一种新的优化方法:β算法

提出了一种新的求解全局最优问题的算法。该算法适合求解非线性、非凸、包含多个局部最优解的最优化问题,且对所求解的问题没有很强的前提条件,适用范围宽广,该算法利用了目标函数超曲面在可行域中的起伏,对可行域进行分割压缩,并最终收敛于某个全局最优解。最后通过实例与模拟退火算法进行了比较,检验了其优异的鲁棒性和收敛速度。     

初始值优化的离散灰色预测模型

针对经典GM(1,1)模型的不足,研究了离散GM(1,1)模型选取不同初始迭代点的模拟数据增长率特点.应用最优化技术求解初始迭代点,证明了改进的离散GM(1,1)模型能够完全模拟指数序列.提出了两类分段修正离散GM(1,1)模型,对建模机理进行了证明,并对改进模型进行了推广.结果表明,优化初始迭代点的分段修正离散GM(1,1)模型能够完全拟合分段等比序列.     

层次分析法中区间判断的凸锥模型

用全新凸锥模型讨论层次分析法中常规点判断以及区间判断的权重向量的特性与算法，并对它们给出统一的几何解释．本文提出的交锥与包络锥方法是估算区间判断下权重向量可行域的一种合理而又实用的算法     

基于离散Morse理论的优化模型

根据Forman的离散Morse理论的特点，提出一种基于离散Morse理论的优化模型. 该模型利用在3维空间点构建离散Morse函数进行最优化的算法，得到了问题的最优解或近似最优解，同时也证明了构建的函数确实是复形上的离散Morse函数. 这是一个全新的尝试. 实验在4个典型的测试函数中进行，结果证明了该模型的有效性，且该模型尤其适用于解决大数据量的优化问题.     

论最优化原则与满意原则的差异协同

从最优化原则与满意原则的内在涵义入手，讨论了最优化原则与满意原则之间的关系，并以实例说明两原则之间存在着差异协同的辩证关系。指出在改革开放的实践中，应注意把握最优化原则与满意原则的差异协同，减少改革的阻力，以利改革的顺利进行。     

多目标多阶段最优化决策方法及软件开发

一、引言 文献[1]针对一定实际问题探讨了多目标多阶段最优化决策方法。[1]中提出了“可行状态点”、“可行边”及“可行策略”的概念和定义;给出了在给定约束目标下(例如工期约束条件)判别网络中各可行点、可行边和可行策略的三个充要条件;并应用动态规划方法,根据最终优化目标(例如总工时费用目标)确定出方案最优策略(网络最优路径),即多目标多阶段问题的最优决策方案。文献[1]给出的理论和方法适用于处理实际中存在的一类或几类多目标多阶段问题的优化决策(例如[1]中给出的     

单关联线性规划的最优化解法

用最优化搜索方法解决一类单关联线性规划［１］问题．对大规模线性规划，由于状态变量数太多，受微机内存容量限制，用通常的单纯形法解决不了．当规划约束条件是单关联时，用最优化解法可以克服这一困难．同时当约束条件不合理时，规划常常是无解的，但用这种最优化解法，则比较容易查清原因，调整不合理的约束，使问题得到解决．     

2部件串联系统的可靠性与最优检测周期

研究2部件串联可修系统的一个模型。假定每个部件有3种状态：正常、异常和故障，系统故障时不需检测，工作时每隔一段时间对系统检测一次，以便发现每个部件是正常还是异常。利用概率分析、补充变量和最优化方法，不但求出了系统的可靠性指标，而且得到了系统最优检测周期的计算方法。数值例子说明这种方法是可行的。     

一种解决无约束非线性最优化问题的SD模型

根据解决无约束非线性最优化问题的传统解析思路 ,创建了用于解决该问题的系统动力学( SD)模型 ,将 SD的优势应用于该问题的解决 ,取得了比传统方法更理想的结果。同时 ,提出了 SD流图中通用记忆环节的概念 ,并使其模块化。然后 ,从理论上说明了 SD模型用于解决无约束非线性最优化问题的有效性。最后 ,通过一个具体的无约束非线性最优化的实例 ,验证了用于解决该问题的 SD模型和提出的记忆环节的正确性和科学性     

双参数精确罚函数求解约束优化问题的拟牛顿算法

对于含约束不等式的最优化问题,给出了一种双参数罚函数形式和这种罚函数的精确罚定理,提出了一个求解这种罚函数无约束优化问题的拟牛顿算法,研究了它的收敛性,数值实验表明了该算法是可行的.     

蚁群最优化--模型、算法及应用综述

蚁群系统所具有的分布式组织模型对解决复杂组合优化问题、分布控制问题提供了很好的思路，因此对蚁群系统行为及其自组织能力的研究已经引起了许多研究者的兴趣．蚁群最优化(ant colony optimization，ACO)是蚁群系统的一个重要研究领域，新模型、新方法、新应用不断出现、论文对ACO的仿生学机理进行了描述．综合ACO在不同种类的组合优化问题上的应用，建立了ACO的一般化模型．对ACO的典型实现过程和关键实现要素进行了分析，指出了不同ACO算法的本质区别、结合旅行商问题、二次指派问题以及网络路由问题等典型组合优化问题，概述了ACO在静态组合最优化和动态组合优化问题中的应用．最后讨论了ACO在建模、实现以及理论研究等方面的未来方向。     

基于梯度下降法的自适应模糊控制系统研究

一般的二维模糊控制器的输出控制量是误差和误差变化率的固定函数，对于时变、不确定性被控对象难以取得预期的效果。针对该问题，引入梯度下降学习算法，修正输入输出变量高斯型隶属度函数的均值和方差，使模糊控制系统具有自适应性。同时，澄清了王立新提出的梯度下降学习算法容易引起的一些混淆。给定信号分别选择阶跃信号、斜坡信号、加速度信号和正弦信号，作了仿真研究，仿真结果表明，该控制算法是可行的，有效的。     

互补判断矩阵和积排序法的最优化理论基础及性质

针对多属性决策中重要的方法之一的互补判断矩阵和积排序法,在完全一致性互补判断矩阵等概念的基础上,给出了互补判断矩阵和积排序法的最优化理论基础,指出互补判断矩阵和积排序法的排序向量正好是某种偏差准则下的最优化模型的解。并证明了它具有一些性质,包括强条件下保序性,置换不变性等。最后举出反例说明它不具备对称性。     

Brent原油期货市场波动结构突变点预测

针对Brent原油期货市场可能存在结构突变点（结构断点），引入了隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models，HMM)对其进行波动状态预测，但是由于HMM模型测度下的波动状态中可能存在伪结构突变点，再使用迭代累积平方和(Iterated Cumulative Sums of Squares，ICSS)模型对Brent原油期货市场波动结构突变点进行诊断，并修正其波动状态，为了检验ICSS-HMM-EGARCH模型对Brent原油期货市场结构突变点预测的准确性，基于修正后的波动状态再次使用HMM-EGARCH模型对Brent原油期货市场进行波动率预测。最后，采用成功率(Success Rate，SR) 和基于平均误差函数(Root Mean Squared Errors，RMSE)的Diebold-Mariano(D-M)模型分别对预测波动状态和预测波动率的准确性进行检验。实证结果表明：Brent原油期货市场中存在波动结构突变点；HMM模型测度下的波动状态中存在伪结构突变点，而ICSS-HMM-EGARCH模型能够修正波动状态中的伪结构突变点；基于修正后的波动状态后HMM-EGARCH模型能够对Brent原油期货市场进行更加准确地波动率预测，因而ICSS-HMM-EGARCH模型能够准确地预测Brent原油期货市场波动结构突变点。     

基于可控域的定点返回轨道全局敏感性分析

针对载人月球探测定点返回轨道在多变量、多约束的复杂参数空间内参数之间影响关系不确定的问题，对载人探月定点返回轨道的参数敏感性问题进行了研究。基于近月点伪参数，建立了定点返回轨道的可控域计算模型，并提出了一种基于可控域的全局参数敏感性分析方法，以计算得到的可控域集合点构建敏感性分析矩阵，通过基于方差的方法对各参数的敏感性进行求解。在仿真分析中，得到了在给定约束条件下定点返回轨道可控域范围的一般分布规律，并给出了可控域范围内近月点伪参数对终端参数的敏感性指标。相关研究结论可为未来的载人月球探测轨道任务分析与设计提供重要参考。     

路网既有线改造有限投资模型及其算法

基于现有铁路路网的布局，根据各点对之间O－D流的要求和各路段的改造水平，在有限投资额约束的情况下，建立了相应的数学模型。根据模型的特点，采用分枝定界的方法，在可行域中搜索临界集，通过临界集上模型目标函数的比较，从而得到问题的最优解，相应的算法不仅极大地提高了模型求解的计算效率，而且有利于算法在微机上的实现。     

不允许卖空的证券组合投资风险偏好最优化模型

本文建立并研究了不允许卖空情形下证券组合投资的风险偏好最优化模型，证明了由与其相应的允许卖空时模型的最优解来求解的理论依据，并给出了算法，即找出证券组合的最优决策的方法。     

具有模糊关系约束的线性规划的解法

研究了具有模糊关系方程约束的线性规划问题.由于此类规划的非空可行集一般是一个非凸集,传统的求解线性规划的方法不适合求解此类规划问题,因此有必要提出一个求解此类规划问题的有效算法,本文首先刻画了该类规划可行集的结构,基于该可行集的结构,应用惩罚函数和遗传算法给出了该类规划问题的一个具体求解方法,得到了近似最优解.为了说明该方法的有效性,最后给出了具体的算例.     

求解电大目标散射问题的累进迭代方法

在矩量法(MOM)的基础上，采用混合场积分方程(CFIE)结合累进迭代的数值方法(PNM)研究了电大尺寸目标电磁散射问题。目标被分成一些小区域，因此缩小了所需要求逆的矩阵的大小并且减少了计算时间。数值模拟计算了理想导电的圆柱，矩形柱的表面电流分布。所得的结果和一般分域基矩量法的结果以及圆柱的理论计算结果吻合得很好ss，说明了本文方法的有效性。     

多级影响图在空战机动决策中的应用

利用多级影响图来模拟飞行员在不确定情况下近距格斗时的连续机动决策,并把动力学质点模型和飞行员的偏好考虑到模型中.针对求解多级影响图计算量大的问题,本文把它转化为分层最优化问题,利用进化算法求得最优机动决策.最后的仿真结果表明该模型的有效性.