简介：刚走上讲台时，我在一所偏僻的山村学校任教。一天，我在读一篇学生写的优秀习作，里面描写夏天夜晚景色的文字，写得很美。我声情并茂地读着：“在天鹅绒般的深蓝色天空中，星星像顽皮的孩子在眨着眼睛，弯弯的月亮散发着清淡的光芒。我们坐在草垛上说笑着，萤火虫打着灯笼在我们头上飞舞，地上还有一只萤火虫站在蜗牛的背上玩耍……”

简介：提出采用事务压缩和哈希技术相结合方式的改进算法.该算法通过备份数据库Dk生成候选项目集Ck,在生成Ck的同时计算支持度.针对生成频繁2-项目集L2的瓶颈,在生成L2的时候使用DHP算法.从时间复杂度上对Apriori算法和改进算法进行比较,说明改进算法在效率上优于Apriori算法.

简介：提出一种改进的并行比特翻转算法.为了加快校验节点和变量节点之间的信息传递速率,算法中的比特翻转及校验和更新2个步骤采用并行化处理.仿真结果表明,改进后的算法相对于原有的并行比特翻转算法在误帧率性能上能够取得0.1～0.3dB的增益.同时,改进算法在译码吞吐率的性能上也有所改善.此外,还讨论了翻转门限的选择方法,这些门限决定了每次迭代中哪些比特需要被翻转.通过选择合适的翻转门限,可使错误的比特尽量多地被翻转,并避免翻转正确的比特.该改进算法比较适用于对具有准循环结构的LDPC码进行译码.

简介：对冒泡排序的典型算法进行了系统的分析,并从减少排序的趟数角度给出了冒泡排序的两种改进方法.

简介：介绍了近年来出现的交替方向隐式时域有限差分法（ADI-FDTD)，该方法无条件稳定，时间步长不受Courant稳定条件的限制，从而极大地节约计算时间，本文提供了微带线电路计算实例，分析了该方法存在的不足，针对ADI-FDTD内存占用量较大，数值色散增加等问题，讨论了一些改进方法，并综述了ADI-FDTD方法的新进展和发展趋势。

简介：介绍了一种一般情况下的C4．5数据挖掘算法的优化方法。原来的C4．5算法在计算属性信息增益率时需要大量用到对数运算，而优化后的C4．5算法计算属性信息增益率时只需用到加减乘除运算，在实现时不用频繁调用时数函数，优化后的算法不会改变属性信息增益率的排序，不改变生成的决策树。改进后的算法能做到在不改变准确率和不增加空间复杂度的情况下，减少时间复杂度，提高了决策树生成效率。

简介：为了改进基本的人工鱼群算法的性能及更好地模拟自然界鱼群捕食的行为，该文提出了一种基于多群竞争的改进人工鱼群算法。算法中引入了多个鱼群，除了描述基本的鱼个体觅食行为外，鱼群间还存在竞争机制。TSP的数值实验表明了改进算法的可行性及更好的全局优化性。

简介：蚁群优化算法是一种新型的模拟进化优化算法，为求解复杂的组合优化问题提供了一种新的思路。文章对蚁群优化算法理论及其收敛性进行了分析．并从选择策略、信息素更新、信息素浓度的变异等多方面对蚁群优化算法提出了改进，不仅使其跳出局部最优解的能力更强，而且能较快地收敛狲全局最优解，在TSP问题上的应用表明改进算法具有良好的性能。

简介：网络层析成像是一种新兴发展技术,用于监控、预测和诊断网络,这种方法是在无需内部节点参与和协助下,基于端到端的测量来推出网络内部一些性能参数,比如丢包率和时延等等,针对当前连续模式中矩估计精度问题,考虑了链路间的相关性因素,对现有的矩估计进行改进,实验证明了改进的矩估计算法有较高的精度。

简介：针对目前网络安全中，数据加密技术存在加密强度、运算量大等缺陷，提出了一种基于迭代置换的MD5改进算法。首先将MD5以512位的分组来处理输入的信息，然后每一分组又被划分成为16个32位的子分组，经过了填充尧加长、分块、迭代、置换5个步骤，输出由8个64位的分组，最后将这8个64位的分组结合后映射生成一个256位散列值。改进后的MD5算法与已有的算法对比，更加有效地保证了用户的密码安全。

简介：为了克服粒子群算法易发生早熟收敛、后期迭代速度较慢、易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的粒子群算法。该算法采用非线性动态自适应的更新权重,进一步提高收敛速度;通过引入差分进化算法中的交叉算子,以提高算法的全局探索能力,利用差分进化算法的变异策略产生候选解,克服种群多样性的下降,以跳出局部最优。利用该算法对2个测试函数进行寻优,仿真结果表明,文章提出的算法是一种收敛速度快、收敛精度高的全局寻优算法。

简介：采用一种改进的人工蜂群算法（IABc）求解标准车辆路径问题．针对基本人工蜂群算法易陷入局部极小、收敛较慢等缺陷，提出了6种邻域生成策略，并基于此设计了新的局部搜索算法．引领蜂和跟随蜂根据该算法在邻域空间内更新当前解．通过小规模和大规模算例的仿真实验，将本文算法与其它智能算法以及基本人工蜂群算法进行了比较，验证了本文提出的算法无论在有效性还是稳定性上都具有良好的效果．

简介：为解决遗传算法的早熟和局部收敛现象,提出的一种改进的遗传算法,该算法引入海明距离构造初始种群,在选择、交叉、变异过程中采用最优保存策略。实验表明改进的遗传算法增强了种群的多样性,并在一定程度上避免早熟现象发生,同时又能较快找到全局最优解。

简介：AdhocNetwork无线局域网络又称自组网络，是将移动性扩展到无线领域中的自治系统，它有自己特定的路由选择协议。本文探讨了一种基于AODV路由协议（AdhocOn—demandDistantVector）的改进算法并利用GloMoSim软件仿真并分析AdHoc网络改进前后两种按需路由协议。

简介：提出了一个求解流水车间调度问题的改进的遗传算法．该方法把一个染色体编码成若干个可以重复的自然数，表示相应工件的排序权值；通过简单交换两个父代的若干相同位置的基因，产生能够继承父代优良特性的子代；并且采用均匀变异，更好地保持种群中基因的多样性．实验表明，比起传统的遗传算法，该方法的性能有显著改善．

简介：在分析基本粒子群优化算法的基础上,对学习因子进行非线性异步策略调整,改变其固定常数模式,平衡算法在迭代过程中的局部和全局搜索能力;同时引入活力因子,对失活粒子执行变异操作,提高种群多样性。改进算法可以提升对多维空间的全局寻优能力,避免粒子产生早熟收敛现象。将改进粒子群算法引入图像匹配优化问题中,提出了一种基于改进粒子群算法的图像匹配算法,实验结果表明,该算法具有更快的匹配速度以及更高的匹配精度,具有强鲁棒性。

简介：模式匹配算法已广泛应用于各个领域，针对如何减少匹配次数，提高算法效率，提出两种改进的QS快速匹配算法。第一种算法通过检测匹配窗口的末字符是否出现于模式串中，并依据情况滑动模式串。第二种算法通过构造BM及QS算法两个坏字符滑动表，经查表比较后确定每一次的滑动距离，使得模式串的滑动距离达到最大，从而大大减少了尝试的次数。实验结果表明，UCD与MSD算法的尝试匹配次数明显优于QS及其他算法。具有更高的效率。

简介：首先将定义在闭凸多面锥上的广义互补问题转化为一个等价的非线性方程组．然后利用一种修正的光滑Newton法求解该非线性方程组，并在一定的条件下，证明了算法具有全局收敛性．

简介：在配电网中装设有源滤波装置是抑制谐波有效的方法。文章运用改进型的遗传算法对有源滤波装置在配电网中的配置进行优化,提出最优个体保留与最大遗传代数相结合的终止进化准则,即必须经过一定的迭代次数,最优解经过后面的多次迭代后仍为最优。最后通过一经典算例验证,改进型遗传算法既满足了抑制谐波的要求,又将投资费用控制在尽量小,应用于配电网有源装置优化配置具有可行性。

简介：k均值算法是一个常用的局部搜索算法,它的主要缺陷是容易陷入局部极小,并且该局部极小解与全局最优解往往有很大的偏差.本文提出一个基于K-均值的迭代局部搜索文档聚类算法.该算法以k均值算法所得到的解作为初始解,从该初始解开始作局部搜索,在搜索过程中接受部分劣解.当解无法改进时,算法对所得到的局部极小解做适当强度的扰动后进行下一次的迭代,以跳出局部极小,从而拓展了搜索的范围.实验结果表明该算法对文档数据集聚类的正确性达99%以上.