一种基于FFT的Midamble码搜索算法

针对一种基于UTRA TDD LCR时隙结构的ad-hoc网络的通信特点,给出了一种可在DSP上实现的基于FFT的M idamble码搜索算法,并给出了基于该算法的多径搜索实现方案。分析表明,该算法充分利用了DSP的特点,且其运算效率相比于传统的匹配滤波有大大的提高。     

语音识别与理解的语言统计模型和搜索算法

介绍了目前语音识别与理解技术中最重要的语言统计模型和搜索算法。语言建模方法主要介绍 Ｎ 元文法语言模型、基本类的模型、最大熵模型、潜在词义分析模型和话题相关模型。搜索算法主要介绍树－ 格（ Ｔｒｅｅ Ｔｒｅｌｌｉｓ） 搜索算法、双向图搜索算法、单步词图构建与搜索算法     

基于改进禁忌搜索算法的车辆路径优化

为解决车辆路径优化问题,提出改进禁忌搜索算法.首先,采用车辆一需求分配结构,将整个车辆路径问题分解成若干子问题,然后用禁忌搜索算法求解每个子问题,最后从所有子问题的最优解中选取全局最优解,并通过具有代表性的算例试验和分析.仿真试验结果表明,该算法拓展了搜索空间,提高了最优解的质量,能够有效地解决车辆路径优化问题.     

一种改进的低复杂度OFDM峰均比抑制PTS算法

针对正交频分复用系统中的信号峰值平均功率比问题,提出了一种基于时域采样点幅度筛选的低复杂度部分传输序列算法。算法通过设置信号经过逆向傅里叶变换后时域采样点的幅度之和为判别函数,并设置适当的幅度门限,筛选出幅度大于门限的信号采样点集合,利用该集合来搜索信号峰均比抑制相位因子,从而降低算法复杂度。仿真表明,与传统峰均比抑制算法相比,改进算法在保持峰均比抑制性能的同时降低了算法复杂度。     

酒店业主从谷歌的新“蜂鸟”算法中获益的行动计划

现状 在2013年9月谷歌推出一种新型的、与其他显著不同的搜索算法——被称为“蜂鸟”,旨在通过会话搜索为用户收集更准确、直观的搜索结果。蜂鸟首展不仅仅是对搜索引擎公式（像在过去几年发行的熊猫和企鹅算法更新的许多迭代次数）的调整,而且是对谷歌搜索算法的彻底的改造,具有十分深远的影响。     

基于p-中位模型的高速铁路快运网络枢纽节点城市选址

我国快递需求的快速增长和高速铁路规模的发展对高速铁路网络优化、运力合理配置及枢纽节点布局等持续经济运营问题提出了发展要求，也对运输组织和网络运行等提出了规模化的高要求，基于高速铁路客运运力复合利用视角，借助p-中位模型，以最大二次中转的成本最小化函数构建了我国高速铁路快运网络枢纽节点城市的选址模型，并使用禁忌搜索算法求解和利用矩阵表示法合理分配货流量。考虑我国实际高速铁路网络城市分布及城市内站点分布，将高速铁路与枢纽节点城市内中转车辆两种运输方式相结合，以2019年实际的高速铁路旅客列车运行时刻表为实例计算了枢纽站点、城市的枢纽运输成本，形成了高速铁路快运网络节点城市的枢纽成本位序和集散点集。     

取送货路径优化问题的候鸟群自适应变邻域搜索算法

具有时间、车容量和后进先出约束的多车辆取送货路径优化问题在现实中具有广泛的应用,针对现实问题中规模性和模型的复杂性使其在短时间内无法精确求解的问题,提出了候鸟群自适应变邻域搜索算法(MBO＿AVNS)。以三种贪婪插入算法构建初始种群,确保种群的多样性和初始解的质量,对传统候鸟优化算法的邻域搜索算法进行改进,加强了算法的局部搜索能力。通过真实数据进行实验分析表明,与模拟退火算法(SA)和一般自适应变邻域搜索算法相比,MBO＿AVNS算法在求解具有时间和后进先出约束的取送货路径问题上更具有优越性。     

基于SSA优化BP神经网络的污染物浓度二次预测模型

为解决一次预报模型模拟结果不理想的情况，使用主成分分析（PCA）对14项气象影响因素进行降维处理并提取4项综合评价指标，使用麻雀搜索算法（SSA）优化BP神经网络的二次预测模型和将一次预报的结果与真实数据的差值作为输出，对预测模型进行训练并做出预测的方法。将模型应用于国内某个地区，用相应的数据对模型进行验证。结果表明，基于SSA优化BP神经网络的预测模型和将误差引入的新模型均较BP神经网络模型有更高的精确度和更强的泛化能力。     

基于深度优先的铁路站场图遍历算法研究

对车站站场图的遍历大多是通过将站场中各个设备的连接方式转换成站场拓扑模型，并将车站设备抽象分为图中节点存储。这样进路的搜索问题就转换成了在图中搜索路径的问题。本文以计算机图论为基础，建立基于铁路站场结构的拓扑模型，结合站场实际情况与图的深度优先搜索算法思路，提出一种基于邻接矩阵的连续遍历站场的算法，提高了遍历效率。     

基于麻雀搜索算法的电力物资绿色供应链协调优化方法

为保证电力市场中相关企业的稳定、合理收益，引进麻雀搜索算法，对电力物资绿色供应链的协调优化方法展开设计研究。建立电力物资三级绿色供应链模型，对绿色供应链中参与方、关键节点之间的关系进行分析。根据麻雀所具有的群居特性，对群居行为进行仿真优化，以此为依据，实现绿色供应链中局部需求的检索更新。根据绿色供应链中电网企业的需求，将三级参与方最大利润系数作为目标，采用建立目标函数的方式，实现对集中型绿色供应链的协调决策。实验结果表明，按照规范使用的方法进行电力物资绿色供应链协调优化，可以有效控制电力物资供应成本，以此种方式确保供应链中电力企业的稳定收益与持续化盈利。