军用集装箱三维装载的优化方法

以军用集装箱装载为研究对象，在考虑实际应用中的一些约束条件下，构造了军用集装箱的装载优化模型，提出了一种军用集装箱三维装载的启发式算法。该算法采用了整体装填、空间合并等策略，考虑了装载方向、优先顺序、重心等约束条件。最后对一个案例进行了计算与分析，验证了该模型的有效性，并且利用3ds max得到了装载方案的三维图。     

供应链管理中的两层规划算法

文章概述两层规划问题在交通领域、资源分配、委托代理以及供应链管理中的应用并讨论了线性和非线性两种两层规划问题,总结了极点算法、下降迭代、惩罚函数和分支定界算法,并进行了评价,最后进一步探讨了两层规划问题的应用前景和算法的发展方向。     

改进PSB拟牛顿算法与最速下降算法的联合算法

对于新建立的基于新拟牛顿方程的改进PSB算法同最速下降算法结合起来的联合无约束优化算法进行分析，并证明了联合算法在迭代过程中自动转向改进的PSB算法以及联合算法的全局收敛和局部超线性收敛。     

基于二进小波分析的电力系统瞬态信号研究

在多分辨率分析的基础上,采用二进正交小波变换对电力系统暂态信号进行了分析.将信号分解成许多细节部分和平滑部分(分别是信号的高频部分和细节部分),通过分析信号在各个尺度下的细节部分,从而可以对暂态信号的时域和频域进行定位.实验结果证实了方法的有效性.     

基于递归对角神经网络自适应均衡算法的研究

阐述了神经网络自适应均衡算法的基本原理,提出了一种基于递归对角神经网络的自适应均衡算法,推导了算法的迭代公式,进行了计算机仿真。结果表明,随着传输信号信噪比的增加,稳态剩余误差减小,误码率降低。     

本科生算法课程的思政元素挖掘与教学实践

为落实立德树人根本任务,高等学校在本科课程中广泛开展"课程思政"教学。结合本科算法课程的教学实际,论述开展算法"课程思政"教学的重要性,并通过挖掘算法课程教学内容中的各种思想政治元素,开展了算法课程的思想政治教学实践,为面向立德树人的人才培养探索新途径,为算法课程教学改革提供新思路。     

配送计划的优化编制方法

讨论了在时间、距离和载重量等多种约束条件下，编制配送计划的优化方法。先给出配送问题的数学模型，并设计了一个带时间和距离约束条件的启发式算法来求解该模型，求得问题的近似解；然后再采用分枝定界法得到配送问题的最优解：最后，考查近似解与最优解在总的运行距离的相对误差，以此检验这个近似解的有效性。     

基于信息熵的改进蚁群算法及其应用

基本蚁群算法存在着计算复杂、易陷入局部最优等缺陷，本文提出了一种基于信息熵的改进蚁群算法，采用由信息熵控制的路径选择及随机扰动策略实现了算法的自适应调节，克服了基本蚁群算法的不足。本文将蚁群算法改进后引入房地产开发项目投资组合优化中，以各项目间的均值熵代替TSP中的各城市距离，计算实例表明，该方法具有较好的收敛性、稳定性和鲁棒性，其不失为求解组合优化问题的一种较好的方法。     

计算机实现彩色图像的自动分割

图像分割是图像分析和模式识别的第一步，它是图像分析和模式识别重要和基本的一个组成部分，是图像处理中难度最大的部分之一，决定了最终分析结果的质量。但因尚无通用的分割理论，现提出的分割算法大都是针对具体问题的，并没有一种适合所有图像的通用分割算法。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。     

一个基于命名网络的自稳定的选举算法

选举问题是分布式计算中的一个基本问题。它一直受到广泛关注,先后发表了一大批研究论文。但是,现有的研究较少涉及选举算法的自稳定性,已经提出的自稳定选举算法的性能还不能令人满意。针对两个经典的自稳定选举算法———AG算法和DIM算法进行了分析。AG算法适用于命名网络,算法虽然简单,但算法需要假设网络的大小是已知的并且时间复杂度为O(n2),其中n表示网络结点数目。DIM算法虽不需要网络大小假设是已知的,但其时间复杂度仍然需要O(ΔDlogn),其中Δ和D分别表示结点最大的度和树的深度。利用DIM算法的思想,在AG算法的基础上,提出了一个基于命名网络的自稳定选举算法。该算法不需要知道网络的大小,而且时间复杂度为O(δ)(δ为网络直径)。