一类网络最大流问题的简便算法

为了方便地解决无环路的网络最大流问题,本文给出了一种运用最小截原理来求解的图上作业法以及该算法的理论依据与证明,并通过举例说明了该算法的简便性与有效性.该算法能直现地求出最大流和最小截,比使用教材上所提到的其他方法节省大量计算时间,大量实践表明此方法的确实用有效.     

双概率原对偶遗传算法与蚁群算法的融合研究

双概率原对偶遗传算法(DPPDGA)是原对偶遗传算法的一种改进型算法,赋予各基因位值不同的对偶映射概率,增强算法种群的多样性,具有更好的全局寻优性能,但不能利用系统中的反馈信息,出现无为的冗余迭代。最大最小蚁群算法(MMAS)则能够很好的利用系统中的反馈信息,通过对信息的累积更新寻求最优解,但初始信息素的匮乏制约着MMAS的求解效率。本文将两种算法进行融合,克服自身缺陷,优势互补。通过MATLAB仿真测试可知,该融合算法表现出求解精度高、稳定性强、全局搜索性能优的特点。     

一种基于支持向量机的蠓虫分类方法

讨论两类蠓虫的分类问题。利用极大化“间隔”的思想,将分类问题转化为一个二次规划及其对偶规划问题,即支持向量机算法。通过求解此数学规划,得到一线性分类函数。基于该算法,通过给定的蠓虫的样本集,建立上述分类模型,求得一个线性分类函数,为蠓虫的正确分类提供了一个较可靠的方法。     

南昌市交通路网容量及道路密度均衡调整方法研究

在协同治理视阈条件下对南昌市交通路网容量及道路密度均衡进行调整,提出构造辅助图的方法对交通道路容量进行研究。首先,根据最大流最小割定理,获知道路网络最大流取决于最小割集的割量,由于最小路与最小割存在对偶性质,依据集合理论中的De-morgan率对以上二者进行转化,从而将最大流问题转化为解最短路,构造辅助图后获得路网中的最小割量,从而得到路网的最大通行量;其次,以交通网络容量的计算结果及交通需求预测量为基础条件,考虑到市内交通需求、对外交通需求等因素,利用交通道路等级级配法,引进路网供需匹配指数,对路网容量、密度与需求进行配置调整。实验证明,通过对路网容量进行计算并根据供需要求进行分配后使南昌市道路得到了合理规划。     

神华重载铁路装车区车流组织研究

研究了重载铁路装车区车流组织优化理论,根据神华铁路装车区现有车流组织的实际情况,构建了基于最小费用最大流的装车区车流组织模型,同时通过算法对模型进行了求解,得出了在现有条件下装车区的最大装车量,并提出对神华铁路运输制约条件进行改进的意见,为神华重载列车的开行和组合站的合理分工提供了理论参考。     

基于改进人工鱼群算法的配电网规划

针对人工鱼群算法在求解配电网规划时存在的计算复杂度以及收敛性方面的缺陷,本文提出了一种改进的人工鱼群算法。该算法引入了禁忌搜索中的记忆功能,可以避免迂回搜索从而提高计算的效率。通过建立网架优化年综合费用最小模型,并采用改进人工鱼群算法进行求解,实例验证所提方法的正确性和优越性。     

电动汽车同时充电负荷优化策略及调控技术

环境污染与气候恶化正成为社会面临的严重问题,电动汽车不直接使用化石能源可以有效解决高污染、高排放问题,因此受到学术界和产业界越来越多的关注。然而,形成一定规模的电动汽车充放电会对现有配电网系统产生极大影响。基于规模化电动汽车充电负荷对配电网的影响分析,本文提出基于最小充电费用Q-学习算法,得到最优控制策略,并制定相应的优化措施。通过仿真分析,所提出的算法和系统方案达到了较好的性能。     

最小费用有向树问题的一种贪心算法实现

文章在相关文献研究的基础上抽象出一个求最小费用有向树问题的贪心算法,并基于图的逆邻接表存储结构用c语言实现了该算法。在实现该算法的过程中,采用了基于文件的输入方式来输入一个图,这使得图的输入非常方便,将充分弥补现今大多数书籍和文献中只注重算法设计却忽视算法实现的缺点。     

电力市场环境下的无功优化研究

电力市场条件下,传统无功优化的目标函数应作相应的修改,由原来的一次能源消耗量最小转变为经济利益最大。由于无功电量要计价,所以电网公司购买无功电量的支出应计入目标函数。以有功网络损耗费用和无功费用综合最小为目标函数,将无功优化问题转化成一个无约束求极值问题,以IEEE30节点电力系统为例进行了仿真计算,结果表明该模型和算法的正确性,适用性和较好的经济性。     

基于多目标鱼群-蚁群算法的水资源优化配置

为了解决复杂的水资源优化配置问题和丰富智能优化方法在水资源优化配置中的应用,建立了以经济、社会、环境综合效益最大为目标的水资源优化配置模型和多目标鱼群-蚁群算法。经济效益以区域供水带来的直接经济效益最大为目标;社会效益以区域总缺水量最小为目标;生态环境效益以区域重要污染物排放量最小为目标;约束条件包括供水、需水、水环境和经济发展协调度等。多目标鱼群-蚁群算法融合了人工鱼群算法的快速跟踪变化和跳出局部极值优点以及蚁群算法的信息素正反馈优点,并将人工鱼群算法中的拥挤度概念引入到蚁群算法中,避免了蚁群算法初期可能早熟的问题。通过实验仿真,此算法具有较快的收敛速度和较高的寻优性能,能有效地找到优化解,从而为解决复杂的水资源优化配置问题提供了新的思路。     

基于改进微分进化算法的光伏电池选址定容研究

分布式电源在配网中的合理配置可以发挥其最大效益。考虑到光伏电池接入对配网的影响,从投资、运维费用、环境费用和网损费用最小三个方面建立多目标优化模型。由于传统微分进化算法过度依赖经验控制参数,使优化过程和结果不尽理想,将自适应策略融入到传统微分进化算法中,将自适应策略融入到基础微分进化算法中,运用其对接入配网的分布式电源进行规划。通过对配电网标准算例的分析表明,PV的合理配置可以使配网电压水平提升、减小有功网损、提升电压稳定指标,结果验证了所提模型和算法的合理性与可行性。     

基于μ基有理可展曲面的参数化(英文)

针对工程设计中常用的可展曲面,给出其有理参数化算法.给定一个隐式曲面,首先根据几何性质判定它是否是可展曲面,并给出判定算法;然后应用近年来新兴发展的隐式化代数工具———μ基方法,得到可展曲面的μ基的次数界.在此基础上,设计计算隐式曲面μ基的算法,并通过计算其对偶曲面的重新参数化,得到原隐式曲面的参数表示.结合已有的参数曲面隐式化算法,给出了有理可展曲面的代数交换算法图.     

BP算法学习率自适应性研究

BP算法通过迭代地处理一组训练样本,将每个样本的实际输出与期望输出比较,不断调整神经网络的权值和阈值,使网络的均方差最小。BP算法的有效性在某种程度上依赖于学习率的选择,由于标准BP算法中学习率固定不变,因此其收敛速度慢,易陷入局部极小值。针对此问题,通过分析BP神经网络的误差曲面可知,在误差曲面平坦区域需要有较大的学...     

城市公交线路选择方法设计及其实现

本文对公交查询系统中公交线路的最优选择问题进行了研究,建立一个以时间最短、费用最小及换乘次数最少的多目标0-1规划模型。引入线路权系数,将公汽、地铁和步行三种出行方式有机结合,提高了查询系统的灵活性。站在系统开发的角度,从系统的数据组织入手,依据黑箱理论,将交通线路转换成站点间的有向关系图,通过改进Dijkstra最短路算法求解,提高了算法通用性和可移植性。采用空间换时间技术,提高查询效率。     

基于时间模板视频水印算法的屏幕流保护方法研究

针对多媒体课件中屏幕流的特点,分析和研究了目前针对屏幕流的安全性保护的视频水印算法及其不足,给出了一种基于时间模板的水印处理算法;实验证明此算法具有较好的稳定性和鲁棒性,能够满足对多媒体课件等视频产品的版权保护和信息安全保护。     

一类比式问题的求解算法

利用对偶的概念对带线性不等式约束的线性比式规划问题(P)提出一可行算法.     

Ad Hoc网络中基于能量高效可靠传送的路由算法研究

在Ad Hoc网络中,网络的个体节点由电池供电,受电池供电时间长短不同影响,降低个体节点的能耗成为Ad Hoc网络重要问题。受现实影响,软件方面节能比硬件更加高效和可实现性,我们提出了基于能量高效可靠传送的路由算法。通过对此路由算法进行能量开销分析,可靠传输的能量最小传输的相关理论公式推导以及模型仿真,此路由算法具有较好的节能功效和实际意义。     

基于遗传算法的铺沙车路径探讨分析

铺沙车在日常生活中利用较多,其路径的选择关系到铺沙工程的成本.为了降低成本,利用求解欧拉回路的改进方法,建立了求最短路径的单目标规划模型.设计了lingo优化算法,规划出一条最短路径.考虑到运沙车单次运输量的限制及车子载重量与费用之间的关系,设计了求解该问题的遗传算法,通过建立时应模型,从车辆数目、运输量、运输次数三方面,使铺沙车路径最短,在不同的条件下,求出对应的最优路径和最小费用.     

环境因素下确定最优行驶速度的双层规划模型

首先给出了考虑环境污染因素的双层规划城市交通配流模型,上层要求系统总的出行时间和CO排放总量最小,下层是一个弹性需求的UE问题;并设计了一个平衡迭代算法,对所给模型进行了求解,从而能得到车辆在各路段上的最优行驶速度;最后给出了两个简单的算例,对该模型及相应的求解算法进行了验证.     

基于特征点的运动目标跟踪算法研究

由于目标的姿态和大小不断发生变化,本文通过对SIFT特征点的跟踪实现对目标可靠、稳定跟踪,即采用SIFT算法与光流算法相结合的跟踪算法。由于SIFT特征点存在分布太密集的现象,增加了后续跟踪算法的耗时性。针对以上这类问题,本文加入距离约束机制对SIFT算法进行改进。光流只适合小运动,本文采用基于图像金字塔模型的光流跟踪以适应大尺度运动。利用基于多尺度分层的金字塔结构,实现小窗口捕获大运动。通过实验证明,本文所采用的算法相对于传统光流具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。