果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究

截止到目前为止进化式算法主要有遗传算法、蚁群算法、鱼群算法、免疫算法、粒子群算法.这些算法已经被广泛地用于寻优,但都有各自的缺点,导致其不易被用于解决实际问题.某学者提出了一种新群智能算法——果蝇算法.对该算法的起源进行分析,并将该算法与其他算法对比,通过仿真分析各个算法寻优性能.重点分析果蝇算法的寻优性能,得出果蝇算法简单、参数少、易调节、计算量小、寻优精度较高,从而较容易被用于解决实际问题,对于复杂问题算法可能不稳定.指出该算法的缺点,提出应改进的地方,对其应用前景作了概括.     

一种修正ESPRIT信号DOA估计算法

分析了典型DOA估计算法的优缺点,针对信噪比较小的情况下对CESPRIT做出了一些修正,将接收数据共轭重排再利用,构造矩阵修正的ESPRIT算法,称之为MCESPRIT算法.理论分析和仿真实验表明,该算法同经典的ESPRIT以及其他2种修正算法MESPRIT算法及CESPRIT算法相比,在信噪比较小及快拍次数有限时,能够改善信号DOA估计的性能.     

基于简化的充分统计量(RSS)的红外图象跟踪算法

本文论述了用红外图象序列跟踪目标的问题。证明库尔哈维开发的贝叶斯闭环估计算法很适于红外跟踪问题。红外焦平面阵列上的辐射强度模式适于用RSS的闭环表达式,在库尔哈维的算法中就是用这种方法对真正后验密度进行近似估计的。由RSS新建的公式可以导出对目标状态的估计。为了比较,使用以前开发的基于广义卡尔曼滤波器(EKF)的红外跟踪算法和基于RSS的新方法,借助红外图象序列跟踪目标。已证明,在EKF发散的高速情况中,RSS算法仍保持跟踪。     

广义 Hanoi 塔问题及其最佳求解算法研究

本文通过研究广义Ｈａｎｏｉ塔问题,揭示了其求解过程中圆盘移动的最佳次序,提出了相应的最佳求解算法;并通过分析其算法的复杂度,给出了ｎ阶广义Ｈａｎｏｉ塔问题的最佳通解。     

一种BM模式匹配的改进算法

分析了几种模式匹配算法,通过对BM模式匹配算法的研究,提出一种基于BM模式匹配算法的改进思路.改进算法通过对模式串的预处理提高匹配跳跃的步长,从时间和空间复杂度分析,该改进算法提高了模式匹配的效率,实验证明模式字符串的重复率越低的情况下可以大大提高匹配的效率.     

四种智能算法的比较研究

随着智能算法的研究深入,一些新的智能优化算法不断被提出,包括从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。这些算法都是从自然界的自然生物的特性启发而研究出来的,由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。通过这些算法的介绍和分析,并通过测试函数测试了四种算法的收敛性、收敛速度和精度,评价了这些智能算法在求解函数优化问题的能力。最后对优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。     

关于i=(4n+7±(6n~2+6n-11)~(1/2))/(10)的正整数解的数值计算

本文给出了关于方程i=(4n+7±(6n~2+6n-11)~(1/2))/(10)正整数解的两种计算方法的数值计算，这两种计算方法是枚举算法和快速算法，比较了两种数值计算方法的优劣。     

关于(i=4n+7±√6n2+6n-11/10)的正整数解的数值计算

本文给出了关于方程(i=4n+7±√6n2+6n-11/10)正整数解的两种计算方法的数值计算,这两种计算方法是枚举算法和快速算法,比较了两种数值计算方法的优劣.     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

一个基于引用的高效连接算法

针对对象关系数据模型和查询语言的新特点 ,提出了一个基于引用的高效连接算法Sort Loop。引用既是对象关系数据模型中一种重要的建模设施 ,同时它也有利于连接算法的设计和高效实现 ,如Hash Loops就是基于指针、面向集合属性的连接算法。Sort Loop克服了Hash Loops算法在数据访问方式和内存使用上存在的不足 ,性能分析表明 ,其性能优于Hash Loops。