基于分类分层的chord优化算法,肖永刚,,chord是一种典型的结构化的P2P网络,可以实现目标资源的快速查找。但是现实中,各节点间能力的异构性,节点频繁加入或退出给系统带�
针对基本混合蛙跳算法的缺陷,提出了一种基于混沌优化策略的改进混合蛙跳算法(SFLA)。在青蛙更新策略中引入自适应扰动机制,平衡了算法搜索深度,并利用高斯变异算子代替随机更新操作,提高了算法搜索速度;在
针对非线性数值优化问题,提出一种在分布式环境下的基于牛顿法的并行算法。引入松弛变量,将不等式约束转换为等式约束,利用广义拉格朗日乘子将约束优化问题转换为无约束子优化问题。为了并行地求解这些子优化问题,
基于量子进化算法和竞争决策算法及进化博弈论,提出一种新型优化算法——量子竞争决策算法。将量子个体作为博弈者参与到优化中,通过竞争力函数和决策函数及量子门更新,实现博弈者自学习和自优化的目的,利用叠加态
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在对中文文本进行摘要提取时,传统的TextRank算法只考虑节点间的相似性,忽略了文本的其他重要信息。针对中文单文档,在现有研究的基础上,使用TextRank算法并考虑句子间的相似性,使TextRan
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提出了一种新的路径搜索算法——“触觉感知法”来实现机器人在未知静态与动态环境情况下的路径搜索。该方法不需要提供地图信息,机器人仅收集目标点的距离和方位信息以及通过自带传感器作为触觉器收集周围局部环境信
潘文超老师美国维吉尼亚州管理科技大学管理学博士目前在台湾担任大学及技术学院教师目前在国外担任国际SCI,SSCI期刊论文评审委员研究方向演化式计算与群智能算法市场调查与营销研究财务模型