一种新的锥形算法及其在信号处理中的应用

提出了一种新的信号分解与重建锥形算法，此算法比锥形算法更具有合理性，且算法结构清晰，公式简单，占用贮存空间少，易于在计算机上实现。     

强稳定二阶Runge-Kutta最优算法

研究一阶常微分方程数值解的收敛性与稳定性，利用最优化方法，确定最优系数，导出两个强稳定的单步公式，并加以优化和改进，得到新的算法。经过实际计算，结果优于目前的单步公式，同时也验证了梯形公式。     

基于含参量蕴涵算子H_（p,λ）的多种三I算法

基于新的带参数的蕴涵算子H（p,λ）给出粘了FMP问题的三I支持算法公式、α-三I支持算法公式以及α-三I约束算法公式。并详细证明了这些算法的正确性。     

一类新的DY-型共轭梯度法的全局收敛性

给出求解非线性无约束优化问题的新的DY-型共轭梯度公式和新算法,证明新公式和新算法在推广W olfe规则下分别具有下降性和全局收敛性.文献[14]提出的杂交共轭梯度公式中βk的取值是新的DY-型共轭梯度公式的特例.     

强Wolfe线搜索下一种共轭梯度法的全局收敛性

本文给出了一种新的共轭梯度法公式,在强Wolfe线搜索条件下给出了新公式的充分下降性和由新公式所产生的算法,并证明了新算法的全局收敛性.     

一个修正的HS公式及其全局收敛性

给出修正的HS公式,并且将其应用到无约束优化中,得到一类新的共轭梯度（型）算法,新的公式不需要任何线搜索可以保持充分下降性.此外,证明了算法的全局收敛性.     

一种新型遗传算法及其在暴雨强度公式参数优化中的应？…

提出了一种新的遗传算法，该不仅能加快普通遗传算法的收敛速度，而且能有效保证种群的多样性。将这种算法应用于暴雨强度公式参数的优化，实例计算表明，该算法是有效和可行的。     

一类Wolfe搜索下的共轭梯度法及其全局收敛性

构造一个新的求解无约束优化问题的非线性共轭梯度公式中βk参数的计算公式,采用该公式得到Wolfe非精确线搜索的新算法,并证明新算法具有全局收敛性,并用数值实验验证新算法是有效的.     

奇合数公式与一种新的素数判断方法

本文首先给出奇合数的公式,然后根据奇合数公式给出了一种新的素数判断方法,最后根据奇合数公式得到了素数集合的算法。     

二维边界元法的新算法

本文提出一种二维边界元法的算法。主要是提出新的离散方法，可以大大地节省内存，提高运算速度，系数矩阵元素计算不用高斯积分公式，而用坐标变换的方法导出一个新公式，减少了运算量，提高了计算精度，最后介绍了本文方法的实施。     

一个求解SAT问题的随机算法

本文中引入了一个求解满足性问题的随机算法。在该算法中,利用CNF公式转换为其对偶式——DNF公式,通过对满足DNF公式的真值赋值数Y作出估计。根据Y与2n比较结果,对CNF公式的可满足性进行估计并对其满足性进行判断。     

无约束最优化问题中修改的BFGS方法

本文对BFGS公式进行修正,形成了MBFGS公式,并结合Wolfe-Powell型非精确线性搜索准则设计出了MBFGS算法,通过对目标函数合理的假设证明了该算法具有全局收敛性,又运用Matlab编写程序实现了该算法,初步的数值例子表明了该算法是有效的,并且有收敛速度快的特点.     

确定给水管道造价公式参数的微进化算法

[摘要]给水管道造价公式的精确性直接关系到给水工程设计的经济性和科学性．造价公式中含有多个待定参数,用传统的方法难以直接优化求解．因此,用微进化算法对造价公式参数进行直接的优化计算,并将其计算结果与传统方法的计算结果相比较．实例计算结果表明：微进化算法的拟合效果较好,提高了造价公式的精度;微进化算法具有易于实现,计算速度快等特点．     

模糊人工蜂群算法在加工中心组成问题中的应用研究

研究成组技术中加工中心的组成问题。在满足各中心机器间相似系数最大的情况下,寻求最优组成方案。针对人工蜂群算法搜索缓慢、易出现早熟等问题,提出了一种模糊人工蜂群算法。该算法采用模糊位置矩阵表示问题的解,重新定义了候选解产生公式,并设计了新的选择概率公式。建立了模糊位置矩阵与问题可行解的映射关系。仿真结果表明,该算法是可行、有效的。     

一种椭圆插补的改进算法

针对现有基于圆心角分割的椭圆插补算法插补公式复杂,影响数控插补加工的实时插补速度的问题,在时间分割插补算法原理的基础上,提出一种基于圆心角分割的椭圆插补改进算法,推导出改进的插补公式,得到具体的算法流程.通过实例计算与分析表明,在同一NC平台上,该改进算法能够达到基于圆心角分割的椭圆插补类似算法的插补精度,并具有更好的实时性.     

求解无约束优化问题的一种混合共轭梯度法

文章给出了一个改进的共轭梯度公式及新公式的相关性质,新公式和DY公式结合得到一个混合共轭梯度法,新算法在Wolf线搜索下产生一个下降方向;并证明了算法的全局收敛性,给出了数值例子.     

利用模拟退火算法求大气压强公式

利用模拟退火算法识别大气压强公式中的参数,得到更精确的大气压强计算公式.该方法首先把参数识别问题转化为优化问题,然后运用模拟退火算法求出由多态方程推导所得大气压强公式中的大气比热比γ,从而得到更精确的大气压强公式.通过数值模拟,将本文得到的公式与其它文献给出的大气压强公式进行比较,结果表明用模拟退火算法所确定的大气压强公式精度更高.     

基于弹性接触的共轭梯度算法

为了解决有约束的基于共轭梯度二次规划算法的多次迭代问题,结合共轭梯度算法和有效集策略,提出了一个新的算法模型,通过对变量的截取(使用Polak-Bibiere公式)来避免重新开始共轭梯度算法,在大规模的弹性接触问题中,大量的结果表明了这个算法的有效性。     

基于Powell搜索法的混合微粒群算法

利用Powell搜索法求解精度高、收敛速度快和局部搜索能力强等优点,本文提出了一种与Powell搜索法相结合的改进微粒群算法实践.改进算法将微粒的搜索过程分为两阶段,第一阶段,将PSO算法的速度公式改进后进行搜索;第二阶段,将第一阶段的最后一代微粒作为Powell搜索法的初始点,让Powell搜索法与PSO算法交替进行.这样既克服了PSO算法易陷入局部最优的缺点,也大大提高了算法的求解精度和收敛速度,同时保持了微粒的多样性.仿真结果表明:同PSO算法相比,Powell-PSO算法具有较高的求解精度和较强的寻优能力,并且不论是对单峰函数还是多峰函数都能取得很好的优化效果.