基于改进跟随蜂搜索过程的ABC算法

研究了一种求解作业车间调度问题的改进人工蜂群算法.在分析了蜂群算法在车间调度问题应用现状的基础上,指出了蜂群算法的优势和不足.针对蜂群算法在邻域搜索能力上的不足,利用模拟退火算法改进跟随蜂的邻域搜索过程,提高了算法搜索范围和收敛性.采用车间调度标准算例,通过仿真实验与其它算法进行比较,验证了算法的有效性和优越性.     

基于warshall算法的改进Clever算法

解决了Clever算法在Web超链接结构研究方面的一个问题：Clever算法在多重连续的超链接情况下忽略了用户的浏览行为,本文引入了可行性矩阵,提出了一种改进算法,同时应用Warshll算法解决了算法复杂度问题。     

基于蚁堆原理的聚类算法在数据挖掘中的应用研究

基于蚁堆原理的聚类算法是一种新的仿生算法,该算法已经在当前的数据挖掘研究中得到了多种应用。本文在介绍回顾该算法发展历史的基础上,简要评述了部分具有代表性的该算法改进模型及其应用情况。最后,对该算法在今后的研究方向作了展望。     

基于一种改进的粒子群算法在云计算中的任务调度研究

针对粒子群算法在云计算任务调度中存在效率低等问题,提出在将鸡群算法引入到粒子群算法中,将粒子的分布按照鸡群算法中的公鸡,母鸡和小鸡来进行区分,同时对粒子的学习因子进行了改进,有效的避免算法陷入局部,收敛速度快的缺点,在云计算仿真平台中,将本文算法与粒子群算法,鸡群算法在虚拟机负载均衡,消耗成本和完成时间上进行对比都取得了一定的优势,说明本文算法能够有效的提高云计算任务调度效率。     

常见反馈环计算方法的比较

反馈环计算是系统动力学模型分析的基础。针对这一问题,本文从SD模型的规模和算法时间复杂度两方面比较了几种常见的反馈环计算方法,分析了反馈环图示计算法、行列式算法、矩阵算法和强核图论算法各自的特点,为在处理问题时算法的选择提供了依据。在算法时间复杂度方面,矩阵算法优于其它算法,适合于SD模型规模较大的计算。     

聚类在信息检索领域中的应用研究

本文简要介绍了聚类算法在国外信息检索领域中的应用概况,并详细介绍了聚类算法在国内该领域的应用情况。列举了应用得较多的几种聚类算法,给出了在多种信息检索中聚类算法的应用过程。     

视频压缩中运动估计块匹配算法分析与研究

在介绍运动估计原理的基础上,对常见运动估计算法进行了分析,并提出了自适应探测搜索新算法,对新算法的搜索模式和搜索方法进行了介绍,描述了新算法的步骤,新算法减少了搜索点数。     

一种模糊关联规则挖掘算法的设计

设计了一种模糊关联规则挖掘算法——F-Apriori算法.在设计了支持度和置信度计算方法的基础上,该算法采用改进的Apriorl算法挖掘数值属性的关联规则.实验结果表明,算法在规则生成方面显示了良好的性能.     

数据挖掘算法在债务管理中的应用

决策树算法是数据挖掘领域的核心分类算法之一,ID3算法则是最为经典的决策树算法。本文以ID3数据挖掘算法在债务管理中的应用为例,验证了算法的性能。     

基于Web日志的数据挖掘聚类算法研究及应用

针对FCM算法主要应用于点数据聚类,不能直接处理关系型数据的缺点。本文提出了一种基于Web日志的数据挖掘聚类算法,首先对FCM算法进行改进使其能够处理关系型数据,并对算法进行了健壮性改进。然后针对传统FCM算法需要在没有先验知识的基础上,事先确定聚类类别数的缺点,引入了竞争凝聚算法(CA),与FCM算法相结合,形成了CA-FCM算法,使之能够自动确定最佳分类类别数。实验表明,CA-FCM算法的挖掘结果与FCM算法的结果相近,在用户访问会话数量不太大时性能优于FCM算法。     

基于优化的帝国算法的云计算任务调度

针对云计算任务调度效率低的问题,将改进后的帝国算法用于云计算任务调度。首先提出了一种基于时间、成本和能耗的任务调度模型;其次在帝国算法的种群中采用Logistic映射进行初始化、优化了算法因子、引入蛙跳算法降低了帝国算法陷入局部最优;最后,在仿真实验中通过与基本帝国算法,蛙跳算法在小任务和大任务条件下的任务调度指标对比说明了优化后的帝国算法能够取得较好的效果。     

城市交通系统的最短路径高效搜索算法研究

本文描述了城市公共交通问题,分析了Dijkstra算法和改进的最短路径算法应用于城市公共交通系统,得知,在搜索效率上改进的算法优于Dijkstra算法。     

蚁群算法及其应用研究

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,是受到真实蚁群的觅食机制的启发而提出的。介绍了蚁群算法的基本原理和工作机制,并分别就蚁群算法的理论和应用进行了阐述,包括蚁群算法改进的不同算法以及蚁群算法在各个领域中的应用,并进一步给出了研究重点和发展方向。     

改进SFLA算法在云计算资源调度中的应用

为了提高云计算任务调度的效率,采用改进的SFLA算法实现任务调度。本文先对云计算任务调度原则和调度策略进行了分析,接着对SFLA算法基本原理及数学模型进行了详述,并提出了智能群体算法和自适应SFLA混合的改进SFLA算法,最后运用实例仿真验证该算法在云计算调度中的性能,与传统SFLA算法比较,改进算法在云计算调度中具有更快收敛性和更高精确性,具有一定的研究价值。     

Kalman滤波算法的简化研究

本文首先从数理角度界定了Kalman滤波算法的定义,并对其特征进行了介绍,分析了Kalman滤波算法的应用优势及缺陷,在基于仿真的Kalman滤波算法理论依据上,从优化计算复杂性和数据稳定性两个方面,给出了Kalman滤波算法的简化算法,归纳出简化算法的核心思想。     

伙伴算法在Linux内核中的应用及其改进

伙伴算法是内存管理的比较常用的算法之一。以Linux内存管理为基础,阐述了Linux内核中关于伙伴算法的应用。同时也指出了伙伴算法在内存管理方面的不足之处,针对具体的情况提出了具体的改进方法,使得该算法在具体的条件下更加高效。     

云计算下的基于改进的蝙蝠算法的任务调度研究

针对云计算任务调度中存在效率低,提出了基于改进的蝙蝠算法(improved bat alogrithm,IBA)云任务调度.首先,建立了以执行时间和负载均衡的调度模型,其次在蝙蝠算法的初始化中采用混沌映射,提高了种群的多样性;在蝙蝠算法的自适应参数使用指数递减因子代替;在每一次迭代后使用量化正交交叉算子进行个体筛选.最后,在仿真实验中,IBA算法相比于蚁群算法、粒子群算法,蝙蝠算法都具有较好的调度效果.     

基于改进粒子群BP算法的神经网络及应用

融合粒子群算法和BP算法的优点,提出了改进粒子群BP算法,阐述了其基本思想,详细的实施步骤及对标准BP算法的改进之处。为了验证提出算法的优越性,以某钢厂引进的连铸板坯二冷动态控制系统为研究对象,设计了基于该算法的表面温度神经网络控制器。以实际生产现场的设备、工艺参数为基础进行了仿真研究,改进粒子群BP算法在收敛速度、计算精度、最优解的搜索能力、算法稳定性等方面优于标准BP算法。     

基于滑动窗口的浏览模式挖掘算法

Web日志中包含了大量的用户浏览信息,如何有效地从中挖掘出用户浏览模式就尤为重要了。本文在分析现有用户浏览模式挖掘算法存在问题的基础上,根据Web日志的特点,对关联规则挖掘算法进行改进,提出了基于滑动窗口的浏览模式挖掘算法TBPM。并在此算法基础上设计了增量更新算法,对实际数据的实验结果验证了本算法的有效性。     

Quasi-Newton Method相关综述

拟牛顿算法是目前无约束优化问题的有效而著名的算法,是牛顿法的近似。牛顿算法要求目标函数二次连续可微,Hessian阵非奇异且正定,计算量较大。拟牛顿算法只要求目标函数一次连续可微,以拟牛顿方程为基础来构造算法,易于实现,计算量较小,并形成了完整的算法体系,在理论与实际应用上都有重要意义。本文在对拟牛顿算法中常见的BFGS算法、DEP算法、SR1算法及Broyden族的校正公式、性质、收敛性等进行了总结,同时针对近几年出现在解决实际优化问题中的拟牛顿算法的推广做了简单介绍。