基于人工鱼群算法的反坦克火力分配模型研究

人工鱼群算法是一种新型仿生随机搜索全局优化方法,用以解决传统火力分配模型不易求解的问题.在建立反坦克火力分配数学模型的基础上,运用人工鱼群算法对模型进行了最优化求解,并采用基于升序排列的操作方法,实现从人工鱼群算法的连续变量到武器目标分配离散序列的转换.实例的计算结果表明,该优化算法对于模型的求解具有较好的收敛性,为解...     

基于混合智能算法模型的无功优化的应用

电力系统无功优化是保证电网安全可靠运行的重要指标之一。从经济效益和运行约束条件出发,建立了符合实际数学模型。考虑到遗传算法的早熟收敛及蚁群算法需要较长的搜索时间,采用混合算法对IEEE-14进行仿真,结果和常规的算法作比较,结果证明时间效率和求解效率都优于传统的算法。     

求解DCMST问题的新快速算法QDC

度约束最小生成树问题是网络优化中一个常见的问题,本文介绍了度约束最小生成树问题的数学模型,对度约束最小生成树问题求解方法进行了综述,给出了一个新的快速算法QDC。     

基于改进的蚁群算法求解单点交叉口信号配时优化问题

蚁群算法是近几年优化领域中出现的一种启发式仿生类并行智能进化、通用型的随机优化算法,能够较好解决交通信号配时优化问题.由于交通信号分配不合理容易引发交通拥堵,基于传统的单点交叉口交通信号配时优化问题提出了改进的蚁群算法,即针对交通具有较强的实时性和动态性的特点,在蚁群算法更新的全局信息素中引入一个随着交叉口拥挤程度不同而变化的函数,并且在信息素变化量中引入一个交叉口通行能力权系数,从而提高算法对交通实时动态性的把控能力.通过实验仿真结果表明,该改进的蚁群算法优于传统的单点交叉口信号配时方法,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一种可行有效的新方法.     

通信企业"三网融合"方案设计研究

随着经济和技术的发展,传统的业务服务已经不能满足人们的需求,"三网融合"已经成为网络业务发展的必然趋势.通过对"三网融合"国内外现状的研究,分析了当今"三网融合"面临的问题,结合通信企业的实际情况,提出采用分布式流媒体技术进行通信企业"三网融合"方案设计,并针对不同规模通信企业,提出了紧凑型组网、城域网本地组网、多级分布式组网三种组网方案.该"三网融合"设计方案可以有效地节省骨干网带宽、保证QoS,提高用户满意度,对各级通信企业搭建多媒体数据中心具有一定推广作用.     

Dijkstra算法在三亚旅游线路规划中的应用

建立数学模型,结合数据库技术,运用Dijkstra算法,计算出任意两个景点之间的最低费用、最短时间、最短路程,供游客路线选择和相关管理者规划旅游线路时参考.     

基于改进粒子群的云计算任务调度方法

为了实现对云计算任务进行动态实时调度,提出了一种基于改进离散粒子群算法的云计算任务调度方法.依据云计算任务调度数学模型的相关理论,提出了一种基于改进粒子群算法的云计算任务调度方法,对粒子更新方式、初始化方法以及权重因子更新方法等进行了改进,并对整体算法进行了描述.在CloudSim环境下运用改进的模型方法进行仿真实验,并与另外三种方法进行比较,结果表明该方法不仅所需总费用最少,而且收敛速度最快、用户满意度较高.     

基于概率神经网络和K-means算法的纳税评估

纳税评估工作是一项难于建立准确数学模型的复杂系统,同时又是一个典型的模式识别问题。用神经网络方法进行纳税评估有其独特的优越性。运用PNN算法很大程度地依赖于训练样本对象的选取。选取的这些样本能否反映总体的信息特征决定了分类器的识别效果。文章运用K-means算法对纳税人信息样本进行聚类,找出聚类中心点,以此为基础来选择样本作为PNN的训练样本,从而达到对PNN算法的优化。研究结果表明这种改进后的PNN算法分类效果好,对于纳税评估有其应用价值。     

化工数学模型及其最优化

本文主要介绍了化工数学模型,并通过对数学模型的优化来解决生产实践问题。     

3-状态相异元件串联的P-S设备网络可靠性优化蚁群算法

本文研究具有不同类型元件串联构成子系统,目标系统为子系统并联的并-串联(简称为P-S)网络可靠性优化模型求解问题.依据构造的可靠性网络图,选择合适的评价函数、状态转移规则、信息素更新规则,设计了一个蚁群算法框架.Matlab编程,合理设置算法参数进行仿真,结果表明:对给定的实例,蚁群算法都能够找到问题的最优解;合理选择算法参数,设计的算法是3-状态P-S设备网络可靠性优化问题的有效求解工具.     

基于卷积的蒙文词语定位查找方法研究

由于历史文化和技术的原因,有大量的蒙古文文献资料是以图像的形式保存在图书馆的.图像格式的文档资料在进行检索和查阅时费时费力,极不方便.为了解决这个问题,提出了一种基于卷积的蒙古文词语定位查找方法.给出了二维离散傅立叶变换模型、二维离散卷积模型以及二者相互转换的数学模型.应用以上模型,在对蒙文文本图像和目标图像进行图像预处理的基础上,设计了基于卷积的蒙古文词语定位查找的具体实现算法.并对算法进行了仿真,通过快速连通区域查找法展示了定位查找到的蒙古文词语.实验表明基于卷积的蒙古文词语定位查找算法可以有效地解决蒙古文图像文本词语查找定位问题.     

蚁群算法的研究现状与展望

蚁群算法是一种新型的求解复杂组合优化问题的启发式算法.该文对其研究现状进行综述,主要分析其起源、基本原理、实际应用及优缺点,重点归纳整理了算法模型拓展与主要应用领域.针对该算法目前存在的缺点,在未来理论研究方向上提出设想,并对其开发新应用领域提出建议.     

浅谈无线局域网

本文分析了无线局域网及无线局域网的发展和应用.介绍了无线局域网应用的组网方案.     

改进的动态粒子群算法

为更好的解决动态优化问题,提出改进的粒子群算法（Improved Partic le Swarm Optim ization,IP-SO）,在算法中对pBest替代策略引入了随机化算子,并且对群体中的gBest引入了局部搜索,对随时间变化的最优值进行了精确定位,试验证明该算法对动态优化问题的有效性.     

建构理论在建立数学模型中的应用

阐述了建构理论的基本思想.指出了建立数学模型的意义、步骤和方法,并给出了两个建立数学模型的实例.     

基于改进蜂群算法的神经网络及其应用

本文提出一种具有极强全局优化能力的改进蜂群算法,该算法对人工蜂群算法的更新公式进行改进,并对整个搜索策略进行简化.算法对多个高维多极值基准函数进行全局最优化测试,结果表明,改进的蜂群算法收敛精度大大提高;其次,将改进的蜂群算法应用于神经网络的权值训练;最后,作者将这种基于蜂群算法训练的神经网络应用于降水预报,其试验结果显示了这种训练方法的可行性.     

基于混合蝙蝠算法的多车场车辆调度研究

多车场车辆调度问题是物流配送研究中的NP难题,同时也是现代物流的发展趋势。针对多车场车辆调度问题,考虑客户和物流运营商的利益,以客户不满意度最低、物流成本最低为目标,建立多目标车辆调度数学模型,并对目标函数进行规范化处理,将多目标问题化简为单目标问题。针对传统的蝙蝠算法在局部搜索能力上存在着不足的问题,将遗传算法中的自适应交叉操作引入到蝙蝠算法中,设计一种混合蝙蝠算法计算数学模型。通过MATLAB软件进行仿真,仿真结果与传统的蝙蝠算法进行对比。结果表明：此方法在解决多车场车辆调度问题上是可行的,并且优于传统的蝙蝠算法。     

茶多酚协同超高压处理对枯草芽孢杆菌的灭活效果研究

通过采用响应曲面方法中的Pentagonal模式建立了茶多酚协同超高压处理杀灭枯草芽孢杆菌（B.subtilis）的二次多项数学模型,验证了模型的有效性.同时利用模型的响应面及其等高线对影响杀菌的关键因子压力和茶多酚浓度及其相互作用进行了深入的探讨.优化出残存4个数量级枯草芽孢杆菌1.1474的工艺参数为：压力346.72~481.80MPa,茶多酚浓度为0.89~1.47mg/mL.     

电视直播:危机中引导舆论的利器——评央视汶川大地震直播报道

央视汶川"5·12"大地震直播报道,使灾情公开透明,让主流的报道影响公众,消除恐慌与不信任,牢牢掌握了信息发布及舆论引导的主动权;直播真实全面地报道了党和政府重大抢险救灾工作部署以及社会各界抢险救灾的壮举,内容丰富感人,体现了对公众知情权的尊重和以人为本的报道理念.优化的组织机构和先进技术的完美结合是突发灾害性事件直播成功的保障.     

公共数字文化全局性协同治理决策模式研究：基于算法重构建及数值模拟

为创新公共数字文化治理的集成、协同与高效提供决策支撑,也为整体推进国家治理体系和治理能力现代化提供文化治理的数字化运行方案,文章从全局性协同视角,通过引入算法理论及逻辑,从一类问题的描述方式、算法模式、算法框架设计到算法重构的设计逻辑,阐述了公共数字文化全局性治理的算法决策机理,阐述其实现路径,以模型数值模拟案例,刻画了公共数字文化全局性协同治理的算法决策模式的优势。研究发现,基于算法重构的治理决策为公共数字文化协同治理方法库提供一种有力的决策工具,同时该模式既能实时优化现有信息资源配置问题和体系机制,也能通过事后结果的相关性对体系机制进行优化,为助力公共数字文化供给侧改革提供了方案借鉴。