新的基于预估校正法的大规模营销优化算法

针对大规模一对一营销问题, 提出一种时间复杂度为O(n*logn/g)( n 为决策变量数, ε为允许误差)的大规模一对一营销优化算法. 它基于预估校正思想,在预估、校正步长计算中采用LDL分解, 并结合列近似最小度排序算法,有效降低时间复杂度. 同时, 算法在预估步中引入步长参数,根据步长参数值自适应更新中心参数, 使得算法具有超线性收敛性.实际测试表明, 该算法可在短时间内精确求解10万以上客户规模的一对一营销优化问题.     

改进局部投影算法的混沌降噪研究

针对混沌信号降噪算法中邻域和局部噪声子空间的选取问题,提出了一种改进的非线性混沌降噪方法,即将小波理论和非线性混沌降噪算法结合起来,利用小波分析方法对相空间中的点进行初始邻域半径的估计,自适应地在相空间中选取合适的邻域点;并针对每一个小邻域进行不同的非正交投影,从而更新数据点。仿真中分别对Henon映射产生的混沌序列和实际观测的大连降雨量混沌序列进行了研究,结果证明了该方法简单可靠,且能够较好地校正相空间中点的位置,逼近真实的混沌吸引子轨迹。     

基于代数变换求解P*(κ)阵线性互补问题的新算法

基于代数变换和不可行内点方法的思想,首次对P*(κ)阵线性互补问题提出了一种宽邻域不可行内点算法,并在较弱的条件下,证明了算法的全局Q—线性收敛性和多项式复杂性。该算法可看作关于线性规划不可行内点算法的推广,也是关于单调线性互补问题不可行内点算法的推广。     

基于代数变换求解P*(к)阵线性互补问题的新算法

基于代数变换和不可行内点方法的思想,首次对P*(к)阵线性互补问题提出了一种宽邻域不可行内点算法,并在较弱的条件下,证明了算法的全局Q-线性收敛性和多项式复杂性.该算法可看作关于线性规划不可行内点算法的推广,也是关于单调线性互补问题不可行内点算法的推广.     

基于自适应邻域选择的多目标免疫进化算法

在分析以往求解多目标进化算法中个体选择方法的基础上,给出了一种基于个体邻域的选择方法,分析表明这种选择方法可有效地维持群体的多样性,且个体的适应度在选择过程中将随着该个体邻域中所包含个体数目作自适应调整,文中称之为基于个体邻域的自适应校正选择方法。此外,由于每一个待求问题本身或多或少都有自身一些基本的、显见的特征信息或知识。因此,在求解过程中忽视问题本身的特征信息或舍弃可供应用的信息,有时并不是一个明智之举。基于以上考虑,在传统进化算法的基础上又引入免疫算子,其中免疫算子依次通过疫苗提取、接种疫苗和免疫选择3个步骤来完成,进而设计了一种基于邻域选择的多目标免疫进化算法。最后,用算法分别对2个变量和30个变量的双目标优化问题进行数值模拟的结果表明,算法都能够找到所给问题的分布较均匀且涵盖范围较宽广的Pareto最优解集,显示了算法的有效性及可行性。     

基于大规模FSP问题Block性质的SA算法

对于大规模流水线调度问题(FSP),模拟退火算法(SA)中邻域候选解的被接受概率,因邻域增大和邻域中的劣解数的增多而大大降低,SA算法的性能因而大为降低。针对这一问题,提出一种基于FSP问题Block性质的SA算法。将邻域划分成若干个子邻域,用子邻域中的最好解作为候选解,以提高候选解被接受的概率。引入FSP问题的Block性质,减小邻域尺寸,将搜索集中在邻域中“最有希望”的区域,进一步增强算法性能。数值仿真实验表明,该算法能在较短时间内获得大规模FSP问题的近优解。     

一种无线传感器网络分布式加权容错检测算法

针对无线传感器网络的容错事件区域检测问题,提出一种分布式加权容错检测算法。考虑"邻域的邻域"的容错范围,首先利用邻域节点与其周围节点的信息交换,对邻域节点的状态值进行估计,然后采用加权容错方法对邻域节点的估计状态值进行加权综合,完成对中心节点的错误检测。仿真结果表明,该算法在传感器网络初始错误率达到20%的情况下,仍能够检测和纠正90%以上的错误。相比其他算法,该算法具有较高的错误检测精度,极大改善了事件发生区域边界节点的纠错问题,且算法运行时整个网络所消耗的能量适中。     

分布式小卫星联合多普勒解模糊SAR成像

针对分布式小卫星体制提出联合多普勒解模糊SAR成像算法,实现低方位重频采样下的高分辨宽测绘带SAR成像。该算法可以有效校正垂直基线,进而解决其对多普勒解模糊性能的影响。不但校正了垂直基线对应的非空变部分和空变部分,而且结合多普勒解模糊算法校正了残余的垂直基线相位项,从而可以保证多普勒解模糊算法精确实现。另外,针对算法精度进行详细分析,增强文章的工程应用价值。最后,利用仿真实验数据验证算法的有效性。     

基于Simulink的空调系统先进自校正控制仿真研究

空调系统可以被看作是一阶惯性加延迟的过程,系统具有时延和参数时变的特性.提出了一种先进的自校正控制策略并将其应用在空调系统中.该控制策略采用了一种混合的参数辨识算法,在控制系统闭环运行条件下,空调系统的过程参数包括延迟时间可以被在线辨识.辨识出的延迟时间被Smith预估器用来补偿控制回路中的时延,同时该控制策略的控制信号可由内环回路中的PI控制器根据ITAE整定规则计算获得.Simulink仿真结果表明该自校正控制策略较自适应PI控制的控制性能更为优越.     

一种新的免疫进化算法及其性能分析

基于免疫系统中的进化机理，提出了一种免疫进化算法。首先引入了邻域概念，并通过定义扩展半径和突变半径两个新算法参数而构造了较小和较大两个邻域。进而给出了扩展和突变操作分别利用这两个邻域进行局部和全局搜索，实现了从全局到局部的两层邻域搜索机制。分析了算法的优化机理和收敛性。仿真结果表明该算法具有不易陷入局部最优、解的精度高、收敛速度快等优点。     

A second order Mehrotra-type predictor-corrector algorithm for semidefinite optimization

Mehrotra-type predictor-corrector algorithm is one of the most effective primal-dual interior-point methods.This paper presents an extension of the recent variant of second order Mehrotra-type predictor-corrector algorithm that was proposed by Salahi,et al.（2006） for linear optimization.Based on the NT direction as Newton search direction,it is shown that the iteration-complexity bound of the algorithm for semidefinite optimization is O(n^3/2 log X⁰·S⁰/ε),which is similar to that of the corresponding algorithm for linear optimization.     

基于小波分解的月径流预测校正模型研究

根据小波分析理论,建立了月径流序列的小波分解预测校正模型。该模型通过小波分解方法将月径流非平稳时间序列分解为多个细节信号序列和一个逼近信号序列,然后运用平稳时间序列的ARMA模型对各信号序列分别进行预测,最后再对各序列预测结果的和进行校正。以长江的宜昌站和寸滩站的月径流资料为例,分别采用ARMA模型、季节性ARIMA模型、BP神经网络模型以及所建立的小波分解预测校正模型进行模拟预测,并讨论了小波分解尺度数对小波分解预测校正模型的影响。结果表明,所建立的小波分解预测校正模型较其它模型具有更高的预测精度,并且尺度数对月径流序列模拟预测的效果没有显著的影响。     

Almost sure and moment exponential stability of predictor-corrector methods for stochastic differential equations

This paper deals with almost sure and moment exponential stability of a class of predictor-corrector methods applied to the stochastic differential equations of Ito-type.Stability criteria for this type of methods are derived.The methods are shown to maintain almost sure and moment exponential stability for all sufficiently small timesteps under appropriate conditions.A numerical experiment further testifies these theoretical results.     

Error Analysis in Frequency Domain for Linear Multipass Algorithms

1. INTRoDUCTIONConsider the dyntalc systemdridt = Ax Bu (1)y = Cx Du (2)whre u is the inPut VaIable; y is the output wriab1e, and x = (x', x2,...,x")" is the state vahale. A, B, Cand D are n x n, n x r, l x n, l x r constant matrices, respectively The transfer function H(s) of equabo (1)and (2) is given bywhere H(s) and oi(i = 0, 1,..., n) are l x r matrices; pi, i = 0, 1,... 1 n are real nUIners. lt can be seen thathe sca1ar relation between every pair of input comPoneni ui and …     

异构双腿机器人结构建模与迭代学习控制仿真

异构双腿行走机器人（BRHL）是一种全新的类人机器人模式。首先阐述了BRHL的概念及研究意义。基于分割建模思想，推导出BRHL运动学、动力学方程。针对高阶微分代数方程组动力学正解问题，提出了一种带误差反馈控制的预估-校正数值积分方法。最后探讨了BRHL的控制方法并进行了仿真计算。结果表明，一阶P型开闭环学习控制能够很好实现仿生腿对人工腿步态的跟踪。     

社会力行人仿真模型的分子动力学方法实现

总结了社会力模型的研究现状、存在问题和基本原理. 将分子动力学的Gear预测校正法应用到社会力仿真模型中，并根据柯朗条件确定了行人仿真显式方法的最小时间步长，引入了链接列表元胞（linked-list cell method）加速算法. 最后设计了编程实现框架，采用VC++实现了上述方法，并进行了仿真实验，再现了自动渠化等行人群自组织现象，仿真结果显示减速避让机制的加入可以得到更符合实际的效果，而链接列表元胞法可大幅缩减仿真时间.     

可重复使用运载器多约束鲁棒预测校正制导

针对可重复使用运载器(reusable launch vehicle, RLV)再入段常规约束、航路点约束、倾侧角速率约束和参数不确定问题, 提出一种多约束鲁棒预测校正制导方法。首先, 利用改进准平衡滑翔条件将常规约束转化为倾侧角幅值约束。其次, 提出基于二分法快速迭代确定倾侧角翻转位置的航路点制导律, 并将翻转速率约束转化为关于能量的约束, 引入预测校正的计算中。然后, 对于参数不确定鲁棒制导问题, 提出基于标称升阻比和能量剖面对迎角及横程误差走廊在线调整的策略。仿真实验表明, 在参数不确定情况下, RLV能够满足多约束条件和终端制导精度要求, 验证了方法的有效性和鲁棒性。     

基于相邻像素统计特性的LSB隐写分析技术

基于对图像相邻像素灰度值的奇偶性及其大小关系的统计分析,提出了一种新的可靠检测空域LSB隐写的隐写分析算法。该算法通过统计相邻像素对中奇像素大于偶像素的相邻像素对数与偶像素大于奇像素的相邻像素对数,然后根据其比值来判断图像中隐秘信息的有无,并从理论上给予了证明。这一算法不仅可以实现对空域LSB隐写的可靠检测,还可以准确估计图像中隐密信息数据量的大小。算法实现简单、计算量小、检测速度快。实验结果表明,该方法可以获得优于GPC等隐写分析方法的检测性能,且适用于彩色图像。     

基于三步搜索算法的解距离模糊方法

一维聚类距离解模糊算法是雷达探测中常用的稳健解模糊算法。该算法通过优化最小误差获得当前视在距离的不模糊距离值。基于逐步减少测距误差的思路,提出了三步搜索算法解距离模糊。首先对距离误差限定三个不同的误差要求,然后代价误差由大到小逐步加严,同时在前步距离区间的基础上逐步缩减不模糊距离的区间范围,直到解得不模糊距离。仿真实验结果表明三步搜索算法的有效性。     

基于蚂蚁算法的工件排序优化

工件排序是NP-hard问题，以丰田公司的汽车组装工件排序函数为目标函数，将蚂蚁算法应用于该问题求解。得到了蚂蚁算法的最优参数并获得满意可行解。算例证明，此算法优于目标追随法、遗传算法、模拟退火算法等算法。