对港口作业消拖船主机的高油耗问题,从船舶管理节能的角度出发,提出了基于改进天牛须算法的消拖船节油航速优化方法。通过分析消拖船的船、机、浆的能量传递机制,建立了其主机燃油消耗的优化模型,并对消拖船某航次中各航段的航速开展优化研究。天牛须搜索算法(beetle antennae search algorithm, BAS)是近年来出现的智能优化算法,在处理结构复杂的数学模型优化中优势很明显,但是也存在收敛慢、容易进入局部最优状态等问题,为此建立了一种改进的天牛须搜索算法(improved beetle antennae search algorithm, IBAS),以更好地满足应用要求。通过实例计算分析,采用所提出的优化算法进行消拖船主机燃油消耗优化。结果表明：所提算法的收敛速度快,寻优效率高。与天牛须算法和蚁群算法(ant colony algorithm, ACO)对比分析,所提出的优化算法保持较快的运算时间的同时,提高了优化结果的准确率。     

Fast Fractal Image Encoding Using an Improved Search Scheme

As fractal image encoding algorithms can yield high-resolution reconstructed images at very high compression ratio, and therefore, have a great potential for improving the efficiency of image storage and image transmission. However, the baseline fractal encoding algorithm requires a great deal of time to complete the best matching search between the range and domain blocks, which greatly limits practical applications of the algorithm. In order to solve this problem, a necessary condition of the best matching search based on an image feature is proposed in this paper. The proposed method can reduce the search space significantly and excludes the most inappropriate domain blocks for each range block before carrying out the best matching search. Experimental results show that the proposed algorithm can produce good quality reconstructed images and requires much less time than the baseline encoding algorithm. Specifically, the new algorithm can speed up encoding by about 85 times with a loss of just 3 dB in the peak signal to noise ratio (PSNR), and yields compression ratios close to 34.     

一类非精确线搜索下的混合共轭梯度算法

给出了一类在非精确线搜索下的混合共轭梯度算法,对李荣生提出的NCG算法进行了改进,在算法的迭代过程中,保持了迭代方向的下降性,在较弱的条件下证明了全局收敛性,数值试验表明该算法是相当有效的.     

改进的遗传局部搜索算法在漏磁逆问题中的应用研究

通过将模拟退火技术加到遗传局部搜索算法(GLSA)的扰动过程中,提出一种改进的遗传局部搜索算法(IGLSA)及基于IGLSA的逆算法,用于从漏磁信号中重构二维缺陷.该算法中,径向基函数神经网络(RBFNN)用作前向模型,IGLSA用于求解逆问题中的优化问题.实验将该逆算法分别与基于规范遗传算法(CGA)的逆算法和基于GLSA的逆算法进行了比较,结果表明基于IGLSA的逆算法更精确,并且对噪声具有鲁棒性.     

一种基于新训练序列的正交频分复用小区搜索方法

为了增加正交频分复用(OFDM)小区识别的数量,同时保持小区搜索的性能,设计了一种新的OFDM小区搜索方案.其核心思想是在载波上先加载称为"子载波模板"的伪随机序列,然后再加载频域差分序列.针对这种新的结构,该方案还设计了一种联合估计算法,可在性能保持不变的情况下,增加10~20倍识别小区的数量.     

基于模糊综合和模糊推理的适应性评价

应用模糊综合评价与模糊推理方法,建立了搜救系统适应性评价指标体系和数学模型;应用该模型对海上搜寻与救助系统进行适应性定量评价,分析了海上搜救系统的运行情况,评价结果与实际相符,说明该方法具有一定的应用价值和创新水平.     

关于搜索引擎排队模型的性能分析

目前许多搜索引擎都是使用基于关键字查询的检索算法和技术,返回的页面数量成千上万.顾客需要花费大量时间和精力进行浏览筛选有用信息,筛选过程中产生不耐烦情绪,从而转换关键词进行重新搜索.本文针对搜索引擎的服务即时性特点,把顾客因不耐烦进行重试的次数抽象成虚拟顾客,对一个顾客到达服务台引起的系统忙期进行研究.     

基于离散模型的双边搜索博弈问题的研究

在双边搜索中,被搜索者不希望被搜索到,因此可以将搜索双方的行为看成二人零和博弈问题。在考虑搜索双方的搜索花费和搜索单元格的探测概率情况下描述了搜索过程,并基于离散搜索模型提出了一类双边搜索问题的算法,通过仿真算例,分析了搜索双方在均衡解下的搜索结果。     

一种基于关联规则的搜索引擎结果聚类算法

提出一种搜索引擎结果的聚类方法,采用关联规则方法确定网页文档中的显著短语,并把这些显著短语作为对相应聚类的描述,聚类中包含的文档就是显著短语所关联的文档,然后对形成的聚类按照相关度分数进行排队,最终把结果展现给用户.