基于共享树策略的延迟受限组播路由算法

提出了一个有效的基于共享树策略的延迟受限组播路由算法（STMA），算法的计算复杂性是O（m|V|^2)，其中m是组成员数量，|V|是网络中节点数量，仿真结果显示，STMA在适中的复杂性水平上取得了良好的代价性能。     

基于BFGS法的BP神经网络算法研究

在把ＢＦＧＳ法运用于ＢＰ神经网络权的训练中,通过基于不同算法的神经网络对实际问题进行了学习,并根据学后获取的非线性机理结合预测的实例进行对比分析,表明基于ＢＦＧＳ法的ＢＰ神经网络算法对加快网络训练速度,提高网络预测的能力方面是有效的。     

神经网络理论在独立电力系统励磁控制中的应用

根据发电机励磁控制的任务,本文基于神经网络理论提出了一种新的励磁控制器的设计方法,针对单机一静态负荷载模型进行了数字仿真研究结果证明了所提方法的正确性。     

基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化

轨道车辆车上设备布局是轨道车辆设计中一个重要的环节，开展轨道车辆设备布局优化设计对保证轨道车辆的安全运行具有重要作用。考虑轨道车辆设备外轮廓约束、设备干涉约束等，建立了以设备总重心相对于轨道车辆自身中心的距离最小化的轨道车辆布局优化数学模型。根据轨道车辆设备布局优化的特点设计了基于粒子群算法的轨道车辆设备布局数学模型。采用线性递减权值策略，通过改进惩罚因子，有效地引导粒子群算法向全局最优解方向收敛。以轨道工程车辆的设备布局问题为实例，采用本文算法进行了车上设备布局优化设计的实例分析，表明本文方法可有效解决轨道车辆设备布局优化问题。     

电力控制系统中免疫蚁群算法的应用研究

船舶电力控制对于船舶的安全航行具有重要意义。本文首先分析免疫算法和蚁群算法的优缺点,然后将两者相结合,形成免疫蚁群算法;然后将其应用于船舶电力控制系统,通过设定目标函数,以此来求解目标函数的最优解,最后通过与不同算法的对比试验来说明本文算法寻优速率最高,收敛速度快,稳定性好,能够有效地保证船舶安全行驶。     

一种低复杂度的MIMO系统球形检测算法

球形译码检测算法是多输入多输出(MIMO)系统中一种高效的检测算法,但是其初始搜索半径影响着算法的复杂度。本文针对此问题,提出基于蚁群算法的球形译码检测算法。该算法首先利用蚁群算法分布式计算的寻优能力来检测确定初始半径,然后在新的半径下进行球形译码检测。仿真实验结果表明,改进SD检测算法的性能效果较好,与传统球形译码算法相比,该检测方法能有效减少在低信噪比时的运算复杂度,同时在高信噪比时可以逼近最大似然译码的检测性能。     

时间多项式进化算法在旅行商问题中的研究

提出了一种模拟生物遗传的进化算法，并将该算法应用于旅行商问题得到了较好的结果，根据达尔文进化论的优化过程，结合自然选择原则提出了启发式算法，该算法的时间复杂性与快速排序策略相当。在文中利用该算法求解中国旅行商问题得到目前的最佳结果。     

集装箱空箱调运的启发式算法优化研究

为了减少由于国际贸易的不平衡导致的空箱调运的成本浪费,探讨了原本只适合一个港口情况的空箱调运(U,D)对策,在此基础上,通过研究,表明这种对策也适用于多个港口间的空箱词运情况;同时将这个调运问题数量化,并且使用启发式算法计算使用(U,D)对策时港口的平均成本.     

交通流复杂性研究进展

交通流主要由道路、车辆、驾驶员以及环境等部分组成,它们之间相互作用,构成一个巨复杂系统。研究交通流的复杂性特征,有助于深刻理解交通系统的内在演化规律,从而更好地指导交通建设和管理。为了定量描述交通流的复杂性,对基于分形、混沌和熵的交通流复杂性分析进行了综述,并提出利用多尺度熵理论和方法对交通流复杂性进行分析。