导读:本文包含了复杂函数论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:A~*算法,路径优化,估价函数,物流配送
复杂函数论文文献综述
李世明,王玉芬,张秉桢,李秋月[1]（2019）在《A~*估价函数在复杂配送路径优化中的改进》一文中研究指出随着城市交通日趋复杂,时间和路径成本直接决定路径规划的效果,但传统的A~*算法已经不能满足复杂路径优化的需求。对此,提出了一种TWA~*算法,在传统的A~*算法基础上对其估价函数进行了改进。首先,通过时间参数建立时间因子归一化模型来提高节点被选择概率,节约时间成本;其次,结合时间因子与估价函数降低路程成本。实验采用北京市某一区域GPS数据,分别用A~*算法和TWA~*算法进行验证,结果表明,与传统A~*算法相比,TWA~*算法在时间及路径成本上分别提高了约6%和5%,达到了路径优化的目的,同时为企业物流的高效配送提供了较可靠的参考依据。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年10期）
贺彦林,田业,顾祥柏,徐圆,朱群雄[2]（2019）在《基于正则化的函数连接神经网络研究及其复杂化工过程建模应用》一文中研究指出在化工过程的建模中,由于过程数据的高维度和高非线性,导致计算量大幅提升和建模难度加大。为了解决这一问题,本文提出一种基于正则化方法的函数连接神经网络模型(regularization based functional link neural network, RFLNN)。所提出的RFLNN方法里,通过使用正则化的方法对函数连接神经网络的权值进行优化,一方面大幅降低网络计算复杂度和计算量,另一方面极大程度上克服网络局部极值和过拟合的问题,以提高函数连接神经网络的学习速度和精度。为了验证本文所提方法的有效性,首先采用UCI数据中Real estate valuation数据对其性能进行测试;随后将所提的方法应用于高密度聚乙烯(High Density Polyethylene,HDPE)复杂生产过程进行建模。UCI标准数据与工业数据的仿真结果表明,与传统FLNN对比,本文所提出的RFLNN在处理高维复杂化工过程数据时具有收敛速度快、建模精度高等特点。(本文来源于《第30届中国过程控制会议（CPCC 2019）摘要集》期刊2019-07-31）
王志军[3]（2019）在《借助最新函数极速完成复杂任务》一文中研究指出很多时候,我们需要完成一些比较繁复的计算任务,例如找出满足一组给定条件的单元格的最大值或最小值、合并多列数据、连接多列文本,一般情况下必须手工操作,或者借助复杂的函数公式。其实,如果你的Excel 365或Excel 2019已经是最新版本,那么可以借助内置的几个最新函数极速完成一些复杂任务。实例一:找出符合条件的最大值例如手头有一份基本工资的调整审核表,如(本文来源于《电脑知识与技术(经验技巧)》期刊2019年06期）
胡华伟[4]（2019）在《基于模糊函数的复杂信号分析》一文中研究指出在雷达信号处理中,目标或者辐射源的定位一直是一个热点问题。而时频分析方法在阵列信号处理中的应用有较广阔的应用前景,由于模糊函数相较于其他时频分析方法在处理噪声方面的优势,所以模糊函数与阵列信号处理方法结合进行目标或者辐射源的定位研究具有重要的研究意义。频控阵(Frequency Diverse Array,FDA)雷达作为一种新体制雷达,其波束指向具有距离依赖性,研究频控阵雷达模糊函数以及其在目标或者辐射源的定位方法具有重大意义。所以本文在频控阵与模糊函数基础上,主要做出以下工作:(1)给出模糊函数的基本意义与性质,对常见信号的模糊函数进行了仿真分析,然后对频控阵雷达的基本概念与知识进行介绍,并且分析了其与传统相控阵雷达波束指向的不同,最后指出其应用前景。(2)基于在本文中推导雷达模糊函数的信号模型,对相控阵雷达模糊函数进行推导,建立数学模型,对相控阵雷达发射常见的信号的模糊函数进行仿真验证。在此基础上,对频控阵雷达模糊函数模型进行推导,对其基本性质进行证明,然后对频控阵雷达发射基本信号的模糊函数进行仿真分析。最后将其和相控阵雷达模糊函数进行对比分析。(3)研究模糊函数在频控阵雷达定位中的应用,首先给出了相控阵多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达的数学模型,并以此为基础对频控阵MIMO雷达信号模型推导,然后介绍了经典的多重信号分类(Multiple Signal classification,MUSIC)算法,对时频分析在阵列信号处理中的应用给出数学证明。在此基础上,对基于模糊函数的MUSIC算法进行仿真验证。结合频控阵MIMO雷达、模糊函数、MUSIC算法提出了一种基于模糊函数和MUSIC算法的频控阵MIMO雷达目标定位方法,从仿真实验可以得出其在对目标角度和距离估计的精确度在低信噪比下的有效性。然后对旋转不变性子空间法(Estimating Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)算法原理介绍,基于频控阵MIMO、ESPRIT算法、模糊函数提出一种基于模糊函数和ESPRIT算法的频控阵MIMO目标定位方法,从仿真实验可以得出其在对目标角度和距离估计的精确度在低信噪比下的有效性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2019-04-01）
杨广明,张涛,TRUONG,Thanh-tung,王瑞,马连博[5]（2019）在《基于Spark的并行化头脑风暴优化算法及复杂多峰函数优化》一文中研究指出头脑风暴优化BSO算法是一种新型的群体智能优化算法,启发于众人集思广益求解问题的模式,适合求解复杂多峰函数优化问题。但是,BSO求解多峰极值时需进行重复的迭代运算,面对大规模数据集时会出现计算效率与求解精度过低的现象。为解决上述问题,设计并实现了一种基于Spark的并行化头脑风暴优化算法,通过将BSO算法中计算复杂度最高的聚类与新解产生过程并行化,以提高算法的加速比与计算效率。特别地,基于并行化思想,将种群划分为多个子群进行协同演化,每个子群独立产生新解来保持种群多样性,提高算法的收敛速度。最后,利用并行化BSO算法求解多峰函数。实验表明,在并行节点的总核心数为10的情况下,并行化BSO算法计算时间节省一半,计算精度和串行BSO算法基本持平,收敛速度明显提高,实验结果说明了并行化BSO的有效性。(本文来源于《计算机工程与科学》期刊2019年03期）
顾清华,孟倩倩[6]（2019）在《优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法》一文中研究指出针对复杂函数优化问题,提出一种两阶段混合优化算法。对基本粒子群和鸽群算法进行改进,引入惯性因子和跳跃算子增强了粒子群算法的搜索能力,提出干扰算子增加了鸽群算法的种群多样性。将改进后的两种算法相结合,形成两阶段混合优化算法,同时定义了一种多样性函数对种群进行实时监测,以保证种群的多样性。采用两组经典测试函数,对算法性能进行测试。结果表明,算法适用于求解复杂函数优化问题,且具有较好的收敛速度和收敛精度。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2019年22期）
洪云飞[7]（2019）在《时变时滞复杂网络的自适应定积分比例函数投影同步（英文）》一文中研究指出基于定积分比例函数,研究了时变时滞复杂网络的自适应投影同步问题.本文讨论的比例函数投影同步,比例函数不仅是定积分,而且定积分的上下积分和时变时滞都是自适应的.数值仿真验证了这种方法的有效性.(本文来源于《应用数学》期刊2019年01期）
刘远,吴双,郝晶晶[8]（2018）在《基于“收益-声誉”双因素效用函数的复杂产品供应链质量交易实现机理》一文中研究指出针对复杂产品核心系统小批量订购的特点,考虑"收益-声誉"双因素对合作主体综合效用的影响,分析复杂产品供应链质量合作的实现机理。在合理测度外协系统质量水平的基础上,设计了一类"收益-声誉"双因素效用函数表征质量交易主体实现合作交易的综合效用,并对"收益-声誉"双因素函数主要性质进行分析。根据不同合作情形,构建两级规划模型,揭示实现互惠交易均衡解的基本条件,探寻权重系数对合作效用的具体影响。最后,以某商用飞机公司和某航空发动机公司的质量合作为例展开研究,验证上述模型和方法的可行性和有效性,为复杂产品供应链质量交易的实现提供了一类新的研究框架和解决方法。(本文来源于《系统工程》期刊2018年11期）
于婷,伍锡如[9]（2018）在《基于不连续激励函数的时滞分数阶复杂网络的牵制同步方法》一文中研究指出针对复杂网络节点庞大、计算复杂、控制成本高等问题,提出具有不连续激励函数和时滞的分数阶复杂网络的牵制同步方法。采用牵制控制方法,牵制系统的部分关键节点,进而控制整个网络。利用分数阶李雅普诺夫稳定性方法,设计一种新型的牵制反馈控制器,得到分数阶复杂网络同步准则。仿真实验证明所了本方法的有效性。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2018年05期）
刘婧妍,廖湖声,高红雨[10]（2018）在《一种复杂事件处理语言的自定义函数功能扩展》一文中研究指出为使复杂事件处理语言满足股票分析、故障监控等行业的细粒度查询需求,本文为一种复杂事件处理语言CEStream扩展支持细粒度数据处理的用户自定义函数功能。函数通过对数据逐个处理和函数重载实现细粒度处理功能。同时函数内可调用原有语句,给用户提供基础的模块化功能,提高语言的复用性。实验结果表明扩展的函数功能使语言能够支持更细粒度的查询需求,同时在完成相同查询需求时使用函数相对于使用原有语句完成系统吞吐量基本相同。(本文来源于《计算机与现代化》期刊2018年10期）
复杂函数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在化工过程的建模中,由于过程数据的高维度和高非线性,导致计算量大幅提升和建模难度加大。为了解决这一问题,本文提出一种基于正则化方法的函数连接神经网络模型(regularization based functional link neural network, RFLNN)。所提出的RFLNN方法里,通过使用正则化的方法对函数连接神经网络的权值进行优化,一方面大幅降低网络计算复杂度和计算量,另一方面极大程度上克服网络局部极值和过拟合的问题,以提高函数连接神经网络的学习速度和精度。为了验证本文所提方法的有效性,首先采用UCI数据中Real estate valuation数据对其性能进行测试;随后将所提的方法应用于高密度聚乙烯(High Density Polyethylene,HDPE)复杂生产过程进行建模。UCI标准数据与工业数据的仿真结果表明,与传统FLNN对比,本文所提出的RFLNN在处理高维复杂化工过程数据时具有收敛速度快、建模精度高等特点。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复杂函数论文参考文献
[1].李世明,王玉芬,张秉桢,李秋月.A~*估价函数在复杂配送路径优化中的改进[J].计算机工程与科学.2019
[2].贺彦林,田业,顾祥柏,徐圆,朱群雄.基于正则化的函数连接神经网络研究及其复杂化工过程建模应用[C].第30届中国过程控制会议（CPCC2019）摘要集.2019
[3].王志军.借助最新函数极速完成复杂任务[J].电脑知识与技术(经验技巧).2019
[4].胡华伟.基于模糊函数的复杂信号分析[D].电子科技大学.2019
[5].杨广明,张涛,TRUONG,Thanh-tung,王瑞,马连博.基于Spark的并行化头脑风暴优化算法及复杂多峰函数优化[J].计算机工程与科学.2019
[6].顾清华,孟倩倩.优化复杂函数的粒子群-鸽群混合优化算法[J].计算机工程与应用.2019
[7].洪云飞.时变时滞复杂网络的自适应定积分比例函数投影同步（英文）[J].应用数学.2019
[8].刘远,吴双,郝晶晶.基于“收益-声誉”双因素效用函数的复杂产品供应链质量交易实现机理[J].系统工程.2018
[9].于婷,伍锡如.基于不连续激励函数的时滞分数阶复杂网络的牵制同步方法[J].桂林电子科技大学学报.2018
[10].刘婧妍,廖湖声,高红雨.一种复杂事件处理语言的自定义函数功能扩展[J].计算机与现代化.2018