考虑资金时间价值因素的多资源均衡优化

针对考虑资金时间价值因素的多资源均衡优化问题，构造了不考虑资金时间价值的多资源均衡优化模型，实现了项目中多种资源均衡的静态优化，在考虑资金利息的情况下，建立了资源资金的优化模型．在上述两种模型的基础上提出了考虑资金时间价值因素的多资源均衡优化数学模型；阐述了遗传算法的改进方法，提高了算法的性能，并在此基础上提出了基于改进遗传算法的模型优化求解流程；通过工程实例分析，其成果在工程施工多资源均衡优化当中的应用表明，本文所提方法可行且有效．     

含相变的缠绕管换热器设计及多目标优化

为实现含相变的缠绕管换热器的优化设计，提出了一整套计算模型，对传统模型中的Gilli公式进行了改进，大幅提升了该模型的计算速度。基于提出的计算模型以及NSGA-Ⅱ算法编写了缠绕管换热器的多目标优化程序，以径向间距、轴向间距以及缠绕角作为设计变量，以总换热系数、管程及壳程压降作为目标函数对缠绕管换热器的几何结构进行了优化设计。通过实例验证，改进后的模型传热误差最大不超过3.6%，压降误差最大不超过8.5%，因此改进的计算模型具有较高的可信度。程序优化结果表明：相比初始结构，优化结构一总换热系数提高了7.1%，而壳侧压降降低了21.0%，管侧压降降低了0.7%；优化结构二总换热系数基本不变，壳侧压降降低了23.0%，管侧压降降低了27.0%。因此该优化程序可以有效优化缠绕管换热器的几何结构。     

城市公共交通线网优化的图论模型与算法

用图论的方法，以城市客流OD分布为基本依据，给出了城市公共交通线网优化的图论模型，对Kuhn－MunkreS算法作了一些改进，使之适应双向约束条件，并提高了运算速度；还给出了改进算法正确性的数学证明．本模型可用于大、中城市公共交通线网的优化． 城市公共交通线网优化的     

改进天鹰优化器优化Elman神经网络模型预测管道蜡沉积速率

管道结蜡一直是困扰含蜡原油输送的棘手问题，建立准确的蜡沉积速率预测模型对于保障管道的安全运行具有重要的实际意义。考虑到Elman神经网络(ENN)模型的不足（易陷入极小点、泛化能力弱），基于蜡沉积速率的主要影响因素，提出了一种基于改进天鹰优化器（引入鲸鱼优化算法的狩猎策略对天鹰优化器的局部搜索能力进行改进）的 ENN模型，并基于两组室内实验数据对比分析了所建新模型和其他模型预测精度的差异。结果表明，改进新模型的平均绝对百分比误差分别为0.7603%、1.2452%，其预测精度明显高于传统ENN模型；采用改进天鹰优化器建立的ENN模型可对初始权值和阀值进行寻优处理，极大提高了泛化能力，因此具有预测精度高的优点。     

泌乳曲线拟合理论的探讨

建立泌乳曲线模型对奶牛的生产和育种具有重要意义。Ｗｏｏｄ及其改进模型、改进多项式模型、回归模型和逆多项式模型等都是较为常用的泌乳曲线模型。改进多项式模型和回归模型可以通过变量变换获得参数的优化估计值，而另两种模型变量变换后，却只能获得参数的近似估计值，以该近似估值做为初值，采用高斯－牛顿法才能优化估计模型参数，为建立某种意义下最佳泌乳曲线模型，本文还对非线性模型拟合结果的统计检验进行了探讨，并建议引入多元统计比较分析方法，揭示泌乳过程的统计检验和遗传规律。     

分区优化模型在山地城市给水管网中的应用

针对山地城市加压泵站多、造价高的特点，对传统的给水管网优化模型提出了改进，增加了中途加压泵站基建及运行管理费用，提出了符合山地城市分区管网特点的经济优化模型．并采用分层求解算法进行求解计算，将优化问题分解成两个子项，即布局优化子项和管径优化子项，最后通过工程实例验证了方法的实用性．     

空问映射与响应面法相结合的改进优化算法

在空间映射与响应面法相结合的基础上修改了序列响应面的程序流程，从而改变了应用响应面方法优化时的迭代本质。改进方法无须每次迭代重新拟合低保真模型响应面，只在第一次迭代拟合响应面，在此基础上调整高低保真模型设计变量间的映射关系，优化收敛更迅速。由于避免了反复的试验设计和模型分析，改进方法的计算效率远高于原方法。数值算例表明了该方法的稳定性，此方法可以大大减少应用序列响应面进行优化或可靠性评价的计算量。     

改进MOQPSO算法的多平台多武器火力分配

针对多目标粒子群优化算法在求解火力分配过程中容易陷入局部最优的问题，提出一种改进的多目标量子粒子群优化（Multi Objective Quantum Behaved Particle Swarm Optimization, MOQPSO）算法。通过改进编码方式、修改位置更新公式、引入高斯变异和更新外部档案等方法，使该算法适于求解多平台多武器火力分配多目标优化模型。对规模不同的2个作战想定分别采用改进MOQPSO算法和MOPSO算法进行求解。对多目标优化与单目标优化模型的收敛性能进行了比较。仿真结果表明：改进MOQPSO算法比MOPSO算法运算速度提高6倍左右，所求Pareto解的收敛精度更高、多样性更好，验证了所提算法的有效性和优越性。     

基于神经网络的空调负荷混沌优化预测

从空调负荷预测的目的出发，详细介绍了一种基于神经网络的混沌优化方法，对误差函数及搜索方法作了适当的改进，建立了一个混沌神经网络模型。并用此改进的模型对一实例进行了空调负荷预测，结果表明该方法简便、足够准确可靠。     

基于动态规划的目标优化分配决策模型

针对现代防空作战特点，对区域防空体系的目标优化分配问题进行了研究，改进了目标优化分配的基本模型，并使用动态规划方法建立了相应的决策模型，给出了求解的步骤和应用实例，结果表明，对于小规模目标的问题，其计算简单，且容易取得全局最优解。     

热电联产热力系统参数与结构方案同步综合

将复杂非线性蒸汽动力系统参数优化扩展到热电联产流程结构和蒸汽参数的联合优化,提出的混合整数非线性规划（ＭＩＮＬＰ）模型包含非凸非线性费用目标函数、复杂非线性过程约束及多方案选择的组合优化０－１变量逻辑约束．应用算例表明,所采用的模型和改进的遗传算法解决热力系统组合方案优化问题是可行的．     

线性约束下实二次型有定或不定性的一个判别算法

针对经济学中较为常见的判别线性约束下实二次型的正定性问题，研究了实对称矩阵的有关性质，提出了一个判别一般实对称矩阵是（半）正定、（半）负正定或不定矩阵有效而实用的算法，较好地民带线性约束与无约束的实二次型有定或不定性的判别问题，所述算法具有计算量小，数值计算稳定，易于编程实现等优点，最后给出计算实例。     

各向异性湍浮力模型在潮流底部排放计算中的应用

为预测湍浮力射流的流速及浓度分布,确认湍浮力流动的应力由应变和浮力作用引起,从而将非线性应力模型和由平衡近似得到的浮力模型组合,建立了非线性各向异性湍浮力模型。该模型避免了数值奇异。应用于潮流底部排放的湍浮力射流模拟,其数值结果合理,并表明该模型能预测浮力在潮流底部排污中的重要影响。     

空间直线度包容评定的线性逼近算法

建立了空间直线度最小包容评定的数学规划模型，提出了空间直线度评定的线性逼近算法．算法以近似的线性规划模型的迭代运算，结合空间坐标变换去逼近精确的非线性规划模型的最优解．构造了适用于计算机判别的最优条件判别数．大量的计算实验证明该算法具有高精度的特点     

基于小波网络的非线性多变量约束预测控制

为了解决非线性多变量系统的建模、控制和优化问题 ,论文扩展基于小波神经网络的单变量系统辨识到多变量系统辨识 ,并用它实现非线性预测控制。对开环稳定过程 ,引入一个具有输入约束的基于小波神经网络模型的区域预测控制方案 ,它的闭环稳定性能够通过适当选择它的预测水平来保证。基于上述动态控制方案 ,提出了一个稳态状态优化方案。通过对一个聚酯生产过程的仿真研究 ,证实了上述方法的有效性。由于能够通过线性最小二乘 (L S)估计方法来辨识 ,该模型易于实现并可用作通用模型。仿真研究的结果表明了该模型的通用性、辨识和控制方法的简单性 ,所提出方案能够被用于过程工业的非线性系统的建模和控制     

考虑钢框架节点局部断裂的滞回模型

在杆端多弹簧弹塑性模型中引入了断裂机制 ,采用根据J积分撕裂模量法建立的判别裂纹失稳的失效评定图设定模型参数 .通过和有关试验结果的比较 ,验证了建立的模型及算法可以充分反映局部断裂后节点滞回性能的主要特点 .根据若干算例结果 ,归纳出适用于整体结构分析的考虑节点局部断裂的非线性弹簧模型     

非平稳随机过程非线性组合的首次超越可靠度

针对非平稳随机过程非线性组合的首次超越可靠度问题，提出了一种数值解法．该法将所考察时段离散化，以数值计算手段克服复杂的数学处理上的困难．所得公式可以方便地退化为平稳随机过程甚至随机变量非线性组合的问题，因而具有普遍的实用价值．     

多工序公差综合优化方法的研究

公差是机械制造过程中最重要的参数之一,其对加工成本和产品质量有很大影响,以最低加工成本为目标,根据成本与公差间的函数关系,建立了非线性的公差优化模型,并采用遗传算法解决了多零件多工序非线性公差综合优化问题。实例证明该优化模型正确,算法可靠。     

含缺失数据线性模型回归系数的约束EM算法

应用EM算法求含缺失数据的约束线性模型回归系数的极大似然估计,该回归系数满足线性不等式约束.我们提出M-步的优化算法,并针对正态模型讨论EM序列的收敛性,最后举例说明算法的应用.     

非线性方程组的耦合神经网络算法

提出一种权值耦合的前馈神经网络模型,并探讨利用它进行非线性方程组求解的可能性,给出了具体的算法,最后求解了四个数值例子。算例表明,用神经网络算法求解非线性方程组时可获得与解析法,牛顿法相同的结果。