极大单调算子零点的投影算法

设计了一种新的投影迭代算法,在实光滑、一致凸Banach空间中,利用Lyapunov泛函与广义投影映射等技巧,证明了迭代序列强收敛于极大单调算子的零点,并将此迭代算法加以推广,研究了有限个极大单调算子公共零点的迭代收敛性.     

极大单调算子零点的投影迭代

在实光滑、一致凸Banach空间中,设计了一种新的投影迭代算法,利用Lyapunov泛函与广义投影映射等技巧,证明了迭代序列强收敛于极大单调算子零点的结论;并将此迭代算法加以推广,研究了有限个极大单调算子公共零点的迭代收敛性.     

空间中混合均衡问题和相对拟非扩张半群公共解的一种逼近方法

在Banach空间中,通过广义投影算子,建立一种求解混合均衡问题和相对拟非扩张半群的公共解的迭代算法,并证明迭代序列的强收敛性.     

Banach空间中混合均衡问题和相对拟非扩张半群公共解的一种逼近方法

在Banach空间中,通过广义投影算子,建立一种求解混合均衡问题和相对拟非扩张半群的公共解的迭代算法,并证明迭代序列的强收敛性.     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

集装箱船装载问题的混合遗传智能优化算法

为了提高集装箱的利用率,以空间利用率最大化为优化目标,建立集装箱船装载问题的数学模型,提出了一种新型混合遗传智能算法.算法中设计了一种包含货物装填顺序和放置状态的两段编码方式,构造适应集装箱船装载问题的部分映射交叉算子、两点交叉算子、顺序逆转变异算子和基本位变异算子,并对此算法进行了仿真验证.以Loh和Nee的两组经典测试数据为实例进行算法测试,空间利用率分别达到94.3%和91.4%,与相同类型装箱算法进行对比,空间利用率有明显提升,验证了混合遗传智能优化算法的有效性.     

可数族Bregman全局拟-渐进非扩张映射的均衡问题和强收敛定理

在实自反Banach空间中,作者针对可数族Bregman全局拟渐进非扩张映射的公共不动点和均衡问题的公共解构造了一类新型的混合迭代算法,并在适当条件下证明了该算法产生的序列强收敛.进一步地,作者将此方法应用于求解极大单调算子的零点问题.     

混合蛙跳算法优化的支持向量机EBPSK检测器

为了充分利用"0","1"码元经过冲击滤波器后的波形差异和有效改善基本支持向量机经典训练方法容易陷入局部最优的缺陷,设计了混合蛙跳算法优化的支持向量机EBPSK检测器.首先,从经过冲击滤波器的"0","1"码元原始数据中提取训练集和测试集,并进行归一化处理;然后,利用混合蛙跳算法的全局寻优能力在训练集空间搜索支持向量机...     

混合离散粒子群算法求解机器人装配线平衡问题

以最小化总成本为目标，将一组工序和机器人分配至工作站上的问题称为面向成本的机器人装配线平衡问题(cRALBP),为了解决此NP难问题，提出一种混合离散粒子群优化(HDPSO)算法.首先，对于给定工序，设计动态规划方法直接获取工序对应的最优机器人分配方案，从而缩小搜索空间，提高算法的全局寻优能力.然后，提出一种新的算法框架，其通过融合路径重连加强算法的局部搜索能力，并通过汉明距离评估解之间的差异，选择采用多片段交叉算子或者片段变异算子进行粒子更新，取代随机选择算子的方法，从而实现算法全局搜索和局部搜索的平衡.将所提出的HDPSO算法与最新的粒子群、人工鱼群算法在144个算例上进行对比，验证了HDPSO算法的有效性和优越性.     

遗传算法和蚂蚁算法混合求解旅行商问题

介绍了一种求解旅行商问题的混合蚂蚁算法,该算法结合了遗传算法中的改进的交叉算子和变异算子,对产生的局部最优解进行适当地交叉和变异,提高算法的搜索空间,可以提高蚁群算法的寻优能力,实验表明该算法很有效.