简介：为求解最小化最大延误无等待流水车间调度问题,提出了3个基于任务块交换的邻域,其中块交换邻域的规模为O（n4）,块对换和简化块交换邻域的规模为O（n3）.所提邻域的规模均大于现有邻域,因此可提高局部搜索算法的解质量.给出了3个邻域的加速性质,使一个相邻解的评估时间为常量,邻域的评估时间与其规模成正比.同基于支配规则的加速方法相比,所提出的加速性质适用于任何机器数.在禁忌搜索中比较了3个邻域,以及块对换和简化块交换邻域的并集.标准实例集上的计算结果表明：3个基于O（n3）邻域的禁忌搜索算法均好于现有算法;在所有的测试算法中,采用邻域并集的禁忌搜索算法的性能最好.

简介：为了减少MAP算法的复杂度,可以采用减状态或减搜索技术.本文提出了一种完全基于M算法原理、应用于Turbo均衡的减少搜索的软输出检测算法,它是一种次最佳的Lee算法.该算法称为软输出M算法(SO-M-算法),它同时在Lee算法的前向迭代及扩展前向迭代中采用了M策略.计算机仿真结果表明,通过适当选择和调整Turbo均衡迭代过程中算法的广度参数和深度参数,该算法可获得较好的性能与复杂度的折衷.

简介：通过合理构造优化目标函数,将混沌系统的参数辨识与T-S模糊建模转换为一个基于多维参数空间的优化问题,并利用提出的群智能优化算法对其进行寻优求解。该算法通过引入两次差分进化操作和对个体历史最佳位置与种群历史最佳位置进行实时动态更新机制,有效均衡了算法的全局探索与局部开发能力。利用6个基准测试函数检验了算法的优化性能,实验结果表明:该方法具有全局寻优能力强、稳定性好、收敛速度快、搜索精度高等优点。以Lorenz混沌系统为例,研究了混沌系统的参数辨识与T-S模糊建模,理论分析和仿真实验说明了该方法的可行性和有效性。

简介：提出了一种基于形态学与边缘点投票统计的车道线快速检测算法,在道路图像感兴趣区域内进行数学形态学颗粒分析和骨架化,获取车道中心线,再进行车道边缘点筛选与投票,通过统计搜索的方式检测出车道线。实验采用数字信号处理芯片DSP为图像处理硬件开发平台,在软件系统CCS下调试程序。实验结果表明,该算法在车道偏离预警系统中运行具有较好的车道线检测效果,在复杂行驶环境下能正常运行,鲁棒性能较好。

简介：将数据挖掘中的C4．5算法应用于应用型本科院校的就业管理信息系统中，有利于发掘出应用型毕业生就业中隐藏的有用因素和内在联系，对促进学校进行教学改革，指导学生提高自身素质和知识结构，从而最大程度的提高毕业生的就业率。

简介：为了在ad-hoc移动朵云中高效率地解决任务分配这一核心问题,提出了一种基于启发式算法的任务分配算法.粒子群优化和模拟退火优化的任务分配算法(PSO-SA)将任务之间的依赖关系转化为有向无环图(DAG)模型,其中各个节点上的数值表示任务产生的负载,DAG的各个边的数值表示传输产生的负载.为了模拟ad-hoc移动朵云的任务分配环境,建立了数学模型来描述各个子任务之间的依赖关系并定义各个子任务的卸载成本.PSO-SA用于任务分配决策并最小化所有移动设备的成本,能耗和时间延迟同时作为卸载成本.PSO-SA结合了粒子群优化和模拟退火优化的优势,通过以一定概率选取最优解的方式,避免算法过早落入局部最优解,同时保证算法收敛速度.仿真结果表明,与其他现有算法相比,PSO-SA算法产生的卸载成本较低并且其结果可以非常接近最优解.

简介：针对多目标无约束0—1二次规划问题，提出一种文化基因算法。该算法采用基于分解的多目标演化算法框架，能够获得分布均匀的非占优解；同时，采用一种简单、有效的禁忌搜索，能够利用更多问题相关的信息，获得质量更优的非占优解。该算法在优化的过程中能够动态地平衡多样性与收敛性。实验结果证明该算法能够很好地求解多目标无约束0-1二次规划问题，并且性能优于目前求解该问题较先进的算法。

简介：个人将自己合法购买的书籍扫描并制作成电子文档用于在平板电脑等设备阅读的行为通常受到各国著作权法中关于＂合理使用＂条款的豁免,但代人扫描制作电子书籍的服务在日本法律中则被判决为侵权。由于中日著作权法的差异,该服务在中国法律下可能获得完全不同的合法地位。过分保护权利人或许合法但未必有益,从消费者需求出发积极提供更有价值的服务才是电子书籍产业发展的关键。