高坚
- 作品数：36 被引量：153H指数：7
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理电子电信更多>>
- 基于加速模拟退火策略的Agent协商优化算法
- 针对Agent协商的特点,本文提出了一种加速模拟退火算法.一方面,在搜索中不断压缩搜索空间,减少计算量;另一方面,利用领域知识指导搜索方向,减少搜索变元,提高局部搜索能力,加快算法的收敛速度.仿真实验表明,该算法比一般算...
- 高坚
- 关键词：模拟退火算法AGENT协商收敛速度
- 文献传递
- 张力样条的H—B插值和Hermite插值的逐项渐近式及超收敛性
- 1990年
- 本文分析了张力样条的H—B插值及Hermite插值,给出了插值样条及其导函数的逐项渐近式,并由此得到插值样条及导函数的超收敛性。
- 高坚
- 关键词：插值渐近展式超收敛性
- 二级指数插值样条余项的渐近分析
- 1995年
- 本文引入算子插值样条的peano核定理，对二级指数插值样条的余项进行了分析。
- 高坚
- 关键词：渐近展式
- 一种基于模糊评判和遗传算法的网络资源优化利用和多约束路由选择方法
- 2003年
- 文章提出了一种解决网络资源优化利用和多约束路由选择的算法。该算法将传输时延、传输费用和负载分布作为目标函数,利用模糊评判将多目标优化转化为单目标优化,并用具有免疫机制的遗传算法进行求解。希望所选路程消耗较小,并使负载尽量均衡分布,达到优化利用网络资源、降低网络拥塞的目的。理论分析和仿真实验表明,该算法是非常有效的。
- 高坚
- 关键词：QOS路由网络资源遗传算法
- Java编程中的中文问题及其解决方法被引量：5
- 2003年
- 本文提出了Java程序设计中遇到的中文问题,阐述了产生中文问题的原因,并提出了Java中文问题的方法。
- 刘其成肖明高坚
- 关键词：JAVA语言程序设计中文问题中文显示中文信息
- 基于模糊评判的单机多目标作业排序问题的优化方法被引量：4
- 2002年
- 以往对单机作业排序的研究大都限于单目标问题 ,而在实际的生产调度和计划管理中绝大多数情况需要进行多目标作业排序。本文运用模糊综合评判方法 ,提出一种单机多目标作业排序的遗传优化算法。
- 高坚刘其成
- 关键词：遗传算法单机
- 基于退火策略的暂态混沌神经网络算法及其在FDP中的应用被引量：1
- 2003年
- 影片递送问题(简称FDP)是组合优化的一个新问题,它比旅行商问题(TSP)复杂的多,它可以推广到一大类路径和排序问题。文章给出了一种解FDP问题的混沌神经网络算法,该算法首先将FDP问题转换成TSP问题,然后利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态,构造具有暂态混沌特性的神经网络算法(TCNN)。由于混沌的遍历性和随机搜索性有效地克服了Hopfield神经网络(HNN)极易陷入局部极小的缺陷;同时利用一时变参数控制混沌行为,使网络在经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的神经网络,从而收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点。仿真表明,该算法具有更强的全局搜索能力和更高的搜索效率。
- 高坚
- 关键词：退火策略FDP神经网络
- 基于C-均值和免疫遗传算法的聚类分析被引量：10
- 2003年
- 聚类问题在一定条件下可以归结为一个带约束的优化问题。遗传算法作为一种鲁棒性很强的优化算法，具有很强的全局寻优能力。提出了一种基于C-均值和带免疫机制的混合遗传算法。理论分析和仿真实验表明，该算法既具有很强的全局寻优能力，也具有较强的局部寻优能力。
- 高坚
- 关键词：C-均值算法免疫原理遗传算法聚类分析
- 基于免疫机制和遗传算法的网络k-划分优化被引量：1
- 2003年
- 计算机网络k-划分优化是对网络进行控制管理的有效方法之一。该文给出了一种 基于免疫机制和遗传进化的计算机网络k-划分优化算法。该算法在遗传算法中引入免疫机制 ，有效克服了标准遗传算法的“早熟”现象，提高了算法的搜索效率；同时，采用一种新的 杂交、变异算子，更便于算法的硬件实现。理论分析和仿真实验表明该算法是非常有效的。
- 高坚
- 关键词：免疫机制遗传算法
- 预测式迭代方法──一种新的迭代思想被引量：4
- 1995年
- 本文以Ｎｅｗｔｏｎ迭代法为基础，从几何解释出发，给出了一种加快迭代速度的新方法（暂称为“预测式迭代方法”）。其定义不仅在于方法本身有很好的实用价值，更重要的是，它提供了一种加速迭代的新思想。
- 高坚
- 关键词：迭代法收敛阶
