基于GSFLA的电力系统谐波估计算法

针对非线性动态负载引起的谐波难于检测的问题，提出了一种新的谐波估计算法。该算法借助蛙跳算法（SFLA）的全局搜索性对未知参数进行优化估计；引入高斯分布估计算法（GEDA）的思想，对蛙群中适应度好的蛙进行分布估计再生，提高收敛速度；结合进化代数改进蛙跳规则以改善局部搜索性能。实验仿真数据显示，与PSO算法相比，振幅平均估计精度提高了5．3％，相角平均估计精度提高了4．7°。研究表明，该算法（GSFLA）用于电力系统的谐波估计有更快的收敛速度和估计精度。     

基于粒子群寻优机制的图像分割方法

利用粒子群优化（eso）算法全局寻优、快速收敛的特点，结合模糊C-均值（FCM）图像分割算法提出一种新算法，用PSO算法代替了FCM算法的基于梯度下降的迭代过程，使算法具有很强的全局搜索能力，很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷；同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度。实验结果表明，与FCM相比该算法聚类更准确，效率更高，具有较高的分割速度和良好的抑制噪声的能力。     

基于扰动分析的随机离散事件系统的优化算法

将扰动分析与随机逼近算法相结合。得到基于扰动分析的随机离散事件系统的优化算法，即所谓的“Ｓｉｎｇｌｅ－Ｒｕｎ－Ｑｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＳＲＯ）”算法，提出一类ＳＲＯ算法，证明它的收敛性，估出收敛速度。     

一类基因表达式程序设计的收敛速度

利用Markov链与谱分析理论研究基于精英保留策略的基因表达式程序设计算法(ME-GEP)的收敛速度,获得了以下结果:(1)ME-GEP算法依概率收敛到全局最优解;(2)ME-GEP算法的收敛速度由算法对应的Markov链的状态转移矩阵的修正谱半径决定;(3)给出了修正谱半径的一个上界;(4)作为文中理论成果的应用,分析了多项式函数建模问题的ME-GEP算法的收敛速度,进一步证实了算法收敛速度与算法参数的依赖关系。     

整体退火遗传算法及其收敛充要条件

针对常用时齐（比例选择下）遗传算法的强不收敛性和 设置合理停机准则的弊端，提出一类非时齐（整体退火选择下），保证收敛且容易判断收敛的新型遗传算法，证明允许父代参加竞争是这类新算法收敛的充要条件。数值实验表明：这类新算法收敛速度快，有极强的避免过早收敛及避免局部极值的全局优化能力。     

基于粗粒度单元的离群点检测算法研究

对现有的基于单元的算法进行改进，利用KNN算法思想得到距离与比例参数的合理先验值，以加快离群点检测的收敛速度；同时通过扩大单元粒度，减少了单元区域查询次数与算法的空间复杂度，从而在整体上提高了离群点的检测效率。通过实验，验证了改进后算法的可行性，同时比较了其与原算法在不同参数下的性能优劣。     

基于PSO算法改进的ANFIS在织物染色配色中的应用研究

本文研究了PSO（粒子群优化）算法及一种用于织物染色配色的自适应模糊神经网络（ANFIS），提出了基于织物染色配色的粒子群算法改进的ANFIS配色模型，并进行了仿真试验。从仿真试验的结果看，该配色模型收敛速度快，精确度较未改进的ANFIS模糊神经网络有明显的提高，在解决织物染色配色问题上取得了令人满意的配色效果。     

求解网络风险传播问题的近似算法及其性能分析

在充分阐明风险传播研究意义的基础上，给出了网络风险传播问题的定义，证明了该问题是NP难题，并提出了一个基于邻近传播和最小入度的近似算法——APMI算法，该算法最坏时间复杂度为O（n^3），最差近似比为D（n）．最后通过模拟实验分析了网络规模、网络密度和风险源密度等3方面因素对APMI算法和现有精确算法RH的性能或准确性的影响．实验结果表明：RH算法的性能受网络密度影响很大（呈指数增长），受网络规模和风险源密度的影响较小；APMI算法将RH算法在网络较稠密时的指数时间复杂度降低为多项式时间，而其准确性指标Coefficient仍保持在0．995以上．     

粒子群优化算法在确定河流水质参数中的应用

将粒子群优化（PSO）算法应用于求解分析瞬时投放示踪剂情况下的一维河流水团示踪试验数据，以及确定河流水质参数的函数优化问题。分别就粒子数目和待估水质参数的初始取值范围对算法运算过程的影响进行了数值实验。结果表明：①PSO算法能够有效地应用于求解分析河流水质试验数据，确定水质参数的函数优化问题；②粒子数目的多少对迭代次数、运算时间和算法是否收敛有一定的影响，在粒子数目较大的情况下，可以保证运算过程收敛；③待估参数初始猜测值的选取范围对迭代次数也有一定的影响，选取范围越大，需要的迭代次数越多。最后，指出了需要进一步研究的问题。     

三维Hall MHD数值模拟中初始载流子对场向电流分布的影响

用Hall MHD数值模拟的方法研究了Hall等离子体中不同初始粒子载流情形下磁场拓扑形态结构的改变以及场向电流与Alfven波的产生．在考虑了初始离子载流子的影响后，模拟结果中磁场的拓扑形态结构更加复杂．模拟结果中除了传统的By四极结构以外，还出现了一个与传统By四极结构相反的反四极结构，这种结构的出现使Hall MHD理论能解释完全电子载流情形下不能解释的观测现象，作为事例给出了Cluster卫星观测事例．同时还得出以下几个非常有意义的结果：1）受Hall效应影响的区域（空间变化尺度小于或相当离子回旋半径的区域）电子与离子分离．在非Hall效应影响的大部分区域，受初始离子＋y方向运动的影响整个磁结构向＋y方向偏移；而在受Hall影响的较小区域，受电子运动影响磁力线向-y方向弯曲．随之，By产生；2）由于By的出现，场向电流（FACs）产生．与完全电子载流的情形相比，结果中场向电流分布的中心随离子载流比例的增加向＋y方向偏移，场向电流主要分布在y〉0的区域；3）模拟结果中Ae≈0．76，Ai≈1．36，Ae×Ai≈1．03，完全符合Hall等离子体中的瓦伦关系，证实了Alfven波的存在．     

主分量分析算法的收敛性

分析了基于随机样本（Ａｋ）的主分量分析算法的收敛性。与前人的工作相比，在较弱的条件下证明了算法ａ，ｓ，收敛到矩阵Ａ＝ＥＡｋ的特征向量和特征值。     

协同多点传输中迫零预编码和天线选择技术

MIMO无线传输技术极大地提高了系统的容量，在实际通信系统中，整个网络是一个干扰受限的系统，小区间干扰对MIMO系统传输的影响是显著的，每个相邻小区的基站天线都可以看成一个干扰源．由于基站端数据处理能力的提升和回程容量的增加，多个小区协同多点传输技术引起了人们的广泛关注．目前的大部分工作都是集中于研究系统的容量（吞吐量），而在实际系统中，每个用户的接收等效信噪比（即公平性）对系统的性能如误帧率等有重要的影响．对于每个用户为单天线的情形，研究了总功率受限和每天线功率受限下采用迫零预编码的系统容量和公平性．对两种功率约束条件下的公平性进行了分析，得到了公平性算法的闭式表达式．当每个用户为多天线的情形，为了降低计算的复杂度，引入了信道范数最大的接收天线选择算法，把每个用户为多天线的情形转化成等效的每个用户单天线情形，推导的每用户为单天线的公平性算法仍然适用．仿真结果显示，采用迫零预编码的多小区协作可以使系统性能显著提升．在相同的迫零预编码下，不同的功率分配策略对系统的容量和公平性有显著的影响．和用户为单天线相比，采用天线选择算法可以提升系统的容量和公平性．考虑了用户公平性时的吞吐量和最大系统吞吐量之间的折中关系，并给出了仿真结果．     

永磁同步电机多采样率修正随机梯度辨识

结合多项式变换技术,推导永磁同步电机多采样率系统参数回归模型,在随机梯度辨识算法中引入收敛指数ε,提出多采样率系统修正随机梯度辨识算法。随着收敛指数值的减小,该算法使电机多采样率模型参数辨识过程的收敛速度和精度指标均得到提高。仿真和实验结果证明了该算法的有效性。     

具有切换时延的抢占和非抢占式光交换调度研究

在分组交换和路由器设计中弓』入光交换技术，在可升级性、带宽、功率消耗和成本等多方面具有好处．然而，光交换机的切换时延比电交换机的切换时延长得多，使得传统面向电交换的时隙调度算法不适合于光交换环境，因此，需要设计新的调度算法，以便在传输的时隙空隙和切换次数间找到折衷．将此类光交换调度问题分为抢占式调度和非抢占式调度两种不同情形，分析并指出了它们各自的优缺点．尽管非抢占式调度不利于在时隙空隙和切换次数间取得折衷，但对于任意的切换时延，给出的基于最大加权匹配的贪心算法都可以实现2-近似（成本不高于最优调度的两倍），而且算法复杂度不高，为O（N^2）．对于抢占式调度，也给出了一种新颖的调度算法——2-近似启发式算法．每次在查找交换机的切换矩阵时，该算法都能保证剩下的业务矩阵都是2-近似的．仿真结果和分析表明了2-近似启发式算法：1）非常逼近最优调度；2）比ADJUST和DOUBLE算法无论是在业务传输时延，还是在计算复杂度上，都有显著改善．     

基于粒子群优化算法神经网络在开采沉陷中的应用

考虑BP网络存在收敛速度慢、局部极值等缺点，引入线性下降惯性权重粒子群优化（LWPSO）算法，建立基于线性下降惯性权重粒子群优化（LWPSO）算法的人工神经网络模型，在分析抚顺发电有限责任公司厂区地表下沉的实际观测资料的基础上，对厂区的任意点，任意时刻进沉陷预测研究。     

基于变分的图像分割算法

提出了一种新的基于变分的图像分割算法. 该算法以图像的边缘点为插值点，通过极小化一个能量函数产生光滑的阈值曲面，进而实现图像分割. 为了使所产生的阈值曲面保有原图像的边缘信息，同时又不过度锐化图像的边缘，采用非凸的能量函数，并通过引入二元能量函数，提出一种全局收敛的松弛算法，将一个非凸优化问题转化为一系列本质上的凸优化问题，从而克服了采用传统的梯度下降法会出现收敛速度较慢、甚至不收敛的困难. 实验结果验证了算法的有效性. 此外还初步探讨了相应优化问题求解过程中的参数确定问题.     

结合交替分离(AS)和交替投影(AP)算法的ASAP算法

分析了交替分离(AS)算法与交替投影(AP)算法的一些性质. 根据这些分析结果, 提出了将交替分离与交替投影算法有机结合形成所谓ASAP算法, 以克服交替分离算法收敛速度较慢而交替投影算法又易于陷入最大似然代价函数的局部极值的缺陷. 分析了这种结合的逻辑合理性. 计算机仿真也验证了ASAP算法能够以较少的迭代次数得到信号参数较理想的估计.     

仿射等价Boole函数的分析

利用Boole函数的一些基本变换和相应的不变量，。给出了两个结果：1．Boole函数仿射等价的判定和等价关系求取算法，该算法对Boole函数的科学研究和工程实践都具有重要意义．例如，该算法给出了所有8元3次齐次bent函数的等价关系；2．有效划分了部分参数的Reed—Muller码，如R（4，6）／R（1，6），R（3，7）／R（1，7）．     

遗传算法与最小元素法相结合在物流中心选址中的应用

针对单一品种货物的物流中心的选址问题，采用一种将单亲遗传算法与最小元素法相结合的方法来处理此类问题，并且对遗传算法做了相应的改进，为了避免遗传算法的“早熟”现象，提高收敛速度，采用优化初始种群，自动调整交叉率和变异率的方法。采用这种混合算法的好处是削弱遗传算法的随机性，加快收敛，使算法的效率得到了提高。     

采用非相关联应力应变关系的三维边坡稳定分析

本文提出了一个用于滑坡分析的三维边坡稳定分析新方法．这一方法推广了建立在摩尔．库仑相关联流动法则基础上的三维边坡稳定分析上限解方法．以往经验表明，在三维分析中，某一条柱按相关联法则以摩擦角剪胀有可能在几何上是不成立的．本文介绍的新方法提出了一个二元速度场的概念：（i）首先，建立一个代表岩土材料真实变形特征的塑性速度场；（ii）再建立一个用于功能平衡方程式求解的安全系数的虚速度场．这一新方法允许输入任意的材料剪胀角，从而较好地解决了上限解方法以摩擦角剪胀时几何上可能不成立和相应的计算收敛问题．本文还介绍了此法在一个混凝土重力坝深层抗滑稳定分析中的实际应用．