三角剖分问题

一、三角剖分的含义: 给定一个多边形的顶点以及任意两个顶点之间的距离(这里的距离可以是平面上的欧氏距离,也可是其它任意的度量函数。),所谓多边形的三角剖分就是要选出多边形的某些弦(两个不相邻的顶点间的连线),使得这些弦两两不相交,并且它们把整个多边形分成三角形。这些弦所构成的集合就称作多边形的一个三角剖分。在所有三角剖分中,如果某一个三角剖分中弦长总和最     

正方体内异面直线间的距离

求两条异面直线间的距离,一般的方法有三种:第一种,是找公垂线段法,第二种是转化法,即将要求的两条异面直线间的距离,转化为线到面的距离(两条异面直线中的一条与经过另一条且平行于这条直线的平面间的距离)、面到面的距离(分别经过两条异面直线且互相平行的两个平面间的距离),再把线与面、面与面的距离转化为求点到面,点到线的距离,第三种是巧用公式法(利用某些公式来求两条异面直线间的距离).下面就棱长为 a 的正方体内异面直线间的距离略谈一、二.说明异面直线间距离的求解方法.     

用遗传算法求解具有多阶段决策特点的最短路问题

本文应用遗传算法解决具有多阶段决策特点的最短路问题,对于较多顶点的此类最短路问题也有较好的应用。文中给出了一个有阶段数为20,共348个顶点的最短路问题的计算结果。     

一种求解时变条件下最短路的算法

在组合优化过程中,往往需要获得从起点到终点之间的最短路,而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量.作者给出了时变条件下,利用标号法求解最短路的算法,并对算法的复杂性进行了分析,最后给出了一个应用算例.     

任意城市间最短路的Matlab语言实现

本文从城市道路网络的实际特点出发,对城市电子地图的道路网进行网络分析,将最佳路径搜索问题转化为图论中的最短路径搜索问题,通过对最短路径搜索算法的分析,实现了一种求解城市道路网两点间最短路径的算法,将求城市道路网两点间最短路径目标约束转化为求最短路问题,随之建立最短路模型,并描述了用Matlab程序进行求解的过程。最后用实例验证了模型和算法的可用性。     

Prim算法的一种优化实现

为网中的顶点专门设计了一种数据结构将V-U,集合中顶点构成了静态双向循环链表,让Prim算法真正实现了只在V-U集合中去实现选取最短边的操作,让Prim算法得到优化,提高了运算效率.利用同一顶点位于U和V-U的不同时刻,该数据结构使存储空间得到了充分的使用,提高空间的利用率.     

K在Q_(36)中的一个优美嵌入

本文给出了在超立方体Q_n中一些顶点子集的优化构造,使得这些子集中的所有元素的两两距离(Hamming)互不相等.     

“最短路”问题在成品油应急供应中的应用研究

物流在保障成品油供应,提高成品油企业经营效益等方面发挥着越来越重要的作用。以图论中的"最短路"问题为理论基础,结合成品油销售企业公路二次配送实际,从建立站与站之间的距离矩阵,利用Floyd算法,计算出矩阵中任意两点的最短路,最后确定应急最佳调度方案,对公路二次配送路径选择以及应对突发事件时的油品供应提供了一种思路。     

一种求解时变条件下最短路的算法

在组合优化过程中，往往需要获得从起点到终点之间的最短路，而其所考虑的目标可能是一个与时间相关的变量．作者给出了时变条件下，利用标号法求解最短路的算法，并对算法的复杂性进行了分析，最后给出了一个应用算例．     

基于蚁群算法的低能耗LEACH协议分析

针对无线传感器网络路由协议LEACH(低功耗自适应分层路由)算法中簇首与Sink节点直接通信的问题,提出了一种基于蚁群算法的LEACH 算法.该算法利用蚁群算法简单易于实现、支持多路径的特点,通过相邻簇首节点间的距离和剩余能量值,在整个网络中建立和更新簇首间的信息素浓度,形成簇首间多跳路由.仿真结果表明,与LEACH算法相比,该算法在能量消耗与延长网络生存周期等方面具有更好的性能.     

当前统计概率数据关联算法

目标跟踪领域的一个研究重点是如何解决在密集杂波环境下机动目标的跟踪问题。机动目标跟踪的关键是解决目标模型的不确定性,而密集杂波环境则使这个问题变得更加复杂。针对这一问题,提出一种当前模型概率数据互联算法。该算法将当前模型算法与概率数据互联相结合,在使用概率数据互联算法的同时,利用当前模型算法对目标出现的机动进行自适应滤波。最后,给出了算法的仿真分析,仿真结果说明该方法能够有效地跟踪杂波环境中的机动目标。     

改进型MVR-CORDIC算法研究

分析了CORDIC算法的基本原理和MVR-CODIC算法的特点。在此基础上,提出了一种改进型MVR-CODIC算法,利用查ROM表代替原算法中比例因子的计算方法,讨论了改进后算法的所需ROM表的容量,给出了实现框图。实验证明,改进型MVR-CODIC算法更适合于用大规模集成电路实现。     

一种并行的遗传／神经网络混合学习算法

提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应共轭梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在多指令流多数据流（ＭＩＭＤ）平台实现。通过把该算法用于一个图像识别问题，对它的性能进行了评估。文中还显示了所提出的并行混合神经网络学习算法良好的收敛性。     

IRA码简化译码算法的研究

不规则重复累计码BP译码算法具有接近Shannon限优越性能,但具有较高的复杂度。为了降低复杂度,提出了IRA码最小和算法和曲线折线化算法。最小和算法具有简单、容易实现的特点,但使译码性能较大幅度地降低。曲线折线化算法使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明,曲线折线化算法在复杂度大幅度降低的情况下性能接近BP算法。     

利用拉格朗日松弛算法求解三维分配问题

将拉格朗日松弛算法与最优求解算法的复杂性进行了分析比较,并将该算法应用于求解3-D分配问题,分析与算例结果表明,该算法可大幅度降低3-D分配问题的求解计算量,是求解3-D分配问题的一种有效算法.     

TSP及其扩展问题的混合型启发式算法

就经典的旅行商问题（ＴＳＰ）及其扩展形式;瓶颈问题、多目标问题等给出一种混合型启发式算法,并知微机上予以实现,为困难的扩展型ＴＳＰ提供了新的求解手段。     

一种快速全局运动估计算法

为了对全局运动进行准确快速的估计,在对全局运动估计算法进行研究的基础上,提出了一种快速全局运动估计算法。该算法基于非线性密度估计,采用了六参数的仿射模型。为了提高计算速度,采用了3层金字塔进行多分辨率计算,而且在每层迭代计算中,将基于块的外点去除算法与特征点提取算法相结合,这样既加快了算法的速度,又提高了计算结果的准确性。全局运动估计的实验结果表明,该算法在速度和准确性上具有一定的优势。     

适合于BP学习的共轭梯度法

基于ＬＭＳ的标准ＢＰ算法收敛速度极慢，而共轭梯度法要求精确的线性搜索，这在神经网络的高维权空间中是难以实现的。本文提出了一种新的ＢＰ学习算法，它采用一种对线性搜索要求不高的改进的共轭梯度法与一种简单的不精确线性搜索相结合，极大地提高了ＢＰ学习速度。经多次测试表明，与标准ＢＰ算法相比，该算法的效率提高了二个数量极。     

非线性可分文本的SVM算法研究与改进

支持向量机(SVM)算法可用来确定非线性可分文本的待分类文本类别。支持向量机的原始问题可以归纳为一个二次规划问题。当规模较大时,标准的SVM算法训练效率较低。本文在分析SVM算法的二次规划问题及利用可行性方向法求解二次规划问题的基础上,将效率较高的可行性方向法应用于求解SVM算法中的二次规划问题,给出了非线性可分文本的SVM算法的改进算法,改进后的SVM算法在时间复杂度上有着明显的提高,从而有效提高了SVM算法的训练效率。     

求解最优可满足性问题的算法设计

最优可满足性问题是一类典型的NP完全问题,该文提出一个基于离散问题连续化转换的拟物思想,求解转化为CNF范式的最优可满足性问题的算法,使得关于CNF范式取真的充要条件转化为连续函数的f（x珟）=0.设计的算法来源于物理模型;在映射变换的过程中充分利用了连续性以及改进的梯度算法.该算法简便、实用,而且以最小码覆盖问题为例,对该算法进行了实际的设计与分析.