由课堂教学改革到改进教与学优化算法

教与学优化算法是一种模拟课堂教学与学习过程的新型启发式群体智能优化算法,因其参数少、易实现、收敛快等优点,近年来被广泛应用于众多科学和工程优化领域。参考现实中的课堂教学改革措施,将教师的自增强学习机制、学生的自主学习/分组学习策略、师生间的反馈交流、多教师并行教学的综合培养等改进策略融入教与学优化算法,使得改进教与学优化算法在复杂优化问题中获得更好的表现。此外,讨论了课程思政、课程考核、教学资源等引入教与学优化算法的可能性及其未来的发展方向。     

区域网络零售商物流配送网络规划研究

针对现代网络销售过程中配送路线规划的实际问题,充分考虑客户收货点的随机性、分布散的特点,将配送区域划分为合理的投递网点,转化为对投递点的路径优化问题,以最小化行驶里程目标,建立了物流配送路径优化模型,提出基于聚类的改进两阶段启发式算法。通过第一阶段的聚类算法,对配送网点进行划分,大幅降低问题规模,将问题转化为小规模的单车线路优化问题;第二阶段对每个分区内的投递网点,采用遗传算法求解。实验结果表明该算法能够整体上大幅降低企业配送成本。     

基于蚁群优化的协作学习模式研究

蚁群算法是一种求解复杂组合优化问题的启发式算法,但收敛速度慢且搜索时盲目性大。在协作学习模式中为了进行合理分组和提升学生的协作学习能力,提出了一种在外加信息素的干扰下改进型的蚁群算法,并实现两者的有效融合。实验结果表明,蚁群优化在学生的协作学习中表现出较强的优越性,能较好地求解非线问题,并能达到全局最优的解。     

TSP问题的蚁群算法模型及仿真研究

蚁群算法是一种新型高效的启发式优化算法,在解决优化组合问题特别是TSP求解问题上具有很高效率.本文在分析了蚁群算法的基本原理和工作机制的基础上,从信息素的更新改进实现对节点重复率的控制,并通过仿真实验实现相关参数的最优选择.实验证明,改进算法可以有效地减少蚂蚁行走的盲目性,提高了蚁群算法在迭代过程中更新TSP最优解的能力.     

一种改进的蛙跳算法的研究

蛙跳算法是一种启发式的智能算法,在优化问题中具有广泛的应用,针对该算法求解精度低,收敛速度慢,容易陷入局部的缺点,从4个方面提出了改进:(1)引入Tent混沌来改进蛙跳的种群初始化;(2)通过最大化搜索策略提高局部搜索;(3)最差个体中引入柯西因子进行优化;(4)采用模式搜索来优化最优个体.通过5个测试函数说明本文的算法能够有效的提高算法的性能.     

计算机通信网络中容量与流量分配的优化研究

目前在计算机通信网络技术应用的过程中,人们为了使得计算机通信网络的性能和效益能够得到有效的提升,人们就采用改进的并行遗传算法,来对计算机网络中的容量和流量进行相应的优化处理,从而有效的解决了传统计算方法在实际应用过程中存在的相关问题,以达到网络资源合理利用的目的,本文通过对计算机网络中容量和流量分配问题进行简要的分析,讨论了改进的并行遗传算计在计算机通信网络容量和流量分配中的实际应用,以供相关人士参考。     

蚁群算法简介

介绍了一种求解复杂优化问题的启发式算法--蚁群算法,并列举了其在部队物流管理中的应用案例.该方法通过模拟蚁群对"信息素"的控制和利用进行搜索食物的过程,达到求解最优结果的目的.它具有智能搜索、全局优化、稳健性强、易与其它方法结合等优点,适用于解决组合优化问题,包括运输路线优化问题.     

模式学习优化的文化算法在环境艺术创新设计中的应用

针对标准文化算法在环境艺术创新设计中还存在收敛精度不高、应用效果较差等问题。本文提出了一种基于模式学习文化算法的环境艺术创新设计模型。首先采用遗传算法为文化算法的群体空间提供种群,然后利用模式抽取获取优秀个体所携带的特征信息,并定期组织种群内个体向这些特征信息进行模式学习,从而充分利用了优秀模式的引导作用,加快了算法的收敛速度。通过仿真实验表明,本文提出的改进算法相比较标准算法具有较好的多目标优化精度,且在环境艺术创新设计中应用良好。     

改进遗传算法在配电网无功规划的应用研究

无功优化规划可以视作为非线性的条件组合优化问题,目前对这些问题的解决办法有很多种,但不能应用在大规模优化计算中。为了使遗传算法搜索时间得到有效降低,提高整体的效率,本文对无功规划相关算法进行改进,使得算法更加贴合实际,以更快的速度求得最优解。本文在遗传算法的基础上对一些环节作出相应的改进,并分析选择无功补偿节点,利用灵敏度加强算法的交叉、变异性,引入灾变来对种群进行阶段性灭绝,使得遗传算法在求取全局最优解时有着更好的表现,进而使得算法整体的效率得到提升。     

一个无等待流水车间调度启发式算法

提出一个求解以总完工时间最小为目标函数的无等待流水车间调度启发式算法:采用一个经典的全局任务插入算法构造初始解,应用局部搜索方法对其进行改进。通过4000个不同规模实例将提出算法与目前求解该问题最好的几个算法从性能和计算时间方面进行了全面比较,实验结果表明:提出算法的性能是目前最好的,多项式复杂度的计算时间适合实际生产需求。     

加热炉板坯入炉时间调度模型与算法

本文以钢铁企业热轧生产阶段中的加热炉生产过程为背景,提炼出加热炉板坯入炉时间调度问题,即在满足实际生产工艺约束,保证热轧生产连续性的前提下,以节能降耗为目标,决策板坯在加热炉中的分配情况和入炉时间。针对该问题,建立了数学模型。基于实际排产规则,构造初始启发式,并提出邻域搜索算法对初始解改进。最后,通过计算实验对所提模型和算法进行验证。     

基于ID3算法的大学生英语网络自主学习研究

分析了大学生英语自主学习过程中存在的一些问题,同时对数据挖掘领域中的ID3算法进行了改进,并且将传统的ID3算法和改进的ID3算法分别应用到对大学生英语自主学习的研究中。     

基于模糊自适应PID算法的车辆稳定性控制

针对传统的模糊自适应PID算法在车辆稳定控制的应用中还存在控制精度不高的问题,本文设计了一种以RBF神经网络优化模糊自适应PID算法为基础的车辆稳定性控制模型。这一模型首先优化RBF神经网络算法隐含层的中心数目,这一优化过程主要是借助减聚类的方法进行。然后采用Logistic对其中心值进行精度的提升,最后采用改进RBF神经网络对模糊自适应PID控制算法进行改进,以达到更精确的控制。仿真实验结果发现,与PID算法相比,基于模糊自适应PID算法设计的这一车辆稳定性控制模型的控制精度更高,并且在车辆稳定性控制应用中具有更好的效果。     

一种优化的蚁群算法

蚁群算法是一种新型的启发式算法,它具有许多优良性质,被广泛用于求解组合优化问题,但基本蚁群算法也存在诸多不足。为使蚊群算法对应TSP问题的解更加优良,提出了一种改进的蚁群算法并对它进行了试验,结果表明改进算法是有效的,这也为蚁群算法的优化提供了一个新的途径。     

基于改进神经网络的图像生物特征识别方法

在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。     

基于微粒群算法的工程网络计划多资源均衡优化研究

为了更有效地解决工程施工管理中的多资源均衡问题,将改进的微粒群算法应用到多资源均衡优化中来,利用微粒群算法原理中粒子飞行中位置的进化过程来搜索各工序活动的最优开始时间方案。通过算例证明,该设计的目标函数可以更好地反映多资源均衡程度,同时以粒子群算法来解决此类问题具有搜索精度高,计算结果较为理想,贴近实际的特点,反映了在工程项目管理的多资源均衡优化中的可行性及有效性。文章提出的算法对于工程网络计划中的多资源均衡优化具有实际应用价值。     

蚁群算法的改进策略研究

蚂蚁算法是一种元启发式优化算法,研究表明其具有较强鲁棒性、优良的分布式计算机制、易于与其他方法相结合等特点,但是也存在一些不足。针对蚁群算法的不足,许多的学者提出了诸多的改进算法,通过对改进算法的研究发现对改进策略的研究是非常必要的。文中对改进策略进行总结,为算法改进发展提供必要的参考。     

迁移学习优化TB算法的个性化推荐模型

针对标准Trada Boost算法在个性化推荐的应用中还存在精度不高的问题,本文提出了一种基于迁移学习优化Trada Boost算法的个性化推荐模型。首先采用迁移学习对Trada Boost算法的类簇进行平滑处理,即使用聚类算法对用户—项目评分数据进行预处理,并产生预选最近邻用户,接着使用基于内存的协同过滤算法在聚类结果数据上对评分数据进行平滑,最后采用改进的Trada Boost算法构建个性化推荐模型。通过仿真实验表明,本文提出的改进算法相比较目前常用的算法具有更高的个性化推荐精度。     

高铁快运网络优化模型与算法研究

为了科学地优化高铁快运网络,本文研究了高铁枢纽选择问题以及集散货中心归属关系问题。建立了以高铁快运网络总体运输效益最大化为目标的整数规划模型,并采用模拟退火算法进行求解。为了提升模拟退火算法的求解效率,根据问题特征设计了启发式规则和策略,以此生成合理的初始解,并在初始解的基础上不断进行邻域搜索。不同规模算例的数值实验结果表明,本文设计的算法能在合理的时间内得到满意解。同时,通过对实际案例的数值实验结果进行分析,为高铁快运网络的发展提供价值参考。     

少数民族大学生学习心理环境构建研究

本文对少数民族大学生当前学习以及生活过程中,由于各种各样因素导致其自身心理存在的问题进行详细分析和研究,并根据实际情况,提出相对应的解决措施,帮助少数民族大学生学习如何构建心理环境,提高其自身的心理适应能力,促进少数民族大学生与其他学生友好相处。