BM算法的研究与改进

随着网络的迅速发展，网络安全问题日益突出，入侵检测技术也成为当今社会关注的焦点.对于基于规则的入侵检测来说，模式匹配算法非常重要，它直接影响到系统的准确性和实时性能.文中介绍了KMP和BM算法，对BM算法的改进进行了研究，并提出一种改进的BM算法，改进后的算法极大地提高了匹配速度．     

进化算法及其改进

本文首先从多侧面介绍了国际上新兴的进化算法；接着对它作出了改进，包括提出引入“灾变”算子以解决ｐｒｅｍａｔｕｒｅ ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅ问题；最后，对仿真实例进行了分析。结果清楚地表明，和传统算法相比，该算法性能优越，潜力巨大。     

一种改进的模式匹配算法

针对现有的模式匹配算法的不足,在分析了传统的BF、KMP和BM模式匹配算法的基础上,提出了一种改进的模式匹配算法(NBM),该算法的思想是对BM算法中滑动距离函数dist右移模式距离大小进行改进,并且定义了两个新的滑动距离函数,在不同的条件下,分别调用不同的滑动距离函数,更好的控制模式匹配过程.实验结果表明,该算法比BF、KMP和BM算法显著减少了字符匹配次数,有效地提高了模式匹配的速度.     

RSA数据加密的一种快速实现算法

RSA算法是基于数论的公开密钥密码体制,是公开密钥体制中较优秀的加密算法.RSA算法的加密、解密操作要进行十进制位数达百位以上的大数运算,实现难度大,运算时间长,而影响其运算速度的主要因素是大数乘幂算法和取余算法.文章就如何改进大数乘幂算法和取余算法以提高RSA算法的运算速度进行了探讨.     

典型水声信道盲均衡算法比较研究

水声通信系统因所处的环境复杂,水声信道均衡是一个非常重要的环节,在简介典型的4种盲均衡算法原理的基础上,即最小均方恒模算法(Least Mean Square Constant Modulus Alogorithm, LMS-CMA)、修正恒模算法(Modified Constant Modulus Alogorithm, MCMA)、判决引导(Decision Directed, DD)算法、双模式切换算法等,采用典型实数水声信道和混合相位的复数水声信道两种模型进行仿真测试,实验结果表明,相对于LMS-CMA和MCMA算法,双模式切换算法具有更快的收敛速度和更小的稳态剩余误差;相对于DD算法,双模式算法具有更佳的稳健性.     

有时间窗车辆路径问题的混合算法

提出了一种基于模拟退火算法（SA）和大规模邻域搜索（LNS）的混合算法,并采用PFIH算法构造较高质量的初始解,同时给出了一种调整客户时间窗的回归迭代策略,从而计算出每辆车的最佳出发时间,并证明这种策略可使每辆车的等待时间均为零。从试验结果可以看出,该算法用于求解VRPTW问题效果显著,计算速度较快;与其他算法相比,显示了其较强的实用性和可操作性,为解决VRPTW提供了一种有效的算法。     

基于阈值和蚁群算法结合的聚类方法

为了改善聚类分析的质量，提出了一种基于阈值和蚁群算法相结合的聚类方法．按此方法，首先由基于阈值的聚类算法进行聚类，生成聚类中心，聚类个数也随之初步确定；然后将蚁群算法的转移概率引入K-平均算法，对上述聚类结果进行二次优化．实验表明，与尽平均算法等相比，该聚类方法的F-测度值（F-measure）更高．     

UET系统在m台处理机上的一种调度算法及其性能分析

本文介绍了一种UET系统中有效的调度算法,其时间复杂性函数为O(na(n)+e)。该算法对m=2台处理机的调度为最优,而对m≥3台处理机上的未确定调度子问题,其解与最优解之比的最小上界为2-2/m,它也是一个近似程度相当好的有效算法。     

大型水工模型控制系统算法优化设计

大型水工模型存在大库容，大滞后等特点，在实际应用中采用流量——水位双回路控制设计，在控制算法上根据水位控制和流量控制的不同特点采用不同的优化算法，大大改善了控制系统的静态和动态指标，从而保证大型水工物理模型试验的质量．     

基于粒子群和蚁群算法的边界层微分方程求解

沿竖壁自然对流边界层微分方程组速度和温度均耦合,在打靶法中应用Newton求根的方法解对应的相似性微分方程组时对初值选择要求较高,在根值附近收敛变慢.将微分方程边值问题转化为初值问题求解的打靶过程可看作优化设计问题,用优化设计算法求解.将基于生物群信息传递规则和觅食规则提出的粒子群算法和蚁群算法应用到打靶法的求解过程中,并与其它优化算法计算结果进行了比较.结果表明,粒子群算法和蚁群算法用于沿变壁温竖壁自然对流层流边界层微分方程求解是可行的,计算过程稳定,对初值选择不敏感.     

用混合元启发算法求解城市网络设计问题

为更有效求解城市道路交通网络设计问题,在启发式算法研究的基础上,使用3种改进思想,改进蚂蚁群算法,设计了4种求解城市道路交通网络设计的双层规划模型的混合启发式改进算法。运用于Sioux Falls网络进行模型的求解实验,并统计运行的平均计算时间,求得最优解的次数和函数解平均值。据此得出混合算法从时间、准确度上均较基本蚂蚁算法有了改善,具有很好的应用价值。     

EREW PRAM模型上指数级分割待处理数据集的并行多选算法

提出EREW PRAM模型上指数级分割待处理数据集的并行多选算法，通过分割待处理数据集合的方式来缩小待处理问题规模，待处理元素的规模在指数级上快速达到收敛状态，算法优于线性分割的并行多选算法，算法不会由于待处理数据集合的不均匀性而导致性能的恶化，在时间复杂度上是最优的．     

关于零售企业采用进价核算法的探讨

对零售企业采用核算的另一种方法－－“进价核算法”进行了探讨。通过建立“备查帐”，这种方法可以解决由于零售企业采用灵活的定价方法和促销手段而造成的现行“售价核算法”的某些弊端，减少会计工作量，适应企业管理的需要。     

物流配送路径优化策略研究

配送是物流中的核心环节,最短路径的选择决定着配送效率.从图论的角度出发,分析了经典的Dijkstar算法和Floyd算法,并指出了它们的一些不足：Dijkstar算法随着配送点数目的增多,效率将下降;Floyd算法主要解决有向图等.给出了一些改进的建议：针对Dijkstar算法,将交通路线图分成子图,以提高效率;对于Floyd算法,将邻接矩阵上三角和下三角复制,能解决采用Floyd算法解决无向图的最短路径问题.针对某物流配送公司,给出了基于改动后的Floyd算法的程序实现,开发了一个配送路径优化决策系统.     

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。     

求解大规模不对称指派问题的通用模拟退火算法

指派问题是运筹学中的一类经典问题,在生产实践中有广泛的应用.对于高效求解大规模尤其是人数与任务数不一致的指派问题,匈牙利算法存在一些不足之处.根据模拟退火算法的基本思想,设计了解的表示形式和邻域构造方法,实现了一种求解各种指派问题的通用的模拟退火算法.仿真实验表示,该算法对可行解数量级在1080左右的指派问题进行求解时都有优异的性能.     

铁路车流径路优化算法的研究

建立了一种求解车流径路的启发式算法，目标函数是消耗的总车辆公里数最小，约束条件为区段能力和车流共同径路，以现行铁道部使用的“全国铁路环状径路图”为基本路网结构，点间车流和区段能力亦以现行运营的实际数据为依据，进行了车流径路计算。     

DNA序列分析的高效算法研究及比较

对海量数据的处理，最有效的方法是并行计算。因此，对DNA序列比对进行并行化，以及对BLAST算法进行并行化改进，以提高对大数据量处理的能力，尽管在CLUSTER上的计算效率较超级计算机上的效率低。但CLUSTER较超级计算机费用低，有较大的适用性，而高性能计算机是处理海量数据的强有力的工具，生命科学中计算问题必须进行超级计算已是不争的事实，现代生命科学对超级计算已显示出强烈依赖和迫切需求，文中对BLAST算法进行改进，提出一种局部并行化的DNA序列比对算法，为了检验算法的科学性和适用性，将此算法与超级计算机的高效并行算法——改进的FFT算法相比较及分析。     

自组织Fuzzy—Smith控制算法及其应用

介绍一种自组织Ｆｕｚｚｙ－Ｓｍｉｔｈ预估控制算法，此算法将自组织Ｆｕｚｚｙ控制算ｍｉｔｈ预然控制算法之优点综合在一起，是一种结构简单，实现方便，性能优良且易于理解的算法，适用于具有时变及大纯滞后的系统。     

基于下降搜索的量子进化算法

为了提高全局寻优能力和收敛速度，基于量子进化算法和混合遗传算法，提出了一种新的进化算法．该算法将下降搜索理论应用到量子进化算法中，改进了量子进化算法仅靠量子门进行迭代的作用，从而加快了收敛速度，并降低了个体在进化时产生退化的可能性．典型函数的仿真实验结果表明，该算法具有好的全局性和收敛性．