基于C语言排序的算法改进与应用

介绍了程序语言中排序的原理及应用,阐述了基于C语言的三种主要排序方法,提出了每种排序方法的改进,计算出改进后算法的时间复杂度,编写了每种排序方法程序设计的主要语句,通过实例应用,对每种排序方法的算法改进前后进行对比,证明了改进后算法的优越眭。     

基于MDHGF改进算法的物流中心选址决策模型

在分析现有选址模型的基础上,本文将MDHGF算法进行改进,建立基于MDHGF改进算法的物流中心选址决策模型.该模型的最大特点是将定性的研究方法和定量的研究方法有机结合,克服各自的缺点.在算法的改进过程中,本文主要是将成本因素单独提出,建立多目标线性规划模型,然后用启发式算法得出可行性方案.对可行性方案,在不考虑成本因素的情况下运用改进的MDHGF算法计算其它因素的综合评价值,然后再次考虑成本因素,借鉴指标满意度法对所得结果进行无量纲化处理,算出每个方案的综合得分,对方案进行排序,为决策者提供依据.     

基于改进二部图与专家信任的混合推荐算法

针对传统协同过滤算法出现的稀疏数据、用户冷启动等问题以及复杂网络结构的广泛应用,本文提出结合改进的二部图与改进的专家信任算法来提高推荐准确度。基于普通二部图算法,将用户对项目的评分作为节点之间的分配资源权重,不仅关注用户与项目之间的联系,同时体现用户对项目的喜好程度;其次,本文根据用户的评论数和与该用户对项目评分相同的数目来判断该用户的专家信任度,改进传统系统过滤算法。为了提高推荐准确度,改进缺点,我们将两者算法进行加权混合,加权因子根据实验中最小MAE值对应的权值来确定,形成混合推荐算法。最后针对基于用户的协同过滤、传统二部图以及本文提出的混合算法计算MAE值和平均Hamming距离,对比分析本文算法的推荐准确度与多样性,实验表明本文方法推荐效果较好,准确率高,个性化强,有研究和应用价值。     

基于相关物品的电子商务智能推荐系统研究

以大数据时代为背景,改变传统推荐系统的设计思路,给出一个"相关物品"智能推荐系统体系结构。将用户即时购买需求和历史偏好相结合,提出一种改进的基于粗糙集的属性约简算法,用于数据预处理阶段提取用户实时需求商品类的特征,在线分析阶段采用引入兴趣域的聚类算法挖掘用户实时关注商品的相似商品集,离线用协同过滤推荐挖掘相关商品集,将在线部分与离线部分的相关商品集融合,按照点击率预估对集合进行排序,形成推荐,以解决推荐系统在实时性、扩展性、智能性和实时性与精准平衡性方面存在的问题。     

一种基于频谱感知的CR功率控制算法性能分析

分析和研究了授权用户和认知用户共享频谱的一种算法的性能.针对阴影效应或信道深衰落时,单用户频谱感知算法无法识别是频带未被使用还是信道处于深衰落的情况,在频谱感知功率控制算法上进行了改进,以克服这种算法的不足.改进后的算法能有效地控制认知用户的发射功率,避免对授权用户产生有害的干扰.仿真结果表明改进后的算法克服了单用户频谱感知算法的不足,频谱感知的性能明显提高.     

一个多文档全文检索系统的设计与实现

信息时代的到来产生了大量的数字信息,各种格式的电子文档接踵而至,在这些海量的文档中如何快速有效的查找到自己所需要的信息就成为一个现实的问题.本文在对全文检索有关技术进行分析和研究的基础之上,提出并实现了一个实用的多文档全文检索系统,为用户提供了一种切实可行的解决方案.     

JIT环境下多工序订单生产排序模型及改进蚁群算法应用研究

订单排序问题是一类典型的组合优化问题,采用改进蚁群算法对一种具有多生产工序和JIT交货的订单模型进行建模求解,给出了详细的算法步骤,通过仿真计算和结果分析,与模拟退火算法和基本蚁群算法进行对比,证明了本算法的有效性。     

基于聚类算法的视频推荐系统的算法研究

针对目前视频推荐系统功能少、推荐数据不全面,以及采集用户数据不全推荐能力弱,用户体验差等问题,提出了一种基于聚类算法的视频推荐系统算法。通过自主开发的聚类算法中的AP-聚类分层分析所获取到的不同的用户信息,以及不同的用户的视频的关注度信息,形成不同的用户视频信息聚类库,结合用户视频信息库中的历史数据,进行标签设置,自主进行计算权重,利用开发的聚类层进行用户对视频信息的喜好进行排序,生成喜好序列表,最后通过聚类分层模型计算出不同用户在聚类信息库中的喜好视频信息,进行标签和推荐。该算法成功的对不同用户的视频信息进行了标签和推荐,且推荐针对性较强,命中率较高,具有一定的学术研究价值和实际推广意义。     

HSDPA中支持实时业务的分组调度算法研究

分析研究了HSDPA中支持实时业务的调度算法M-LWDF和EXP,M-LWDF算法在吞吐量性能的提升是以牺牲用户公平性为代价的,为了降低分组数据包被丢弃的概率,提高系统调度性能,引入改进的M-LWDF算法,该算法通过提升信道条件差的用户的优先级来提高用户公平性,并从吞吐量和分组时延两方面进行仿真,MATLAB仿真结果表明,改进的M-LWDF算法提高了用户的公平性,但这种公平性是以降低吞吐量为代价的。     

RFID技术和防冲撞算法的设计

本文针对RFID技术中标签碰撞问题进行了详细的分析和研究,提出了一种改进的基于序列号对时隙数运算的排序算法用于解决标签碰撞问题,通过算法仿真得到了较好的效果,具有一定的推广意义.     

竞争环境下考虑消费者行为与需求不确定的LRP选址

将竞争性问题与不确定性问题加入数学模型的构建中，使构建出的模型能够更好的辅助选址决策。同时基于非支配排序与鲁棒优化的概念对蝠鲼优化算法进行改进，并对模型进行求解。结果表明改进的蝠鲼优化算法能够较好地解决此类问题，能对实践活动起到指导效果。     

一种混合装配线产品排序问题的研究

针对带交货期时间窗的混合装配线产品排序问题进行研究。根据带交货期时间窗的混合装配线产品排序问题的特点建立混合装配线产品排序以提前/超期成本最小为目标的数学模型,并设计一种改进遗传算法进行求解。最后以一个案例为例,证明算法的有效性。     

区分用户长短期兴趣个性动态化推荐算法的研究

协同过滤算法已被成功应用于许多领域,但遇到了可扩展性和精度低等问题。目前提出了许多改进算法,但它们均忽略了用户长短期兴趣对推荐的不同影响,针对这个问题,介绍一种基于查询推荐技术的用户兴趣模型,它能够区分用户长短期兴趣且为用户做出更加精确且不同推荐。     

一种改进的无线局域网安全协议WEP-TKIP

本文主要介绍了无线局域网802.11、802.1x/EXP的安全漏洞,对现有应用的TKIP协议的安全性进行了分析,然后提出了一种无线局域网安全协议TKIP的改进算法,并进行了实验,结果表明改进的算法增强了网络的安全性。     

混合人工蜂群算法求解煤炭物流中的CVRP问题

煤炭物流中生产物资的运输问题属于典型的车辆路径问题（CVRP,Capacitated Vehicle Routing Problem）。文章采用改进的人工蜂群算法对该问题进行求解。首先按照相对中心位置（物资供应中心）的角度大小,对各个位置的矿区进行排序,然后产生合法初始解;通过算子操作产生领域解,采用蚁群信息素更新方式,在领域内进行更为细致的迭代搜素。通过国际测试算例仿真,改进的人工蜂群算法可以找到近似最优解,证明算法的有效性,对于解决实际运输问题具有应用价值。     

统筹图关键路径的寻找与计算

本文将极大代数的矩阵运算与统筹图联系起来,提出了一个求解任意结点至终点的最长时间和确定全部相应路径的算法。克服了现有方法的不足。由于本文的算法仅涉及普通代数意义下的加法和排序问题,故借助计算机可以较方便地处理大型统筹图。     

提升全文检索搜索引擎应用问题的研究

全文检索系统中最为关键的部分是全文检索引擎,各种应用程序都需要建立在这个引擎之上。全文检索的核心是如何从文本中提取主题词,而如何从单文档中提取主题词是本文要重点解决的问题同时也是提升全文检索引擎的效率即是提升全文检索应用的根本。     

铁路客运服务质量满意度测评模型研究

阐述了满意度测评的作用以及满意度测评的方法,分析了现有测评模型的不足,增加了模型的潜变量,建立起改进后的用户满意度测评模型.通过对铁路用户满意度测评的问卷进行分析,结合该模型进行了验证.     

井下超宽带人员的改进三维定位算法

本文旨在探讨井下超宽带人员三维定位系统的改进算法,通过分析UWB技术及其在井下定位中的应用,对系统的结构和工作原理进行了概述。随后,对现有的UWB测距算法和三维定位算法进行了评估和改进,以提高其性能。实验结果显示,改进后的算法在井下超宽带人员三维定位方面取得了较好的效果。本研究的成果有助于提升井下工作环境中的人员定位精度和可靠性,为相关应用领域的进一步发展提供了有益的参考。     

虚拟旅游场景中地图交互方式研究

为了对虚拟旅游系统交互方式中的二维地图交互功能进行研究,本文对现有虚拟旅游系统中的二维地图交互功能做了可用性测试,发现了现有虚拟旅游中二维地图存在的虚拟漫游角色朝向不明确、漫游路线不清晰等可用性问题。在结合用户访谈的基础上,对用户使用二维地图的需求进行了挖掘,并提出了地图交互的改进方案。