一种新的链接归并排序算法

将链接技术引入归并排序 ,提出了一种以链接技术和归并算法为基础的新排序算法—链接归并排序算法 (以下简称为“链接归并排序”) ,给出了该排序算法的描述、时间复杂度分析及用C语言编写程序进行算法比较的实验结果 .算法分析和实验结果都表明 :链接归并排序方法和待排序数据分布无关 ,其时间复杂度仅为O(N ) ;而且在处理大规模“汇总”一类排序问题时 ,链接归并排序速度明显优于FlashSort、ProportionSplitSort、2 -路重复的K路归并排序和直接K路归并排序等算法。     

分"档”直接插入排序算法研究

提出了一种由分"档”、整体置换和局部直接插入排序所组成的新排序算法--分"档”直接插入排序法.算法分析和实验结果都表明:在待排序数据非极不均匀分布的情况下,分"档”直接插入排序算法的时间复杂度可达到O(n),而附加存储空间开销却仅仅[(n+1)/2],同时排序速率明显优于QuickSort、HeapSort按字节桶分配链接排序、ProportionSplit Sort等算法.     

基于遗传算法的起降航班动态排序模型的研究

讨论了空中交通流量管理中终端区航班的排序规划问题。目的是在终端区空中交通繁忙的情况下有效地为到达航班安排合理的着陆次序，并在不违反飞机间隔要求的情况下给出各飞机经过优化的着陆时间，提高机场跑道的利用率。引入离场起飞的航班问题，建立了航班排序的动态模型和基于遗传算法的终端区动态排序算法。并对一个算例采用冬文方法进行验证计算，结果表明，所提出的方法计算效率高，实用可行。     

基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

大数据高性能排序算法的设计与实现

针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。     

蚂蚁算法在订单排序中的应用

在分析印刷业工艺瓶颈工序的基础上，将印刷业订单排序问题简化为单机排序问题，并建立了该排序的数学模型。同时以最小化订单的提前／拖期为目标，将蚂蚁算法合理的应用于该模型中。该算法已经应用于实际的印刷业生产排序中，并且取得了较为良好的效果。     

基于拉格朗日松弛算法的终端区飞机排序研究

终端区飞机排序问题是减少航班延误、降低成本的关键技术.考虑机型运行成本和飞机总延误时间,建立一个0~1整数规划模型.因其是一个组合优化问题,多约束相互制约,采用拉格朗日松弛算法将复杂约束转换为线性约束进行求解.仿真结果表明,求得的进近队列延误小、延误成本低、无冲突,且拉格朗日松弛算法计算得到的结果更为可靠,符合实际运行需求,结果优于传统的启发式算法.     

基于模糊数学的多目标决策问题模型及算法

针对多目标决策中的最优问题,提出了一种实用的模糊决策方法。最后应用该决策方法分析解决了一个实际问题。     

加工时间依赖工件位置的单机成组排序问题

排序问题是一类重要的组合优化问题,现代排序问题突破了经典排序问题的种种假设,有着越来越广阔的应用前景。对加工时间依赖于工件位置的单机成组排序问题进行了研究,讨论了成组技术中,要求同一组内工件必须连续加工,加工时间的函数变量是工件所在的加工位置,目标函数分别为极小化最大完工时间与总完工时间。分别给出其多项式时间的最优算法。     

遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。     

基于搜索空间概率模型的启发算法

针对一类典型的约束满足问题--Jobshop调度,提出了搜索空间的概率模型,并以模型中的工序开工概率、工序对机床的独立需求概率和机床累计需求3个分析要素,构造了新的启发算法.仿真结果表明该启发算法在较小的计算时间代价下,获得了FT06标准调度问题的最优解.     

基于穆迪图表法改进的AHP目标排序

在登陆作战敌滩头目标数量众多时,对目标排序再进行火力打击是登陆作战中必须解决的问题。运用穆迪图表法改进的层次分析法较好的解决了决策过程中的目标排序问题。     

模糊控制在进场航班调度优化中的应用

对终端区进场航班排序的实际运行程序进行了深入的分析研究，在国内首次提出将模糊控制理论应用于进场航班排序的想法．设计了排序算法，并利用MATLAB模糊工具箱进行了仿真计算，得到了合理可行的排序结果.     

多指标可拓判别在科研项目等级评判中的应用

利用可拓判别法对科研申请项口进行等级综合排序,对科研经费的划拨提供了具体的量化基础。     

一种启发式混合遗传算法及其在车间作业排序问题中的应用

针对一般车间作业排序问题（n/m/G/Cmax）建立了一种启发式混合遗传算法,将调度规则SPT与MWKR引入遗传搜索过程,并应用邻域搜索法作局部辅助搜索,以提高解的性能。通过与目前一些常用算法的比较表明,该算法具有良好的求解性能与运算效率。     

具有老化效应的单机多目标排序问题

讨论工件具有老化效应的单机多目标排序问题,目标函数分别为极小化提前时间、延误时间、共同松弛时间的加权和,极小化等待时间和与等待时间偏差和的线性组合,极小化提前时间、延误时间、最早交货期及窗口长度的加权和. 用数学规划的方法证明了这三类多目标单机排序问题在工件引入老化效应后都可以转化为指派问题,从而都多项式时间可解.     

实行贡献排序法的相关建议与说明--高校教师职称评审中实行贡献排序法研究(四)

依据贡献排序法量化考评体系对高校职称参评者进行考评时,还要解决好贡献排序法的适应性问题、操作方便性问题、职称评审委员会的职责再定位问题、行政管理与党务工作者的分数补贴问题,贡献排序法本身也要不断完善.     

航空兵装备映射模拟蓝军相似度匹配问题研究

文章主要针对航空兵训练中模拟映射蓝军装备时所面临的问题,提出蓝军模拟方法、建立相似度评价体系及模型以及提出用一致性排序方法解决求相似度的权重问题,从而可以求得更为精确的系统相似度,可解决航空兵装备蓝军模拟过程中"像不像"的问题,为航空兵装备是否能够模拟映射蓝军找到了依据。