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汉诺塔问题迭代算法实现和分析 总被引：9，自引：0，他引：9
本文实现了汉诺塔问题取代递归算法的迭代算法,介绍了它的递归算法和迭代算法的算法过程,并从算法占用存储单元和机器运行时间等方面对此两种算法进行了算法比较和分析。 相似文献
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排课问题早在70年代就被证明是一个NP完全问题,即算法的计算时间是呈指数增长的,这一论断确立了排课问题的理论深度。对于NP完全问题,目前在数学上还没有一个通用的算法能够很好地解决。拟人策略算法结合了多种高校排课算法实例和多年的实际排课经验,与其它算法相比,有效地避免了以往算法的高时间复杂度和高空间复杂度,简单易行,便于程序实现。 相似文献
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通过一个实例,研究讨论了动态规划算法和网络流算法在街道旅行问题中的应用,分析了两种算法针对不同规模问题的优劣,指出了动态规划算法的局限性。同时比较两种算法在数据测试中的应用效率,根据实验结果得出结论,在多路径决策问题中,网络流算法优于动态规划算法。 相似文献
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0-1背包问题在信息密码学和数论研究中有着极其重要的应用。首先对背包问题作了简要描述,然后对0-1背包问题的两种经典算法:动态规划算法、贪心算法给出了具体算法设计及实现过程,最后对两种算法在实现的时间、准确性等性能方面进行了分析和对比。 相似文献
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针对混合蛙跳算法局部搜索能力较弱且易发生早熟收敛的问题,提出了一种改进的混合蛙跳算法。改进算法在传统算法的更新策略中引入自适应缩放因子和欧式距离,提高了算法局部搜索能力;为了提高算法的收敛速度,改进了传统算法中的随机更新操作。改进后的算法在收敛速度、寻优精度和求解成功率上均有很大改善,提高了混合蛙跳算法求解高维复杂优化问题的能力。 相似文献
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蚁群算法在求解车辆路径安排问题中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
蚁群算法是求解诸如车辆路径安排问题等组合优化问题的有效工具.本文在简要介绍蚁群算法和车辆路径安排问题的基础上,探讨了应用蚁群算法求解车辆路径安排问题时需要解决的问题,讨论了相应的解决方法和提高算法求解性能的方法. 相似文献
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分析了密码学的两种密码算法：对称密钥体制的代表DES算法和非对称密钥体制的代表RSA算法各自的优缺点,提出了将两种算法结合的组合数据加密算法的数据模型及算法设计,探讨了密钥的管理和分配问题以及保证网络数据安全问题。 相似文献
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本文介绍了一种适用于教务部门排课的算法。该算法借鉴了资源管理的思想,使用以集合为元素的矩阵建立了问题的数学模型,算法的实现是以集合运算为基础的。该算法是动态、次优的。但时间和空间复杂性几乎和问题规模成正比。 相似文献
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石超峰 《咸阳师范学院学报》2005,20(6):5-7
提出了Banach空间中的平衡问题,并给出了求解该问题的迭代算法及算法的收敛性分析。该算法同样适用于变分不等式和互补问题,推广了最新文献[4.7.8]中的相应结果。 相似文献
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余慧 《湖北第二师范学院学报》2012,(8):9-12
由于常规蚁群算法容易陷入局部最优,出现停滞现象等问题,本文采用了城市选择策略,局部信息素更新策略,最优解预测策略和局部优化策略对蚁群算法进行优化改进,提出了基于局部信息素更新的思想。并通过一些TSP问题对改进的蚁群算法进行验证。实验结果表明改进后的蚁群算法在求解一些TSP问题上可以得到比目前所了解的最优解更满意的解。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想,该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,再进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现了基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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近年来,自动导引机器人（AGV）一直是研究的热点问题,其中复杂路径规划为研究重点。为了更好地规划机器人路径,提出一种改进蚁群算法,该算法在传统蚁群算法基础上充分利用了 MMAS 算法的特点。首 先,构建网格环境模型,引入算法概率函数和抑制因子,通过改变算法的启发式信息,加快算法收敛速度|其次,引入回退机制解决死锁问题,再将 MMAS 蚂蚁系统转化为局部扩散信息素,只有迭代试验的最优解才能加入到信息素更新中|最后,有效限制信息素浓度,避免发生搜索路径过早收敛现象。仿真实验结果表明,改进蚁群算法与传统蚁群算法相比,迭代次数减少 45.6%,时间缩短 46.2%,改进蚁群算法收敛速度更快、效率更高。 相似文献
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提出了一种以蚁群算法为主,利用遗传算法经过交叉,变异,选择后产生进化的信息素作为蚁群使用的信息素.在遗传算法多次进化效果不明显时,引入模拟退火算法进行跳变的混合算法,使各种算法取长补短,改善了蚁群算法初始阶段运行缓慢和遗传算法局部搜索能力弱的缺点.提高了运行效率,同时运用这种改进的算法对高校排课问题进行仿真,从而比较算法改进的优缺点. 相似文献
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机器人路径规划问题是机器人学的一个重要研究领域，主要研究机器人依据某个或某些优化原则，在其工作空间中找到一条从起始点到目标点的能避开障碍物的最优路径。国内外学者对此作过大量的研究，主要采用的方法有局部的人工势场法(Artificial Potential Field)和遗传算法(cene 相似文献
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蚁群算法是求解物流配送最佳路径的有效仿生模拟方法,但存在早熟、停滞、局部最优等缺陷。文章从蚁群算法的数学本质出发,提出将单纯蚁群算法与爬山算法、混沌理论、K-均值聚类算法相结合等几种有效的改进策略,使得改进后的蚁群算法具有更多优越性。 相似文献
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提出了一种基于改进蚁群算法的动态K-均值聚类算法思想。该算法首先利用蚁群算法较强处理局部极值的能力,动态地确定了聚类数目和中心,然后利用蚁群聚类得到的结果,进行K-均值聚类弥补蚁群算法的不足。两者的有机结合可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类,实现基于改进的蚁群聚类算法分析。 相似文献
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蚁群算法是一种具有许多优良特性的新型算法,该算法具有较强的发现较好解的能力,但同时也存在容易出现停滞现象,收敛速度慢等缺点。在介绍基本蚁群算法的基础上,针对蚁群算法的不足,提出了一种自适应蚁群算法。该算法对蚁群算法中的信息素在更新过程中进行自适应调整。实验结果表明,该算法比传统的蚁群算法具有更好的搜索全局最优解的能力,并具有更好的收敛性。 相似文献
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蚁群算法是一种新型启发式优化算法,其作为一种全局搜索算法,能够有效地避免局部极优.本文建立了发电机电磁回路参数聚合中频域拟合法的优化模型,提出利用蚁群算法寻找多台发电机电磁回路的聚合参数,并将寻优结果与利用梯度算法寻优的结果相比较,验证了蚁群算法在发电机参数聚合中的有效性. 相似文献