多维函数全局寻优的团队进步算法

通过模仿团队进步需要的学习、探索行为和成员更新规则,提出了一种新颖的双群体演化算法,称为团队进步算法(TPA).算法将一个团队的成员分为精英和普通组,建立了两组的学习样板,定义了学习和探索运算,并合理设定了成员更新规则.两组成员在搜索过程中出现了明显分工,使算法兼备了全局搜索、局部搜索和定向搜索的能力.数值试验结果验证了新算法具有实现简单、全局寻优成功率高、收敛快、计算量少、坚韧性强和参数选择相对容易等特性,对解决优化应用问题具有较大的价值.     

完善人事争议诉讼之构想

完善人事争议诉讼这一诉讼模式还存在这样那样的不足。本文将从人事争议诉讼存在的缺憾进行阐述，进而提出进一步完善此诉讼程序的构想。     

DEDS的模拟退火仿真优化方法

本文对模拟退火优化方法进行了修改,使它能较好地适应于DEDS的仿真优化研究.文中对两种优化状态下,仿真目标值之差的估计误差性质进行了分析,并对修正后算法收敛的最优性进行了理论证明。     

MIS新思维软件工具的设计与实现

本文针对目前陈旧的管理软件的设计方法提出了一种新的观点,同时探讨了为实现这种新观点而研制的软件工具的设计方法和实现技巧。     

约束条件下直动凸轮机构最佳偏距的程序优化

在直动从动件盘形凸轮的设计中，减少推程压力角可改善凸轮的受力条件，适当的偏置可以减少压力角。本文通过计算机设计方法来确定具有最小凸轮机构尺寸时的最佳偏距。     

Petri网系统的可达性分析

对Petri网系统的可达性问题做了综合性的阐述和分析, 提出了利用能量优化方法来解决可达性问题的方法, 并在此基础上结合计算代数方法和神经计算模型对可达性问题做了进一步的研究. 主要工作包括 1.给出了Petri网到线性空间的映射规则及其可达性的等价性定理; 2.建立了能量优化模型, 将可达性判断化为优化问题; 3.用神经网络来求解能量优化模型; 4. 最后综合了计算代数方法和能量优化模型的优点给出一个基于计算代数和神经计算的方法. 作者提出了一种利用基于硬件的大规模并行的神经计算来代替基于软件的串行的数字计算的可达性判断的解决方案.     

改进QDPSO算法在BP网络训练中的应用

QDPSO（Quantum Delta-Potential-Well-based Particle Swarm Optimization）算法是基于量子空间的粒子群算法，对QDPSO算法进行了改进，结合Iris分类问题，应用到BP网络的权值优化中，并和基于标准PSO算法的方法进行了比较。实验结果表明：该算法性能优于所比较的两种算法，并且具有良好的收敛性和稳定性。     

高校成为行政诉讼被告的行政法思考--兼论高校管理权的行使

高校与受教育者之间的纠纷日渐增多，使我们有必要对高校的法律地位、高校管理权的运作、立法对此应如何加以规制等问题进行探讨，以推进依法治教和高校改革的顺利进行。     

谈语文教学程序的优化

一堂语文课的教学内容以何种程序呈现给学生，取决限教学程序的优化，文章分别从教材呈现的程序和学生思维的特点两个方面论述了教学程序的优化，目的是探讨语文教学的最优化程序，大大提高教学效率。     

服装生产过程管理及优化问题探讨

随着市场竞争的日益激烈,服装产品越来越向小批量、多品种的方向发展,这对服装企业的生产过程管理提出了更高的要求。本文在对服装生产特点分析之后,探讨了服装企业生产过程常见的问题,并在最后提出了改进的方法。