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摘要:混沌优化算法和遗传算法的结合产生了变尺度混沌遗传算法(MSCGA)。该算法在不改变GA搜索机制的同时,根据搜索进程,不断缩小优化变量的搜索空间及调节系数,引导种群进行新一轮进化,从而产生更优的最优个体,改善了GA的性能。但是通过分析其本质,发现其中存在很大的重复性操作,没有考虑它们之间在优化过程中的某种相似之处。文章中对此算法进行讨论并对其进行优化。计算机仿真表明:优化后的算法具有更好的快速寻优能力。
摘要:通过对CGF实体目标选择过程的分析,以及对几种典型方法的研究,提出了改进的灰色关联决策方法。利用层次分析法与改进的灰色关联决策建立CGF实体的目标选择模型,同时进行了仿真研究,并将目标选择模型进行了模块化,封装成插件。仿真实体功能得到了扩展,提升了仿真效果,满足作战仿真的需求。
摘要:提出了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现机制。设计了基于粗糙集理论的语义Web服务匹配和发现算法(RSM)。有效的解决了服务匹配中不确定属性的问题。实验结果表明,采用RSM算法,能够实现用户需求和Web服务之间的准确匹配,从而克服了传统Web服务发现中查全率低、查准率差的缺点。
摘要:负载均衡是建立在网络结构之上的一种调度策略,能有效的扩展服务器带宽和增加吞吐量,增强网络数据处理能力。根据实际层次不同,对负载均衡技术进行了分类,从应用范围、运行原理等角度分析并比较了常用的负载均衡技术和算法,展望了负载均衡的发展。
摘要:在限制性多体问题下的行星际转移轨道是一个典型的两点边值问题。求解该类问题的常用方法是采用打靶法结合Runge-Kutta积分进行求解,但是在求解行星际转移轨道时,由于方程比较复杂普通的打靶法在某些情况下不能求到解。文章提出了一种基于差分演化和打靶法的混合算法可以很好地解决这些问题。
摘要:均值移动算法是一种统计迭代算法,目前在图像处理中得到了广泛的应用,但是对其性质的分析仍然不完善。文章主要研究对均值移动点存在的条件、均值移动步长处密度梯度为零的充要条件。
摘要:多目标进化算法的研究目标是使算法快速收敛,并且广泛而均匀分布于问题的非劣最优域。在NSGA-Ⅱ算法的基础上,提出了一种新的变异算子。该算子具有良好的局部搜索能力,提高了算法的效率。改进后的算法与原算法相比较,结果表明新算法较好地改善了分布性和收敛性。
摘要:L-System不仅可以模拟单株植物,而且可以模拟一片森林。由于森林中的树木形状不仅受内部信息的影响,还受外界多种因素影响。所以森林仿真是一个多参数的问题,遗传算法是解决多参数的问题有力工具。文章中使用遗传算法优化森林中树木的仿真。
摘要:关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要内容之一。通过对关联规则挖掘算法的详细分析,提出了一种基于有向关联图的频繁项集挖掘算法,该方法仅需扫描数据库一次,避免了Apriori算法繁琐的连接和删除步骤,从而提高了搜索速度。
摘要:引用基于判断因子的节能算法从能量角度上对ZRP协议加以改进,得到了一种新的路由协议T-ZRP。仿真结果表明,T-ZRP与传统的ZRP相比,减小了能量消耗,从而减少了失效节点。
摘要:SRMET测试工具作为研究对象,阐述了软件可靠性测试理论,采用SRMET3.0进行可靠性评估,得到了可靠性评估指标。
摘要:利用地面公共网络使地理位置远离的多个数据链系统无缝互连,可以支持和提高相对独立的多个战术数据信息链实现超视距的互操作测试和训练。文章分析了两种地面网络通信模式:虚拟专用局域网业务模式和应用层网关模式。比较两种模式应用特点,发现虚拟专用局域网业务模式可以将多个数据链网络连接成一个虚拟局域网,传输数据方便,但是应用层网关更加适合数据链接口的要求并且可以对传输数据进行处理和报文格式修改。
摘要:文章提出一种用泛洪在朋友的列表中寻找目标Agent的通信算法,在产生消息追逐现象时比主动通信算法要优越,消息追逐现象会导致主动通信算法传递消息失败,而改进的算法利用泛洪一定会找到目标Agent,进而把消息传递给目标Agent,通过分析验证表明改进的算法具有较佳的Agent通信性能。
摘要:路由协议是无线传感器网络的重要组成部分之一,而路由算法在路由协议中起着至关重要的作用。文章在LEACH算法基础上,提出一种改进的路由算法,改进后的算法采用相对固定的成簇方式,每隔一轮重新构建簇。利用图论中的prim算法,选择每轮中Ped最大的簇头作为根节点,在簇头节点之间构造树形路由,簇头之间以多跳方式将收集到的数据发送到根节点,然后通过根节点将整个网络收集到的数据发送到基站。仿真结果表明,与LEACH算法相比,改进算法降低了能耗,有效延长了网络生存周期。
摘要:根据水面舰艇对空防御的战术需求,系统分析水面舰艇照射器的工作模式,提出了一种简便高效的火力分配算法,仿真结果表明了该算法对提高对空防御软件的可靠性和实时性具有一定的借鉴意义。
摘要:客户流失分析与预测是客户关系管理的重要内容。根据银行实际客户流失数据中正负样本数量不平衡而且数据量大的特点,采用遗传算法对传统支持向量机进行改进,得到GA-SVM模型,并以国内某商业银行VIP客户流失预测为实例,与人工神经网络、决策树、逻辑回归和贝叶斯分类器方法进行了对比,发现该方法能获得最好的正确率、命中率、覆盖率和提升系数,是预测现有客户流失倾向的有效方法。
摘要:在应用基本的支持向量机算法的基础上,提出了一种新的Web文本分类算法。将SVM算法和KNN算法进行结合,提出了基于SVM-KNN的Web文本分类算法,用KNN算法来弥补传统SVM算法的不足,以简单的思想和较小的实现代价对传统SVM算法进行有效的改进,收到了良好的分类效果。
摘要:空间方向关系的基本模型在研究空间推理上起着至关重要的作用,直接影响空间推理中合成或反方向合成的准确性和效果。文章阐述了现有空间推理中所采用的几种基本模型,对比和分析了现有模型的优点、缺点以及其适用性等问题,在现有主流的MBR框架基础上提出了一种改良后的新模型。经过对比和分析,得到结果表明此新模型在适应度、灵活度、准确度上都有一定提高并能很好的匹配人们的认知习惯。为今后的空间推理寻找到了一种新的思路和新的方法。