耦合Sylvester矩阵方程的改进的梯度迭代算法

本文通过构造矩阵分裂,结合线性系统的迭代方法,提出了求解耦合Sylvester矩阵方程的两种梯度迭代算法,并研究了这两种算法在满足初始迭代条件下的收敛性.最后给出数值算例验证了这两种算法的有效性.     

表面PIN二极管的电磁辐射特性分析

以表面PIN二极管(SPIN)为研究对象,根据半导体内非平衡载流子双极性扩散方程,推导了外加电场条件下,稳态时本征区载流子浓度一维连续性方程,数值求解了大电流注入条件下本征区固态等离子体电导率.基于固态等离子体电导率在ADS软件中构建可重构贴片单极天线结构,仿真验证了大电流注入条件下,SPIN具有一定的类金属电磁辐射特性.实验结果表明可以用SPIN替代金属作为基本辐射单元构建可重构天线阵列.     

正向衰减电压与载流子寿命的关系

本文研究了不同结构工艺参数的电力半导体器件正向衰减电压与器件在大注入、中注入、小注入条件下,体内载流子有效寿命的关系。为在各种不同注入水平下载流子寿命的测试与分析提供了理论和实验依据。     

渐变方式对量子阱激光器电流注入效率的影响

通过在量子阱激光器中的分别限制结构层引入4种不同的渐变方式,即线性渐变、抛物线渐变、扩散渐变以及高斯渐变,利用电流连续方程、泊松方程以及边界条件进行数值计算,得到了在不同渐变方式下器件的电流注入效率与注入载流子密度、有源层厚度及渐变长度的关系.     

一种解大规模无约束优化问题的BB型算法

基于BB算法和IMPBOT算法的思想，结合修正割线方程得到2种新的BB步长，并利用Armijo线搜索，提出一种求解大规模无约束优化问题的BB型混合算法.在适当的条件下对其收敛性证明，并通过大量的数值试验来验证所提算法的有效性.     

新拟牛顿方程下一类改进BFGS算法的全局收敛性

文献[1]曾在已建立的一类新拟牛顿方程Bk 1sk=yk-=yk kγskTsksk的基础上,证明了满足新拟牛顿方程的一类改进BFGS算法在目标函数为一致凸的条件下,具有全局收敛性。此文针对该算法,给出了全局收敛性的另一种证明方法。     

蚁群算法在方程求根中的应用

列举了传统方程求根方法的不足，介绍了当前若干人工仿生优化算法在方程求根领域的应用。模拟蚂蚁的群体智能，即选择最短路径觅食，提出了一种基于网格划分的连续域改进蚁群算法，用来求解超越方程和复系数高次代数方程的根。通过仿真计算，算法可以找到两类方程的所有根，对于两类方程的差异性而言，算法较稳定。算法给出的复系数高次代数方程的根的误差分布不太均匀，个别根精度太高或者太低。     

带有非线性边界条件涡流方程的A-?有限元算法

利用A-?方法对带有非线性边界条件的涡流方程提出了耦合和解耦两种有限元算法。非线性项表现为指数形式：H×n=n×|E×n|α-1E×n α∈(0,1]。在每一个计算步骤里,耦合算法在一个方程里面同时求解矢量A和标量?,而解耦算法在两个不同的方程里面分别求解矢量A和标量?;再通过一些数值实验来对两种算法的可行性、收敛性等进行对比。     

n-GaSb/p-GaAs异质结二极管发光特性的数值分析

利用非平衡载流子的连续性方程,结合GaAs/GaSb异质结器件的特点,运用了大注入情况下的边界条件,对载流子的复合过程进行了数值分析,数值结果与所报道的实验结果符合。     

基于半绝缘砷化镓叉趾结构光电导天线太赫兹发射频谱的温度倚赖特性（英文）

报道了一种基于半绝缘砷化镓(SI-Ga As)叉趾结构光电导天线在不同光生载流子浓度注入条件下,温度在4.2~270 K之间的太赫兹(THz)发射频谱.实验结果表明当温度达到70 K时,其THz发射强度达到最大值.光生载流子浓度和温度共同主导了THz波形和带宽.高照度情况下,大的光生载流子浓度导致空间电荷屏蔽.在此情况下,温度上升导致THz振荡的第一波谷退化.低照度情况下,THz波形呈现单极振荡,且随温度下降发射频谱出现红移.低温导致SI-Ga As的能隙和载流子迁移率发生变化,导致载流子出现谷带间散射,这一机制主导了光电导天线载流子动力学行为.高照度情况下,光电导天线太赫兹发射频谱的温度倚赖特性由空间电荷屏蔽导致的载流子迁移率差异决定.低照度情况下,温度倚赖特性由谷带间散射决定.     

用遗传-禁忌搜索混合算法求解组合投资问题

提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索的混合算法,用遗传算法提供并行搜索的主框架,用禁忌搜索作为遗传算法的变异算子.遗传算法中变异过程解空间的搜索由禁忌搜索实现,并且用混合算法求解了概率准则意义下的组合证券投资模型.实例证明,遗传/禁忌混合算法有较强的爬山能力,较遗传算法有更高的计算效率,为组合证券投资者提供了一种高效的决策方法.     

基于纯数值函数优化的一种混合遗传算法

通过引入与进化代数相关的交叉概率和与个体适应度相关的变异概率的自适应遗传算子同时把Powell局部寻优算法融入遗传算法的搜索过程构成了一种数值函数全局寻优的混合遗传算法.实验表明混合遗传算法改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.同时由于混合遗传算法中只利用函数值信息,所以该混合遗传算法是纯数值函数的优化的一种通用方法.     

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真 实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相 比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。     

混合优化算法的全局收敛性分析

目前混合优化算法主要是基于实验的经验分析,有关其全局收敛性的理论分析较少.基于单调有界序列的极限定理,从统一性角度提出并证明了混合优化算法全局收敛的多个充分条件,进而得到混合优化算法设计和分析的基本准则:采用独立运行的全局收敛子算法的混合优化算法是全局收敛的;采用周期性重启动或引入随机个体的策略在参与比较和保留精英的条件下可以保证改进型算法的全局收敛性;高效实用的混合优化算法应采用搜索效率较高的算法作为主体而以其他算法作为辅助策略.     

基于组合神经网络的软件可靠性预测研究

为了进一步提高神经网络的预测能力,提出了一种前馈神经网络混合学习算法,并将其应用于组合神经网络.该算法由一种模式提取算法(Alopex)和伪逆算法组成.在该混合学习算法中,网络的学习任务被分解为2个部分:隐藏层的权值先随机给定,然后使用Alopex算法不断地对其进行扰动;输出层的权值使用伪逆算法确定.所使用的组合神经网络由多个结构相同的前馈神经网络组成,每个前馈神经网络都使用混合学习算法(采用不同的初值)进行训练.实验结果表明,这种组合神经网络能够显著提高软件可靠性的预测精度.     

用Powell方法求解不可微函数

在浮点编码遗传算法中加入Powell方法,构成适于不可微函数全局优化的混合遗传算法.混合算法改善了遗传算法的局部搜索能力,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.由于只利用函数值信息,混合算法是一种求解可微和不可微函数全局优化问题的通用方法.     

一种分类的小波零树与分形混合图像编码算法

通过分析小波零树编码和分形编码各自的优点与不足,结合自身的特点,提出一种基于分类的混合图像编码算法。该方法把图像分割后的块分为3类,对不同类型的块分别采用分形算法或零树编码的改进算法SPIHT算法编码;结果表明,与单独使用这两种算法相比,混合编码算法的重构图像质量有一定程度的提高。     

一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法

提出一种新的求解旅行商问题的混合遗传算法。该混合遗传算法充分利用2-opt和3-opt局部搜索能力,有效地弥补了具有较强全局搜索能力的遗传算法在局部搜索方面表现出来的缺陷。实验结果表明,该混合算法性能显著优于遗传算法。     

求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法

无容量设施选址(UFL)问题是经典的优化问题,属于NP难题,易于描述却难于求解.首先,介绍了UFL问题的数学模型,并对UFL问题的特点进行深入分析,得到其最优解所具有的基本特征;其次,针对UFL问题的最优解所具有的基本特征,设计了两种局部搜索策略,并将其与基本蚁群算法相结合,提出了一种用于求解UFL问题的混合蚁群搜索算法;最后,为了测试该算法的性能,分别利用混合蚁群算法和基本蚁群算法求解UFL问题基准问题库中的16个测试算例.计算结果表明,混合蚁群算法有效改进了基本蚁群算法求解UFL问题时易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,该算法对求解UFL问题具有明显的可行性和有效性.     

一种应用于图着色问题的新型混合遗传算法

将遗传算法与模拟退火方法和禁忌搜索方法结合,提出了应用于图着色的混合遗传算法.在混合方法中,模拟退火算法用于局部寻优,提高算法的收敛速度,同时防止早熟收敛;禁忌搜索算法通过记忆能力防止进化过程出现循环来提高全局寻优能力.用遗传算法进行全局搜索,并与贪婪遗传算法和Dsatur算法进行了比较,结果表明,混合遗传算法的寻优质量优于对照算法.这种改进的混合遗传算法可以在稠密图上获得更好的寻优效率,在稀疏图上其效率则略有下降,这表明设计的改进混合遗传算法的合理性和有效性.