一种并行遗传优化核主元分析算法

针对K-means算法对初值选取的依赖,收敛速度慢,聚类精度低,以及对海量数据的处理存在内存瓶颈的问题,提出一种基于MapReduce的高效K-means并行算法.该算法在MapReduce框架基础上

跨物种的生物序列比较已经被广泛应用于基因功能预测,而越来越多的实验表明序列相似性并不足以保证基因功能相似.为了精确确定基因功能,不仅需要考虑序列性质,还需探索基因表达信息的特性,因为基因表达的改变往往

2018年IEEE进化计算大会（CEC）提出的全局优化问题的新的启发式算法。 土狼优化算法（COA）是由Juliano Pierezan和Leandro dos Santos Coelho（2018）

针对现有多目标元胞遗传算法存在邻居单一固定、不能适时变化的缺点，提出一种基于邻居自适应的多目标元胞遗传算法。该算法在经典多目标元胞遗传算法的基础上引入邻居自适应机制，动态调节邻居结构，使算法不断寻找全

遗传算法源代码，求解函数优化问题。动态标定适应度函数值。

如何评价智能优化算法在有限时间内所得解的质量, 是计算智能基础研究和工程实践中都亟待解决的问题. 受序优化思想启发, 针对连续优化问题, 提出一种评价智能优化算法解质量的方法. 首先利用聚类方法对解记

为了改善粒子群优化算法的优化性能, 提出一种改进的全局粒子群优化(IGPSO) 算法. 该算法基于开采能力和搜索能力相均衡的思想提出全局邻域搜索策略和扰动策略, 使算法减少陷入局部极值的可能性, 同时

为了改善传统粒子滤波中的粒子退化和样本贫化问题, 提出一种人工物理优化的粒子滤波方法. 通过引入 人工物理优化, 对粒子滤波重采样过程进行了改进. 人工物理优化虚拟力模型规定粒子间存在相互作用的吸引力

AC(Aho-Corasick)自动机是经典的多模式匹配算法,但在模式串字符集较大的情况下,AC自动机的存储开销较大。为降低存储开销提出了存储优化的多模式匹配算法SMMA,该算法在Trie树建立阶段利

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