叙述了人工免疫学的概况及免疫系统的组成,提出了一种新的优化算法——免疫遗传算法,该算法突出了免疫系统中抗体群合作进化思想.将该方法用于以高炉焦比为优化目标的优化问题,取得较好的效果

一、基本概念 二、提高消隐算法效率的常见方法 三、画家算法 四、Z缓冲器算法 五、扫描线Z缓冲器算法

◼ 问题求解 ◼ 数据结构及抽象数据类型 ◼ 算法的特性及分类 ◼ 算法的效率度量 ◼ 数据结构的选择和评价

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

一、 消除隐藏面 二、 基本概念 三、 Z缓冲区(Z-Buffer)算法 四、 扫描线Z-buffer算法 五、 区间扫描线算法 六、 光线投射算法

4.1PID调节 4.2PID算法的数字实现 4.3PID算法的几种发展 4.4PID参数的整定 4.5达林算法

为解决冶金工业中网络拓扑稳定情况下的分簇问题,提出了一种基于节点邻域势函数的无线传感器网络模糊分簇算法.该算法将邻居节点的势函数信息作为模糊C均值隶属度矩阵的权值,用于网络分簇,提高了网络的负载均衡指数,确保分簇更加均衡.仿真实验表明,与LEACH相比,该算法使网络生命周期提高了93.6%,大幅延长了网络生命周期

第一章绪论 一、什么是数据结构(定义) 二、数据结构的内容 三、算法 四、算法描述的工具 五、对算法性能评价 六、关于学习数据结构

针对连续域函数优化问题,提出了一种新的全局极大值搜索方法——多感官群集智能算法(multi-sense swarmintelli-gence algorithm,MSA).受鱼群算法(artificial fish-swarmalgorithm,AFA)和FS算法(free search algorithm,FSA)的启发,MSA的搜索机制将大范围勘察和小范围精确搜索相结合,个体在使用视觉信息快速逼近局部较优解的同时,利用嗅觉信息避免群体过于集中并引导个体向全局较优解方向移动.仿真结果证明:MSA鲁棒性较强,全局收敛性好,收敛速度较快,收敛精度较高.最后,将该方法应用于前向神经网络训练,结果表明满足应用要求

针对多目标粒子群优化算法的研究进展进行综述。首先，回顾了多目标优化和粒子群算法等基本理论；其次，分析了多目标优化所涉及的难点问题；再次，从最优粒子选择策略，多样性保持机制，收敛性提高手段，多样性与收敛性平衡方法，迭代公式、参数、拓扑结构的改进方案5个方面综述了近年来的最新成果；最后，指出多目标粒子群算法有待进一步解决的问题及未来的研究方向