基于混合蚁群粒子群算法的立体库堆垛机路径优化

针对自动化立体仓库中的堆垛机路径优化问题，课题组通过分析立体仓库中堆垛机的工作特点与运行情况，提出了基于混合蚁群粒子群算法的路径优化方法，在传统的蚁群算法中结合粒子群算法思想，使算法同时具备蚁群算法的正反馈与粒子群的多样性。通过对实例进行MATLAB仿真分析表明：混合算法路径优化速度较快，且比以往的路径更短。研究使堆垛机的运行效率得到提高。     

关于《算法设计与分析》课程实践性教学的探讨

算法设计与分析是一门实践性很强的课程.通过实验教学,一方面加深学生对算法设计与分析课程内容的理解,另一方而达到理论联系实际的目的.如何搞好《算法设计与分析》课程实践教学,对老师来说是一个很重要的研究课题.本文就以下五个方面的问题进行了探讨:实验题目设计,实验内容设计,实验步骤,实验指导和实验考核.     

基于中文文本主题提取的分词方法研究

中文文本主题提取有助于用户对海量信息进行浓缩和提炼。而主题提取是以中文分词作为第一步,分词质量直接影响到文献主题提取的质量。本文提出了一种基于中文文本主题提取的分词方法,该方法以概念语义网络为分词词典,采用改进的最大匹配算法对文本进行切词,并同步完成主题词的规范工作。     

投入产出系统计算方法的探讨

投入产出系统计算工作量主要集中在计算完全需要系数矩阵(I-A)~(-1)。本文给出两种计算(I-A)~(-1)的方法。这两种方法都只用到矩阵乘法,原理简单,易于掌握,便于推广。     

决策树技术在客户信用分析中的应用

针对客户信用分析的需求，利用决策树技术对某钢厂的销售数据进行分析。依据客户交易信息，使用决策树算法对客户信用进行分类，得出一系列帮助企业做出正确交易决策的判定规则。     

遗传聚类算法及其改进

本文给出了一种改进的基于遗传算法的聚类算法。传统的KMeans算法具有较强的局部搜索能力,但是对初始化聚类中心很敏感,容易陷入局部收敛性。基本遗传算法具有全局优化性,但局部搜索能力较差,收敛速度慢。针对二者算法的优缺点,利用了面向对象程序设计思想,结合二者的优点,提出了一种改进的遗传聚类算法。数据实验表明,该方法有效地提高了基于遗传算法的聚类算法的局部搜索能力和收敛速度。     

解布局问题的模拟退火算法

本文以简化模型为例,给出了用模拟退火算法解布局问题的一般形式、基本步骤以及罚函数的使用方法,所给算法在选用适当的数据结构后即可求解复杂的布局问题,有很强的适应性和灵活性.     

对数图算法中的校正线

以酸碱平衡的对数浓度图为例,讨论了图算法中校正线的作法,提出了作校正线的一般条件。     

探究简化DES算法与RSA算法

随着计算机网络技术的发展,对信息安全的要求越来越高,各种数据加密技术日趋完善.本文旨在比较两种常见的加密算法,让读者了解DES加密算法与RSA加密算法的区别和实质.     

燃料电池发动机优化控制的建模与蚂蚁算法研究

以某燃料电池发动机为原型,将神经网络辨识方法应用到其非线性系统的建模中.仿真结果表明,方法可行,建立的模型精度较高.在此模型的基础上,为了缩短发动机在常温启动时的暖机时间(升温至正常工作温度范围)和提高其输出功率以及在高温怠速加速时,保持其升温的平稳性和缩短达到额定输出功率的时间,将蚂蚁算法应用于发动机的优化控制问题.最后通过对模型的测试,采用蚂蚁算法优化后的控制方法基本达到了要求目标,与传统PID控制方法相比较,显示了其优越性.