一种改进蚂蚁算法的MATLAB仿真

蚂蚁算法是一种新型的模拟进化算法,也是一种随机型智能搜索算法。在介绍了基本蚂蚁算法基础上,针对基本蚂蚁算法存在的计算复杂,易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于信息熵的自适应改进蚂蚁算法,信息熵来度量蚂蚁系统的复杂性,用均值熵调节算法的系数使算法实现自适应。经MATLAB仿真试验结果表明,改进的算法有较好的收敛性、稳定性,优于基本蚂蚁算法。     

混合遗传算法解决多维背包问题

针对多维背包问题最优解的求解,本文在传统的贪婪算法的基础上引入模拟退火算法提出了一种改良的混合遗传算法。随后在数值实验的基础上．将该混合遗传算法与贪婪算法及加入贪婪算法的混合遗传算法进行比较,实验结果表明,该混合遗传算法提高了问题求解的精度。     

生存、认知、关系：算法将如何改变我们

今天,算法已经渗透到社会的各方面,对人的影响也不断深化。算法社会中的人,被全程、全息数据化,算法也推动了人的标签化、评分制,这些都对人们的思维、行为产生影响。算法作为一种中介,构建了一种数据化界面,重塑了人们对世界的认知方式,同时算法也以匹配、调节与控制等方式建构了各种对象间的关系,算法的权力也因此不断增加。算法对社会关系的另一种影响,是强化既有共同体的边界,或推动新的共同体的形成,因此,算法对社会结构的影响也会走向深层。     

一种新的自适应蚁群算法及仿真

蚁群算法是一种崭新的仿生模拟进化算法,该算法在许多领域已经得到应用。本文在阐述蚁群算法概念和基本原理的基础上,提出一种新的自适应调整信息素挥发因子的改进算法,以克服其收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,并给出了伪代码,最后将基本的蚁群算法与本文改进后的蚁群算法进行了仿真实验,仿真结果表明,改进后的蚁群算法具有优良的全局优化性能,效果明显。     

一种高效的Apriori算法优化方法

通过对关联规则挖掘中的Apriori算法进行深入的分析与研究,为减少算法中对数据库的大量扫描操作、节省挖掘时间,提出了一种改进的Apriori算法。该算法可以提前判断算法是否应该结束,也使得算法省去了不必要的操作,节省了挖掘时间。最后通过实例分析,证明了其高效性。     

基于Rough集的情报检索研究

本文应用Rough集理论和模糊集知识研究一种新的情报检索系统 ,提出了新的情报检索方法。论文给出了这个系统的体系结构和系统的核心算法 ,进行了算法复杂性分析 ,检索算法的时间复杂性为 0 (log2 M)。它的主要特点是检索算法的时间复杂性不随着文献资料数量的增加而增加 ,只与主要标引词的多少有关。分析结果表明这是一种有效的算法     

模式匹配技术在多序列比对中的应用

多序列比对一直是生物信息学中尚未解决的一个NP难题。在星比对算法和AhoCorasick算法的基础上,深入分析基于关键字树的DNA多序列比对算法,提出了一种新的多序列比对算法——基于模式匹配的DNA多序列比对算法。实验结果表明该算法是有效的。     

检索算法的混合使用——兼与徐进鸿等同志商榷

本文针对福岛法及其改进算法的弊病 ,提出了一种新的逆波兰回溯扫描算法 ,并以树展开法作为该算法的排错手段。检验结果表明 ,这种混合算法在数据处理速度和空间利用效率上均取得了比较满意的效果。     

改进的中文字串多模式匹配算法

针对中文字串匹配问题 ,提出了一种改进的多模式匹配算法。该算法采用新型组合状态自动机 ,解决了对大字符集语言构建字符完全Hash表时可能遇到的存储空间膨胀问题。此外 ,算法还充分利用中文大字符集语言的优势 ,将QS算法的思想融入到多模式匹配应用中 ,取得了良好的效果。实验结果显示 ,本算法明显优于DFSA算法 ,在平均情况下所花费时间仅为DFSA算法的 70 33%。     

基于免疫蚁群算法的机器人路径规划

针对移动机器人躲避障碍和寻找最优路径问题,提出了在复杂环境下的一种路径规划算法。根据人工免疫算法和蚁群算法各自的性能及优缺点,将人工免疫算法和蚁群算法相结合,提出新的结合方式形成免疫蚁群算法。在应用栅格法建立的机器人环境模型中,应用免疫蚁群算法解决机器人路径规划的问题。免疫蚁群算法首先运用人工免疫算法对空间的可行路径做快速的全局搜索,然后生成初始信息素的分布,最后完善蚁群算法搜索最优解。在LABVIEW仿真环境中,采用免疫蚁群算法对机器人路径规划问题进行仿真,仿真结果证明了免疫蚁群算法是一种收敛性和寻优能力都比较好的优化方法。     

基于动态二进制树和按位二进制防碰撞算法的改进

防碰撞算法是RFID系统中的关键技术,更是近年RFID研究的热点领域。基于现有二进制树算法,本文提出了一种改进的具有回退机制和一位碰撞识别的二进制树算法。该改进二进制树算法通过减少时隙数量和减少时隙内传输数据量,提高传输速率和减低时延。     

优化算法在TDOA系统中的分析

为了解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题,提出了一种联合使用Chan算法和混沌优化算法的混合定位算法。本文所设计的基于Chan算法的的混沌搜索方法,提高了算法的收敛速度和性能。仿真结果表明,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解,相对于遗传算法在保证收敛性能的前提下有更快的收敛速度。     

技术之上的“价值之手”:对算法“物质性”的媒介政治经济学追问——以美团外卖平台“超脑”系统为例

《外卖骑手,困在系统里》一文引发了学界对"算法专制"的反思。在算法有形"技术之手"之上是无形的"价值之手"。把算法置入平台多边价值交换体系中,对算法物质属性进行媒介政治经济学追问,将揭示算法是信息经济体系的"价值中介"。作为技术"商品",算法的特殊性在于其价值交换具有"多边性"。在算法物向价值转变的过程中,价值交换成为了社会关系形式,算法背后的劳动被抽象化,系统中的人和物都失去了自身的特殊性与独立意义。最终,在多方价值博弈之后,处于价值系统中最弱势的一方将陷入结构性贫困。     

基于哈希算法的中文分词算法的改进

中文分词是中文信息处理一个重要的部分,一些应用不仅要准确率,速度也很重要,通过对已有算法的分析,特别是对快速分词算法的分析,本文提出了一种新的词典结构,并根据新的词典给出了新的分词算法,该算法不仅对词首字实现了哈希查找,对词余下的字也实现哈希查找。理论分析和实验结果表明,算法在速度和效率比现有的几种分词算法上有所提高。     

VOD多媒体流调度中补丁算法的改进

该文分析了在VOD多媒体流调度中传统补丁算法的缺陷。提出了一种引入周期常数,使一个媒体节目的组播流产生一定间隔的改进算法,给出了改进算法的形式描述和流程图,并通过仿真实验对改进算法的特点、性能和不足进行了分析总结。     

保持几何结构的一个改进的NMF算法

非负矩阵分解（NMF）是一种基于局部的数据挖掘方法。算法的非负约束使其很适合处理图像等非负数据。然而,原始的NMF算法和多数改进NMF算法并未明确考虑数据的几何结构。本文提出一种改进的非负矩阵分解算法,在矩阵分解过程中明确考虑了数据集的几何信息,包括类内数据和类间数据的关系。在COIL20和ALOI数据库上的测试结果表明了算法的有效性。     

基于混合交叉的微遗传算法改进研究及应用

本文给出一种基于混合交叉的改进微遗传算法（简称μGA-BLX）,用于常规遗传算法存在的计算量大、收敛速度慢等缺点。本文μGA-BLX算法在交叉操作上采用了BLX-α算子,增强了算法的搜索能力;在变异操作上引入了Cauchy变异算子,增强了种群多样性和算法探索能力。此外,本文μGA-BLX还在算法重新初始化阶段引入了算法个体池,减少了重新生成个体的盲目性。通过行星齿轮传动机构参数优化计算结果表明了算法的有效性。     

智能新闻信息分发中的算法偏见与伦理规制

算法技术介入智能新闻信息分发的过程中,提高了信息的传播效率,也引发了算法偏见这一伦理问题。从个人主体权利的角度看,算法偏见使用户的信息选择权和知情权遭遇严峻挑战。本文分析了算法偏见产生的技术逻辑,并从保障用户信息选择权和知情权出发,提出了一系列基于信息权利的算法伦理原则,包括自主性原则、公正性原则、最优化原则和透明性原则。     

三种智能优化算法的比较分析

生物进化过程本身是一个自然的、并行发生的和稳健的优化过程,基于这一过程而产生的仿生优化算法为解决非数值优化问题提供了新的思路和手段。本文首先简要介绍了目前比较流行的三种新型智能优化算法：人工鱼群算法、蚁群算法和遗传算法,就这些算法的特点和异同进行了分析,并对它们的发展进行了进一步的阐述。     

一种改进的逆向匹配快速切分算法

在中文切分算法设计上,好的算法一般要注重两个方面,一个是提高切分精度,另一个是提高切分速度。本文在逆向最大匹配的算法切分基础上,结合临近匹配算法在中文切分速度方面的优势,提出了一种逆向匹配快速切分算法。此算法由于使用了索引排序查找,所以在速度上比一般的全库扫描更快;在切分精度上,根据汉语语句中心语偏后的特点,采用了逆序匹配,可以更进一步提高切分精度。并通过在综合语料库中的语料上的分析,交集型歧义的自动消解上有着很好的优势。