遗传算法交叉算子性能对比研究

就交叉算子性能对比问题，提出了算子子代在海明距离上分布的分析方法，对遗传算法中常见的单点、双点和均匀交叉算子子代生成空间上子代生成特点进行了系统分析，并使用具有代表性的NK Landscape上两种基因关联模型(NK_R．ND和NK_ADJ)和两种遗传算法模型(SGA和SSGA)进行试验，试验结果表明不存在算子性能的绝对差异，实际问题基因间的关联紧密度及遗传算法模型对交叉算子性能有很大影响，当解空间基因位置关联紧密时应用双点交叉算子性能最好，而均匀交叉算子性能受SGA和SSGA的影响最小．     

Banach格上0一Dunford—Pettis算子的共轭性质

主要对Banach格上0．Dunford．Pettis算子的共轭性质进行了研究,探讨如果一个算子为0．Duntbrd—Pettis算子,那么满足什么条件时它的共轭算子也为O．Dunford．Pettis算子,以及当算子及其共轭算子都是0．Dunford．Pettis算子,其空间具有什么性质．     

线性互补问题的一种解法

本文提出了一种新的方法解线性互补问题.首先我们用n-维长方体表示一类线性互补问题解的范围,然后利用Krawczyk区间算子,找到了它的唯一解.     

Riemann-Liouville分数阶微积分算子性质研究

本文对Riemann-Liouville分数阶微积分算子的相关性质进行了推广,并进一步讨论了Riemann-Liouville分数阶右积分算子和右微分算子间以及Riemann-Liouville分数阶右微分算子和右微分算子间的运算关系。     

Riemann-Liouville分数阶微积分算子性质研究

本文对Riemann-Liouville分数阶微积分算子的相关性质进行了推广,并进一步讨论了Riemann-Liouville分数阶右积分算子和右微分算子间以及Riemann-Liouville分数阶右微分算子和右微分算子间的运算关系。     

Stancu-Kantorovich算子在Orlicz空间逼近的正定理

介绍了Bernstein-kantorovich算子的推广算子Stancu-kantorovich算子．以带权函数的连续模为工具．讨论了Stancu-kantorovich算子在Orlicz空间逼近的正定理．     

一种模拟人类繁育方式的自适应遗传算法

为了克服标准遗传算法容易出现的早熟收敛现象、全局收敛速度慢等问题,将人类特有的繁育方式引入到遗传算法中来,提出一种模拟人类繁育方式的自适应遗传算法（HRAGA）．该算法中加入了一个新的遗传算子——助长算子,并设计了一个新的自适应交叉算子和自适应变异算子,遗传个体具有雄性和雌性两种不同的性别,融合了个体的年龄和个体间的亲缘关系两种特征,在允许的年龄范围内,异性个体进行严格的远缘繁殖．通过对典型测试函数最优化问题的求解试验,证明了该算法的有效性和优良性能,其全局收敛速度和最优解的质量明显高于标准遗传算法．     

和广义微分算子相结合的最小最大算子

研究了一类和广义微分算式（在弱导数的意义下）相联系的最小算子和最大算子．证明了最小算子是对称的，并且最小算子的共轭算子是相应的最大算子．     

一类新型求和算子的最佳一致逼近

鉴于Lagrange插值多项式算子并非对任意的连续函数都能够一致收敛，为改善其收敛性，构造了一类基于等距结点组下的新型三角多项式求和算子．不仅证明了新算子在整个实轴上一致收敛于任意以2π为周期的连续函数，同时还得到了算子的最佳逼近阶．与其他三角求和算子相比，新算子的收敛性要明显优于其他算子．特别地，新算子的最高逼近阶明显高于目前已有的求和算子．     

含权双调和算子的特征值不等式

研究了含权sobolev空间中的双调和算子的特征值不等式,当空间的维数大于2的时候,给出了两个关于前n个特征值的关系不等式．     

区间数密度中间算子在多属性决策中的应用

针对群决策中的决策者群体偏好信息分布问题,研究了不确定多属性决策密度中间算子,把实数密度中间算子扩展到区间数密度中间算子.给出了区间数密度算子权向量的确定方法及具体过程.提出了区间数密度算子(IDM算子),定义了区间数密度加权平均中间算子(IDWA算子)和区间数密度加权几何平均中间算子(IDWGA算子),给出基于区间数密度算子的合成算子:密度算术加权平均算子(IDWAWAA算子)和密度有序加权平均算子(IDWGAOWA算子),最后用实例对算子密度权向量的确定进行了说明.     

IC—OWGA算子及其在区间数群决策中的应用

基于IOWGA算子和C—OWGA算子，提出一种IC—OWGA算子，讨论了该算子的优良性质．针对区间数互反判断矩阵提出一种连续偏好矩阵的概念，定义了一种DIC—OWGA算子，并给出了一种基于该算子的区间数群决策方法，最后通过算例说明了该方法的可行性．     

区间数密度算子及其应用

针对决策信息为区间数形式的不确定多属性决策问题,将密度中间算子由精确值形式拓展到区间数形式.通过引入"区间隶属度"的概念对区间数进行聚类,并给出一种通过规划模型确定密度加权向量的方法;在此基础上,对区间数密度中间算子及其合成算子进行了界定.最后,通过一个算例对区间数密度算子的应用进行了说明.该方法结合区间数的特征,进一步拓展了密度算子的理论体系和实际应用范围.     

基于拓展C-OWGA算子的多属性群决策方法

目的为求决策方法的简洁实用,研究决策信息为区间数的多属性群决策问题。方法将连续的OWGA(C-OWGA)集结算子拓展到不确定环境之中,提出了一些不确定信息(区间数)集成新算子,如加权的C-OWGA(WC-OWGA)算子、有序加权的C-OWGA(OWC-OWGA)算子以及混合的C-OWGA(HC-OWGA)算子。结果结合区间数的运算法则,利用HC-OWGA算子对决策信息进行集结而获得方案的排序。提出了基于HC-OWGA算子的不确定多属性群决策方法。结论算例表明该方法是可行有效的,且该方法有良好的应用前景。     

解线性互补问题的一类区间方法

本文从Krawczyk算子及区间max运算入手,利用解非线性方程组的最佳Krawczyk算子方法,提出了解线性互补问题的一类最佳Krawczyk算子算法,给出了具体算法实例．     

一种互补问题解的存在性区间检验方法

对互补问题解的存在性提出了一种区间检验．把解互补问题转化为求非线性映照的不动点．介绍了n维区间向量和区间max运算及互补问题的Krawczyk类算子，提出了区间max运算下互补问题的最佳Krawczyk算子检验方法，并给出了检验实例.     

加权距离下模糊数的区间逼近

在加权L2 距离意义下得到了模糊数的最近区间逼近。基于此,引入了最近区间逼近算子,并讨论了这个算子的基本性质, 证明了算子关于加权L2距离Lipschitz连续,其Lipschitz常数为1。     

连续区间广义power多重集结算子及在群决策中的应用

针对不确定区间信息的集成问题,提出了连续区间广义power多重平均(C-GPMA)算子和连续区间广义power有序加权多重平均(C-GPOWMA)算子,研究了这些算子的性质,并讨论C-GPMA算子和C-GPOWMA算子的算子族。在此基础上,提出一种属性权重未知且属性值以不确定区间数形式给出的多属性群决策方法。最后,通过算例说明此方法在不确定多属性群决策中的应用,结果表明该方法是有效的、可行的。     

基于C-OWHA算子的区间证据理论及其应用

为解决经典区间证据合成方法具有计算复杂、不满足结合律等问题,利用连续区间数据有序加权调和平均(C-OWHA)算子提出一种新的区间信度合成方法.该方法借助C-OWHA算子构造区间信度点化函数,使得区间基本概率分配函数转化为点信度函数,再结合Dempster合成规则将转化后的点信度进行融合.最后,将该方法应用于一个算例,以说明该方法的实用性.     

权重为区间数的语言多属性群决策方法

利用不确定语言评估标度的运算法则,给出基于语言评估标度及其运算法则的算子,提出一种基于区间权重语言集结(IWLA)算子和不确定语言混合区间权重集结(ULHIWA)算子的语言多属性群决策方法,并用实例验证该方法的可行性及合理性.实例分析表明,该方法计算简便,能够充分利用已有的决策信息,而且能够充分考虑决策者自身的重要性,并且可以消除个别决策者主观因素的影响,保证了决策结果的合理性.