凸规划的一个内点算法

对于含线性约束的凸规划问题，本文给出了一个内点算法，并且证明了算法经过Ｏ（ｎ￣（０．５）｜ｌｎε｜）步迭代后，原始一对偶间隙必小于ε，整个算法的复杂度为Ｏ（ｎ￣（３．５）｜ｌｎε｜）．特别的，如果目标函数为凸二次函数或者线性函数，则得到相应的多项式算法，其算法复杂度为Ｏ（ｎ￣（３．５）Ｌ），其中Ｌ为相应问题的输入长度．ε取做２￣（－Ｌ）．     

一个求解框式约束线性规划的原一对偶路径跟踪内点算法

给出了一个求解框式约束线性规划问题的原一对偶路径跟踪内点算法，其迭代复杂性为Ｏ（ｎＬ）。     

枢式线性规划的不可行内点算法

对框式线性规划提出了一个原始-对偶不可行内点算法，并证明了该算法的迭代复杂性为多项式时间性。     

框式凸二次规划原始-对偶势下降内点算法

基于线性规划原始-对偶内点算法的思想,对框式凸二次规划提出了一种新的内点算法-原始-对偶势下降内点算法.算法取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长,并证明了新算法具有O(nL)的迭代复杂性.     

一类线性约束凸规划的几种多项式算法的研究

讨论满足尺度李谱希茨条件的一类线性约束凸规划问题，研究了“内椭球法”，“原始-对偶仿射尺度法”及“原始-对偶路径跟踪法”三种多项式算法的内在联系及区别，并将迭代复杂性降至O(√n L)。     

解线性规划问题的基于新核函数的内点算法

原始-对偶内点算法是求解线性规划问题和非线性规划问题的重要方法。在本文中,给出了一个新的核函数。基于这个核函数可以构造出一个解线性规划问题的原始-对偶内点算法,并计算出了这个算法的一个理论迭代界。     

凸二次规划基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法

本文对凸二次规划提出了一种基于新的核函数的大步校正原始-对偶内点算法．这种核函数构造新的障碍函数不仅可以定义新的搜索方向，而且可以控制内迭代的过程，使得对凸二次规划提出的大步校正原始-对偶内点算法的多项式复杂性阶改善到O（√n（logn）2log（n／ε）），优于基于经典对数障碍函数的相应算法的复杂性阶．     

凸规划的内椭球法与原始-对偶仿射尺度算法

对线性约束的凸规划问题给出了一个原始-对偶仿射尺度算法，比较了这种方法与“内椭球法”两种算法的关系，并证明了该算法的迭代复杂性是O(nL^2)。     

框式凸二次规划宽邻域原始-对偶势下降内点算法

基于线性规划原始-对偶势下降内点算法的思想,对框式凸二次规划提出一种新的内点算法宽邻域原始-对偶势下降内点算法.算法选取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长,分析算法的多项式迭代复杂性,并证明新算法具有较好的迭代复杂性O(nL).     

凸二次规划宽邻域原始-对偶势下降内点算法

基于线性规划原始-对偶内点算法的思想,对凸二次规划提出了一种新的内点算法-宽邻域原始-对偶势下降内点算法.算法取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长.由于迭代方向不再正交,因此,算法的复杂性分析不同于线性规划的相应算法的分析.证明了新算法具有O(nL)的迭代复杂性.此外,初步的数值试验表明了算法的可行性以及有效性.     

一种分布式实时系统中的时钟同步算法

在分析FTMA算法和Basic算法的基础上提出了一种分布式实时系统的时间同步算法N-Message算法。给出了算法的性能评价指标,并通过实验证明N-Message算法优于FTMA算法。     

人工免疫算法对遗传算法改进的仿真研究

遗传算法是一种很好的优化算法,但其本身存在着易早熟、效率低等不足.人工免疫算法是参考生物免疫系统机制的一种算法,它通常用于对其它算法的改进.论文用人工免疫算法对遗传算法进行改进,在遗传算法中引入浓度机制并从问题中提取疫苗.通过实验对比,它对遗传算法的改进取得了较好的效果.     

基于遗传算法的铂电阻温度传感器非线性校正方法

遗传算法是具有全局寻优特点的一种新型最优化方法．针对铂电阻传感器经验公式的非线性问题使用遗传算法对其进行了优化研究．简要地介绍了遗传算法的基本原理和运算规则，具体地描述了使用遗传算法实现铂电阻传感器系数拟合的步骤和程序．作为一种有效的优化手段，能够完成优化软件具有的功能，具有一定的工程应用价值．     

一种随机搜索优化算法——网鱼算法

从随机搜索优化的最基本的特征出发,采用连动随机策略,在计算机上先编织两类(一大一小)特殊数据网.然后通过在整个搜索范围内进行有序的合理撒网,并及时观察撒网后的动态,从一新的角度较好实现了随机搜索优化的目标.在针对一些典型算法测试函数的测试实验中,通过比较网鱼算法与遗传算法,结果显示:当面对的问题事先不知道任何有关最优者的特点时,网鱼算法比遗传算法更一般化,适应的问题更宽广.     

非线性约束条件下的广义投影梯度法

对非线性约束条件下的优化问题提出了三个广义投影梯度方法。算法Ａ能够求解非线性不等式约束优化问题。在此基础上，又提出了能够求解非线性等式和不等式约束优化问题的算法Ｂ．进一步，通过简化算法Ａ，又给出了能够专门求解一般线性约束优化问题的算法Ｃ．并且在较弱的假设下，证明了三个方法的全局收敛性。     

适用于半迹长测线法的岩体结构面直径Priest-Zhang算法和修正算法适用性

由概率论推导提出能够纠正截短偏差的修正算法,工程应用前为明确2种算法适用范围,先采用2种算法由实测半迹长分布估算直径期望,然后对比2种算法估算的直径期望与真实直径期望的相对误差,进行21组对比试验.结果表明:Priest-Zhang算法估算的直径期望是截短值的线性递增函数,修正算法估算的直径期望是截短值的水平线性函数;截短值较小时,2种算法接近,采用前者已能够获得较高精度,纠正截短偏差意义不大;截短值较大时后者明显更精确,纠正截短偏差能够大幅提高精度,应选用后者.汶川工程实例表明:当截短值为0.1m时,2种算法具有高精度且估算结果接近,值得推广.     

溅射与水热混合法制备ZnO纳米结构薄膜的异常光致发光特性

用一种混合方法用来制备ZnO纳米结构薄膜,首先利用射频磁控溅射法在玻璃衬底上沉积ZnO薄膜作为种子层,然后用水热方法合成ZnO纳米结构薄膜.为研究ZnO纳米结构薄膜的特性,利用X--射线衍射(XRD)及扫描电子显微镜(SEM)对薄膜的结构和形貌进行分析,并用X--光电子能谱技术(XPS)对薄膜的化学组份进行分析,最后利...     

基于蚁群算法的模糊C-均值聚类算法

提出了一种基于蚁群算法（ACG）的模糊动态C-均值聚类算法的声纹识别，该算法首先利用蚁群算法的较强处理局部极值的能力，克服了算法在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解的缺点，动态地确定了聚类中心和数目.两者有机结合起来可以寻求到具有全局分布特性的最优聚类.将此算法运用于声纹识别上，从语音信号中提取待识别的特征矢量集，对待识别声纹信号进行识别.实验证明，该算法解决了算法对初始值敏感，易陷入局部最优的问题，且计算简单，识别率较高，具有较好的鲁棒性.     

Rabin密码系统的分析与实现

对Rabin算法进行了深入分析 ,并结合Miller Rabin测试算法、AdditionChaining算法及作者给出的大数运算算法 ,用C + +语言实现了Rabin密码系统。     

DTV块匹配算法的计算机模拟

块匹配法算法是数字电视 (DigitalTelevision ,简称DTV)最常用的运动估值算法。运动估值算法的研究方向是最快、最准确地找到运动物体的运动矢量 ,达到既提高编码效率 ,又能满足电视的实时性要求。通过计算机模拟对块匹配法的几种搜索法进行了比较研究 ,得到了有实际参考价值的科学结论