针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

在对经典Dijkstra算法和A*算法分析的基础上对它们分别进行了改进.在经典Dijkstra算法中,针对当前不相连节点间路径长度为无穷大这一特点,首先对两个节点是否相连进行判断;若发现两个节点并不相连时,则舍去相应计算,从而减小计算量.针对A*算法在实际应用中搜索效率低的缺点,将经典A*算法搜索出的原始最优路径中的节点依次进行封堵后,再按照经典A*算法搜索出相应的新最优路径,最后再将原始最优路径与这些新最优路径进行对比,以便确定最终的最优路径.仿真研究表明:改进的Dijkstra算法可以减少大量的无关节点计算,提高运算的效率;改进的A*算法则可以提高搜索到最优路径的成功率

7.1统计与计数问题算法 7.2 累加/累乘求和与求积问题算法 7.3 解决不确定性问题的穷举算法 7.4排序问题算法 7.5数值积分算法 7.6多项式计算问题算法 7.7非线性方程求解问题算法 7.8产生随机数算法

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果

为了解决飞机移动生产线中多并行作业物料的供给问题，构建了飞机移动生产线物料配送与线边存储集成决策的模型并设计了求解算法.在物料组批和小车调度的基础上，引入了物料在线边空间的存储决策，建立了以小车出行趟数最小化为目标的数学模型并设计了一种以免疫算法为框架的启发式算法.在免疫算法较优的全局搜索能力下，综合考虑小车的配送能力与线边空间的重复使用、共享等因素，使用反向动态小车调度算法和物料存储前瞻算法对物料的组批方式、配送时刻和在线边的存放位置三类变量联合进行决策.对提出的算法进行了数值实验，实验结果证明了模型与算法的有效性

针对实时相关运动模式挖掘应用的需求,提出了一种实时地发现关闭蜂群模式的簇重组算法(CLUR).该算法维护一个候选蜂群模式列表,在每个时间戳采用基于密度的聚类算法对移动目标进行聚类,根据聚类结果组合所有的最大移动目标集,记录相应的时间集,然后构建候选蜂群模式,并更新到候选列表.算法给出了三种更新规则和一种插入规则,用于实现候选蜂群模式列表的更新,同时降低了候选列表的冗余度,提高了算法的效率.在每个时间戳结束时可通过关闭检测规则实时地发现当前时刻的关闭蜂群模式.在合成数据上的综合实验验证了CLUR算法的正确性、实时性和高效性,CLUR算法适用于实时相关运动模式挖掘系统

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力

1.1 数据结构讨论的范畴 1.2 基本概念 一、数据与数据结构 二、数据类型 三、抽象数据类型 1.3 算法和算法的衡量 一、算法 二、算法设计的原则 三、算法效率的衡量方法和准则 四、算法的存储空间需求

单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题．由于调度问题中绝大多数属于NP-难类问题，不存在有效的最优求解算法．针对用智能优化算法—遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题，设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率．通过数值实验，嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好，说明在实际生产中，此算法具有强大的发展前途．