一种关于pso和powell的混合算法在图象中的应用。
上传时间： 2013-12-02
上传用户：TF2015
蚁群混合算法源代码 采用MATLAB，必要的说明和注释
上传时间： 2013-12-24
上传用户：iswlkje
一种粒子群混合算法优化源程序,这是一个MATLAB语言编制的源程序,很实用.
上传时间： 2013-12-21
上传用户：ikemada
基于差分进化与粒子群混合算法优化源程序,这是一个java语言编制的源程序,很实用.
上传时间： 2013-12-05
上传用户：ddddddos
用遗传算法和神经网络混合算法预测电力短期负荷预测,是遗传算法的典型应用
上传时间： 2017-07-20
上传用户：cxl274287265
给出了的整数线性规划模型、分类, 提出了均衡各旅行商访问路程和均衡各旅行商访问人数的多目标 问题针对均衡各旅行商访问路程的设计了相应的求解算法, 求解算法为遗传算法和一的混合算法给出了相应 的示例和实验结果, 并对实验结果的有效性进行了研究
上传时间： 2017-07-28
上传用户：王者A
结合离散时间系统最优控制问题,提出一种新的混合算法.该算法是在遗传操作中嵌入模 拟退火算子,有效地结合了遗传算法隐含并行与模拟退火算法全局寻优的特点
上传时间： 2017-09-28
上传用户：weixiao99
采用现场可编程门阵列(FPGA)可以快速实现数字电路，但是用于生成FPGA编程的比特流文件的CAD工具在编制大规模电路时常常需要数小时的时间，以至于许多设计者甚至通过在给定FPGA上采用更多的资源，或者以牺牲电路速度为代价来提高编制速度。电路编制过程中大部分时间花费在布线阶段，因此有效的布线算法能极大地减少布线时间。 许多布线算法已经被开发并获得应用，其中布尔可满足性(SAT)布线算法及几何查找布线算法是当前最为流行的两种。然而它们各有缺点：基于SAT的布线算法在可扩展性上有很大缺陷；几何查找布线算法虽然具有广泛的拆线重布线能力，但当实际问题具有严格的布线约束条件时，它在布线方案的收敛方面存在很大困难。基于此，本文致力于探索一种能有效解决以上问题的新型算法，具体研究工作和结果可归纳如下。 1、在全面调查FPGA结构的最新研究动态的基础上，确定了一种FPGA布线结构模型，即一个基于SRAM的对称阵列(岛状)FPGA结构作为研究对象，该模型仅需3个适合的参数即能表示布线结构。为使所有布线算法可在相同平台上运行，选择了美国北卡罗来纳州微电子中心的20个大规模电路作为基准，并在布线前采用VPR399对每个电路都生成30个布局，从而使所有的布线算法都能够直接在这些预制电路上运行。 2、详细研究了四种几何查找布线算法，即一种基本迷宫布线算法Lee，一种基于协商的性能驱动的布线算法PathFinder，一种快速的时延驱动的布线算法VPR430和一种协商A
上传时间： 2013-05-18
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在几乎所有现代通讯和计算机网络领域中，安全问题都起着非常重要的作用。随着网络应用的迅速发展，对安全的要求也逐渐加强。目前影响最大的三类公钥密码是RSA公钥密码、EIGamal公钥密码和椭圆曲线公钥密码。但超椭圆曲线密码是比椭圆曲线密码更难攻破的密码体制，且可以在更小的基域上达到与椭圆曲线密码相同的安全程度。虽然超椭圆曲线密码体制在理论上已经基本成熟，但由于它的计算复杂性大，所以在具体实现上还需要进一步研究。实现超椭圆曲线密码系统，对于增强信息系统的安全性和研究更高强度的加密系统都有着重要的理论意义和较高的应用价值，相信超椭圆曲线密码系统将会有更好的应用前景。 对于密码系统，我们希望它占用的空间更少，实现的时间更短，安全性更高。论文研究超椭圆曲线密码中的加密算法，对主要算法进行实现比较并提出软硬协调思想实现超椭圆曲线密码系统就是为了达到这个目标。 论文先介绍了超椭圆曲线密码系统中有限域上的两个核心运算——有限域乘法运算和有限域求逆运算。对有限域乘法运算的全串行算法和串并混合算法在FPGA上用VHDL语言进行了实现，并对它们的结果进行对比，重点在于对并行度不同的串并混合算法进行实现比较，找到面积和速度的最佳结合点。通过对算法的实现和比较，发现理论上面积和速度协调性较好的8位串并混合算法在实际中协调性并不是很好，最终得出结论，在所做实验的四种情况中，面积和速度协调性较好的算法是4位串并混合算法。随后论文对有限域求逆运算的三种算法在FPGA上用VHDL语言进行实现比较，找到单独实现有限域求逆运算较好的算法(MIMA域求逆算法)和可以与域乘法运算相结合的算法(使用域乘法求逆的算法)，为软硬协调实现超椭圆曲线系统思想的提出打下基础。 论文然后提出了软硬协调的方法实现超椭圆曲线系统的思想，并对整个系统进行了软硬件部分的划分。通过分析，将标量乘算法，除子算法和多项式环算法划分到软件部分，并对其中的标量乘运算进行了详细的分析介绍，将有限域算法归于硬件部分并对其进行了简单描述。在最后对全文进行总结，提出进一步需要开展的工作。
上传时间： 2013-04-24
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提出一种基于自适应混沌粒子群优化和支持向量机结合的非线性预测建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO启发式寻优机制对SVR模型的超参数进行自动选取，在超参数取值范围变化较大的情况下，效果明显优于网格式搜索算法。选取UCI机器学习数据库中的Forest fires标准数据集进行测试，实验结果表明该方法具有较高的精度和良好的泛化能力，对于解决多变量的回归预测问题是一种有效的方法。最后给出了混合算法在碳一多相催化领域的两种典型应用，在反应动力学模型未知的情况下建立催化剂组份模型和操作条件模型，以及基于混合算法的最优催化剂设计框架。
上传时间： 2013-10-23
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