三维可视化应用中Delaunay三角形剖分算法研究

讨论了实现Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形剖分的新算法。该算法使用一个均匀的格子结构，并采用循环生成三角形的策略实现Ｄｅｌａｕｎａｙ三角形剖分。与其他算法相比，具有许多新特征。尤为重要的是，算法的时间复杂度随点数的增加呈线性增长，而不是固有的Ｏ（ｎ＾２）。文中给出了该算法及其实现的细节。讨论如何处理数据；描述如何基于均匀格子结构建立内部数据结构；通过一个例子描述如何实现三角形剖分进程的细节；给出算法思想的证     

一种模糊隶属函数的自动生成算法

提出了一种模糊隶属函数的自动生成算法，该算法基于样本数据的变化趋势对数据进行预处理，同时结合模糊C均值方法，实现连续数据的离散化，直观、合理地确定了模糊隶属函数的中心参数，并应用MATLAB语言实现了模糊隶属函数的自动生成算法。     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法，分析了它们各自的不足。提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法，并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别，经过实验表明混合算法优于传统BP算法。     

基于VB的FFT算法的设计和实现

分析了基于2FFT算法的原理，运用VB实现了该算法的程序设计并测试了程序运算的时间，其结果征明该程序能满足信号实时处理的要求，最后在MATLAB中对上述VB程序的变换部分进行了验算。     

一种具有溢出检测功能的容错乘法器

将剩余数系统算术和冗余二进制表示算术相结合提出了一种并行实现乘法器的长法，这种算法不仅具有溢出检测功能，而且具有容错能力，另外，该算法是一种相互独立模块结构，因而便于ＶＬＳＩ阵列实现。     

一类免疫优化算法及其应用

根据生物免疫系统机理推导出一类数学优化结构模型的免疫算法。此算法结合遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制，通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制，改善未成熟收敛。该算法用于求解Rosenbrock函数，并且与遗传算法进行了比较，结果表明，该免疫算法不仅收敛，而且具有较高的全局和局部搜索能力和收敛速度。     

零担货物序贯装箱优化问题的遗传模拟退火算法

从缩小搜索区域，增强算法的收敛性以及缩短计算时间的角度出发，提出将模拟退火思想引入遗传算法，应用遗传模拟退火算法（GSAA）求解零担货物在集装箱中的序贯装箱优化问题，阐明了该算法的具体实现过程，包括问题编码，适应函数值计算，遗传操作，领域选择以及降温方法等内容，并通过实际数值计算表明该算法优于传统的计算方法。     

径向基函数神经网络的一种在线学习算法

用在线学习算法和梯度法为学习规则，推导了径向基函数神经网络的在线学习算法，将影响网络输出的各个参数的学习过程作为一个整体来处理，并用Matlab实现了此算法．最后用一个26个印刷体大写英文字母的识别来验证此算法．实验的结果表明了该算法的正确性和有效性．     

一种基于互相关的图像定位匹配算法研究及应用

提出了一种基于互相关的图像定位匹配算法，该算法利用互相关实现图像定位匹配，同时采用了金字塔分层来弥被互相关匹配带来的大运算量的不足，克服了以往图像中精度低的缺点，匹配精度可以达到亚像素甚至1／100像素极，通过在印刷质量自动化检测系统中的应用，验证了该算法的高精度与高速度特性。     

起止自动机与条码码制的综合判定

定义了起止自动机，给出了其构造算法；并给出了使用起止自动机进行条码码制综合判定的ＣＤ算法。该算法是多码制环境下实现快速码制判定的一个较为快捷的算法。     

一种动态目录树快速生成算法

提出了一种生成目录树的快速算法,阐述了实现该算法的数据表的设计思想,结合先序遍历的方法,给出了基于该类型数据库的目录树生成算法的实现过程.通过与传统目录树生成方法的比较,阐明了新算法的优越性.对该算法可能会遇到的问题提出了一种解决方案.     

面向并行安全网关流水线模型的无锁队列算法

提出一种适用于并行安全网关流水线模型中共享数据缓冲区操作的无锁队列算法．与其他类似算法比较,该算法采用链表结构组织队列数据,避免了采用循环数组结构引起的缓冲区长度限制和内存浪费的问题;与通用的链表队列无锁算法比较,算法实现更为简洁,执行效率更高．证明了算法具有线性化和非阻塞特性．通过模拟试验,验证了算法在理想环境和各种实际应用环境中都具有较好的性能指标．     

一种高效的简化可辨识矩阵集成算法

基于可辨识矩阵的约简算法,需要生成许多无用的元素,因而算法效率不高.针对这一问题,基于动态思想,设计了一个新的集成算法,新算法在生成可辨识矩阵的过程中不用生成大量的无用元素,减少了存储量和计算量,从而使算法的效率得到提高.最后给出了一个实例说明新算法的高效性.     

SPSA算法在微观交通仿真模型VISSIM参数标定中的应用

微观交通仿真模型在交通系统管理、控制和优化中得到了广泛的应用. 然而微观交通仿真模型参数标定是一项复杂且系统的工作,特别是对于较复杂网络,其参数标定耗时长,且不容易找到最优解. 本文选取了应用较为广泛的VISSIM仿真模型作为基础平台,针对遗传算法（GA）的不足,建立了基于同步扰动随机逼近（SPSA）算法的微观仿真模型参数标定方法,并实现了程序的自动化标定;最后将该方法应用于北京市快速路仿真模型的驾驶员行为参数标定中,以速度的相对误差平方和作为收敛函数,通过对比GA算法,SPSA算法收敛速度快1.7倍,且在标定后的流量检验中相对误差的平方和小0.16,验证了SPSA算法在VISSIM参数标定上的优越性.     

终端区飞机排序的混合人工鱼群算法

为了保障飞行安全,对终端区着陆飞机进行有效的排序,建立了以航班延误总时间最小为目标函数的规划模型,以人工鱼群算法为基础,融合了遗传算法的选择操作和模拟退火算法的依概率接受的思想,形成混合人工鱼群算法,对着陆飞机排序问题进行了仿真计算,并与先到先服务算法、模拟退火算法以及蚁群算法进行了对比研究。仿真结果表明:与先到先服务相比,使用人工鱼群算法使得单跑道、双跑道延误分别减少了9·3%和48·0%,计算时间小于3s;与蚁群算法和模拟退火算法相比,求解的延误与时间最小,因此,提出的混合算法可行。     

受约束的过道布置问题建模及优化方法

为了研究过道布置问题中设施关系对布局的影响,首先,考虑定位约束与排序约束,构建过道布置问题混合整数规划模型,并提出一种求解该问题的自适应混合克隆选择算法,在克隆操作之前新增符合受约束过道布置问题特性的2-opt操作,随后对所产生种群中最优个体进行禁忌搜索操作,对其他个体进行变异操作并设置自适应变异概率;然后,对模型进行精确求解以验证模型的正确性且求解结果为算法提供了理论依据;最后,应用所提算法分别对受约束过道布置问题与基本过道布置问题的42 ~ 49规模实例进行测试,并将求解结果与克隆选择算法、遗传算法、分散搜索算法、花授粉算法以及烟花算法进行对比,结果表明:混合克隆选择算法可以达到当前先进算法的求解效果且在算例sko-42-04与算例sko49-03上表现更优.      

一种高效的简化可辨识矩阵集成算法

基于可辨识矩阵的约简算法,需要生成许多无用的元素,因而算法效率不高.针对这一问题,基于动态思想,设计了一个新的集成算法,新算法在生成可辨识矩阵的过程中不用生成大量的无用元素,减少了存储量和计算量,从而使算法的效率得到提高.最后给出了一个实例说明新算法的高效性.     

Application of Auction Algorithm for Shortest Paths to Traffic Assignment

Auction algorithm is a new and simple algorithm for finding shortest paths in a directed graph proposed by Prof. Bertsekas, whose application has been extended to solve a variety of linear network flow problems. In this paper, auction algorithm for shortest paths is introduced and its characteristics are analyzed. The paper compares the auction algorithm with other algorithms widely used such as label-setting algorithm and label-correcting algorithm. The auction algorithm is particularly applicable to parallel computation and to the solution of a large-scale sparse network, which precisely meets the requirements of the traffic assignment. The algorithm is easy to program. Through a variety of measures the basic algorithm can be improved and speeded up and the computation speed can be increased by several times. The auction algorithm can be adopted in various traffic assignment methods. It can be used efficiently in the case of multiple origins and a single destination, and a single origin and multiple destinations. Different origin sets and destination sets are determined in accordance with the requirement of the traffic assignment. It is not required any more to find the shortest paths connecting any node pairs, so a lot of computation can be avoided and the computing time can be reduced by the use of the auction algorithm in the traffic assignment. Auction algorithms can thus be broadly applied in the transportation fields.     

自适应线谱增强算法改进及其在轴频电场信号检测中的应用

在分析自适应线谱增强算法理论的基础上,对该算法进行了改进,即在增加相干累加算法的基础上,对几个输出误差进行加权处理,使得越接近当前时刻的误差其权值越大,从而使误差信息更接近于真实值．对实测数据和仿真数据的分析表明,在低信噪比情况下,文中算法能较好地检测到轴频电场信号的线谱,其性能要优于普通的自适应线谱增强算法．     

基于粒子群的蚁群算法参数最优组合研究

针对蚁群算法参数的不同取值对算法性能的影响,试图确定算法参数的最优组合,使算法性能最佳。在算法基本原理的基础上,分析各参数对算法性能的影响。提出确定蚁群算法参数最优组合的"两步走"策略,即先确定各参数的较优取值范围,再引入适应度函数并结合粒子群算法得到各参数的最优组合。仿真结果表明,提出的"两步走"策略能取得较好的效果,有利于蚁群算法的推广和应用。