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组合优化与算法理论是理论计算机科学的主要研究领域之一,是软件学科的基础研究内容,以及计算机科学和数学的交叉研究内容。本次会议邀请了国内组合优化和算法领域的知名学者,围绕计算经济学、参数算法、数论、机器学习、设施选址、次模优化等专题,就最新优秀研究成果做学术报告,并与参会同行作深入的研讨,提高学术研究水平,促进学术发展与合作。本系列会议第1届和第2届分别于2019年和2021年举办。
在手写字符自动识别时,由于手写字符中存在字符大小间距不一、粘连、断点,以及不连贯等情况,给字符自动分割识别带来极大的困难。针对该问题,提出了一种优化的手写字符自动分割算法。该方法依据滴水算法的原理,结合CFS(colorfillingsegmentation)做初步分割;再根据分割字符的连续黑色像素点的宽度判断是否为粘连字符,若为粘连字符,则在分割字符图片02倍宽度与08倍宽度之间扫描黑色像素...
传统K-means聚类算法通过欧式距离计算样本的相似度,将数据所有的属性特征均平等对待,忽略每个属性特征的不同贡献,导致样本相似度计算的准确率不高。针对这个不足,提出一种特征加权的K-means算法进行优化。首先,运用Softmax和Sigmoid逻辑回归函数计算特征权重,使得加权的欧式距离更能准确地表示样本相似度;其次,优化初始聚类中心选择策略,选择距离较大的K个样本作为初始聚类中心,可有效避免...
针对对位差分进化算法依然存在探索能力差和早熟收敛问题,提出一种基于均匀邻域对位的自适应差分进化算法。该算法在对位点所在局部邻域作适应性的小幅均匀变异操作,用以扩大对位点的搜索区域,从而提高跳出局部陷阱的概率;在对位点均匀变异操作中,变异步长利用当前群体中所有个体在每一维度的最大最小值的差距作自适应的调节,通过实时利用群体信息平衡了全局搜索与局部勘探的关系,提高算法的收敛速度;在算法搜索过程中引入多...

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