一種關于pso和powell的混合算法在圖象中的應用。
上傳時間： 2013-12-02
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蟻群混合算法源代碼 采用MATLAB，必要的說明和注釋
上傳時間： 2013-12-24
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一種粒子群混合算法優化源程序,這是一個MATLAB語言編制的源程序,很實用.
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：ikemada
基于差分進化與粒子群混合算法優化源程序,這是一個java語言編制的源程序,很實用.
上傳時間： 2013-12-05
上傳用戶：ddddddos
用遺傳算法和神經網絡混合算法預測電力短期負荷預測,是遺傳算法的典型應用
上傳時間： 2017-07-20
上傳用戶：cxl274287265
給出了的整數線性規劃模型、分類, 提出了均衡各旅行商訪問路程和均衡各旅行商訪問人數的多目標 問題針對均衡各旅行商訪問路程的設計了相應的求解算法, 求解算法為遺傳算法和一的混合算法給出了相應 的示例和實驗結果, 并對實驗結果的有效性進行了研究
上傳時間： 2017-07-28
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結合離散時間系統最優控制問題,提出一種新的混合算法.該算法是在遺傳操作中嵌入模 擬退火算子,有效地結合了遺傳算法隱含并行與模擬退火算法全局尋優的特點
上傳時間： 2017-09-28
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采用現場可編程門陣列(FPGA)可以快速實現數字電路，但是用于生成FPGA編程的比特流文件的CAD工具在編制大規模電路時常常需要數小時的時間，以至于許多設計者甚至通過在給定FPGA上采用更多的資源，或者以犧牲電路速度為代價來提高編制速度。電路編制過程中大部分時間花費在布線階段，因此有效的布線算法能極大地減少布線時間。 許多布線算法已經被開發并獲得應用，其中布爾可滿足性(SAT)布線算法及幾何查找布線算法是當前最為流行的兩種。然而它們各有缺點：基于SAT的布線算法在可擴展性上有很大缺陷；幾何查找布線算法雖然具有廣泛的拆線重布線能力，但當實際問題具有嚴格的布線約束條件時，它在布線方案的收斂方面存在很大困難?；诖耍疚闹铝τ谔剿饕环N能有效解決以上問題的新型算法，具體研究工作和結果可歸納如下。 1、在全面調查FPGA結構的最新研究動態的基礎上，確定了一種FPGA布線結構模型，即一個基于SRAM的對稱陣列(島狀)FPGA結構作為研究對象，該模型僅需3個適合的參數即能表示布線結構。為使所有布線算法可在相同平臺上運行，選擇了美國北卡羅來納州微電子中心的20個大規模電路作為基準，并在布線前采用VPR399對每個電路都生成30個布局，從而使所有的布線算法都能夠直接在這些預制電路上運行。 2、詳細研究了四種幾何查找布線算法，即一種基本迷宮布線算法Lee，一種基于協商的性能驅動的布線算法PathFinder，一種快速的時延驅動的布線算法VPR430和一種協商A
上傳時間： 2013-05-18
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在幾乎所有現代通訊和計算機網絡領域中，安全問題都起著非常重要的作用。隨著網絡應用的迅速發展，對安全的要求也逐漸加強。目前影響最大的三類公鑰密碼是RSA公鑰密碼、EIGamal公鑰密碼和橢圓曲線公鑰密碼。但超橢圓曲線密碼是比橢圓曲線密碼更難攻破的密碼體制，且可以在更小的基域上達到與橢圓曲線密碼相同的安全程度。雖然超橢圓曲線密碼體制在理論上已經基本成熟，但由于它的計算復雜性大，所以在具體實現上還需要進一步研究。實現超橢圓曲線密碼系統，對于增強信息系統的安全性和研究更高強度的加密系統都有著重要的理論意義和較高的應用價值，相信超橢圓曲線密碼系統將會有更好的應用前景。 對于密碼系統，我們希望它占用的空間更少，實現的時間更短，安全性更高。論文研究超橢圓曲線密碼中的加密算法，對主要算法進行實現比較并提出軟硬協調思想實現超橢圓曲線密碼系統就是為了達到這個目標。 論文先介紹了超橢圓曲線密碼系統中有限域上的兩個核心運算——有限域乘法運算和有限域求逆運算。對有限域乘法運算的全串行算法和串并混合算法在FPGA上用VHDL語言進行了實現，并對它們的結果進行對比，重點在于對并行度不同的串并混合算法進行實現比較，找到面積和速度的最佳結合點。通過對算法的實現和比較，發現理論上面積和速度協調性較好的8位串并混合算法在實際中協調性并不是很好，最終得出結論，在所做實驗的四種情況中，面積和速度協調性較好的算法是4位串并混合算法。隨后論文對有限域求逆運算的三種算法在FPGA上用VHDL語言進行實現比較，找到單獨實現有限域求逆運算較好的算法(MIMA域求逆算法)和可以與域乘法運算相結合的算法(使用域乘法求逆的算法)，為軟硬協調實現超橢圓曲線系統思想的提出打下基礎。 論文然后提出了軟硬協調的方法實現超橢圓曲線系統的思想，并對整個系統進行了軟硬件部分的劃分。通過分析，將標量乘算法，除子算法和多項式環算法劃分到軟件部分，并對其中的標量乘運算進行了詳細的分析介紹，將有限域算法歸于硬件部分并對其進行了簡單描述。在最后對全文進行總結，提出進一步需要開展的工作。
上傳時間： 2013-04-24
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提出一種基于自適應混沌粒子群優化和支持向量機結合的非線性預測建模算法（ACPSO-SVR），引入ACPSO啟發式尋優機制對SVR模型的超參數進行自動選取，在超參數取值范圍變化較大的情況下，效果明顯優于網格式搜索算法。選取UCI機器學習數據庫中的Forest fires標準數據集進行測試，實驗結果表明該方法具有較高的精度和良好的泛化能力，對于解決多變量的回歸預測問題是一種有效的方法。最后給出了混合算法在碳一多相催化領域的兩種典型應用，在反應動力學模型未知的情況下建立催化劑組份模型和操作條件模型，以及基于混合算法的最優催化劑設計框架。
上傳時間： 2013-10-23
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