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通过对装备维修保障问题进行分析,针对目前研究的目标单一,就修复后的加权作战时间和装备尽可能短的延误双重目标加以研究,建立了维修保障的多目标优化模型,并给出了模型的求解算法,从而弥补了这些不足,使维修保障更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,是一种便于实现的好算法。 相似文献
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针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求. 相似文献
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导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。 相似文献
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通过对Hopfield网络模型的研究,把一种类型的装箱问题转化成Hopfield网络模型,再利用遗传算法优化Hopfield网络中的连接权值,形成混合优化算法求解装箱问题,最后通过实例验证了该算法的有效性。 相似文献
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果蝇算法和5种群智能算法的寻优性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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AWGN信道中Turbo码的性能和仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
主要对Turbo码的解码算法进行了研究,分析了常用的MAP解码算法,对Turbo码在AWGN信道中应用不同的解码算法进行了仿真,针对不同解码算法和解码迭代次数等因素对Turbo码性能影响进行分析,结果表明Turbo码在AWGN信道中和低信噪比条件下具有优良的性能。 相似文献
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通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。 相似文献
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ISDT算法的数据压缩处理及其性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
过程数据的实时压缩和趋势提取可以显著提高过程控制系统的整体性能.传统的SDT数据压缩算法不能很好地适应现今过程控制的要求,无法获得满意的压缩结果.针对SDT算法的弊端,提出了一种改进的SDT数据压缩算法,并进行了两种算法的性能对比.对合成数据仿真计算的分析结果表明,基于ISDT算法的过程数据压缩性能有大幅度的提高,更好地满足了现今过程控制中实时数据处理和趋势分析的要求. 相似文献
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可扩充性分析是评价并行算法或并行系统性能的重要工作,特别是在大规模并行处理环境下更是如此。本文利用新近提出的扩张串行分量分析技术,研究了三个并行排序算法的可扩充性,以及这些算法在超立方体结构上的实现的可扩充性。给出了使三种算法都为可扩充的条件,解释了每个算法的适用范围。展示了算法的实质性质,计算了它们的扩张串行分量、扩张效率以及扩张加速比。本文的解析分析结果与其它文献中的实验结果一致。 相似文献
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规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。 相似文献