群体智能算法搜索策略的性质及对停滞现象的影响

群体智能算法模拟生物进化或动物群体协作的搜索机制, 其目标是快速有效地搜索复杂优化问题的解空间, 寻求全局最优解. 本文通过对群体智能算法的搜索机理进行分析, 根据在搜索过程中解集内部结构变化的性质定义了解集多样度, 并在此基础上研究了两种基本的搜索策略--多样化搜索和集中化搜索对解集进化过程中的停滞性的影响, 证明了集中化搜索不可避免地使解集中的候选解逐渐趋于单一, 是导致算法停滞收敛的主要原因; 而多样化搜索能从任何候选解出发搜索到整个编码空间中的任一个点, 即整个空间是多样化搜索的可达域, 但将使算法不收敛. 本文采用三类典型的群体智能算法: 遗传算法、蚁群算法和粒子群算法进行了实验, 验证了上述分析结论的正确性.     

三阶非线性向量微分方程奇摄动边值问题解的高阶近似

研究三阶非线性向量微分方程奇摄动边值问题,在适当的条件下,利用边界层校正法和对角化技巧,证得解的存在性并给出解的任意阶的一致有效的渐近展开式.     

粒子群算法改进策略研究

粒子群算法是在鸟群、鱼群和人类社会的行为规律的启发下提出的一种新兴的基于群智能的演化计算技术,是一种启发式全局搜索算法,通过群体中个体之间的协作和信息共享,通过迭代寻找最优解。由于粒子群算法中粒子向自身历史最佳位置和领域群体历史最佳位置聚集,形成种群的快速趋同效应,容易出现陷入局部极值、早熟收敛或停滞现象。基于此,对粒子群的改进进行了全面的分析和研究。     

沟通技巧在病案复印人性化服务中的运用

探讨了沟通技巧在病案复印人性化服务中的作用。坚持有效沟通的原则,采取书面沟通、语言沟通、非语言沟通相结合的方式。病案复印人性化服务满意度明显提高,达99.85%。有效的沟通是提高病案复印人性化服务满意度的有效途径。     

一种修正PRP共轭梯度法的全局收敛性

PRP共轭梯度法是众多求解无约束优化问题的共轭梯度法中数值效果表现最好的算法之一.提出一种修正的PRP共轭梯度法,该算法始终产生充分下降方向,并且该充分下降性的产生不依赖于任何线搜索.在一定的条件下,证明了该算法在Armijo型线搜索下求解无约束优化问题时具有全局收敛性.最后,给出了相应的数值结果,证明了该算法的有效性.     

等式约束优化问题的一类混合共轭梯度投影算法

构造了一种混合共轭梯度法,并将其与Rosen投影梯度法相结合运用于求解线性等式约束优化问题.这种新的混合共轭梯度投影法有效改善了Rosen投影梯度法收敛性速度较慢的情况,并在Wolfe线搜索下具有全局收敛性.     

一种变步长超宽带同步捕获的方法

针对跳时超宽带系统中多径和窄脉冲引起的平均捕获时间长、捕获精度低等问题,提出一种用于改进平均捕获时间和捕获精度的变步长同步捕获的方法。算法采用非连续搜索并利用多个门限有效调整搜索步长,整个搜索过程遵循由粗到精的快速搜索策略。本文对该算法的平均捕获时间进行性能分析,并在基于脉冲体制的跳时超宽带系统仿真中将其与经典算法进行比较,采用平均捕获时间和捕获精度作为衡量标准。     

一种考虑蛋白质柔性的分子对接方法

分子对接是计算机辅助药物分子优化设计中的一种重要方法,为此建立了基于诱导契合的分子对接优化模型.模型中引入残基基团的概念,将蛋白质划分成若干个残基基团,通过这些残基基团的运动近似表征整个蛋白质的运动情况,并将配体小分子的运动处理为平移、转动和柔性键旋转三部分分量.设计了一个将k-均值聚类和遗传算法相结合的快速迭代格式,并采用多种群遗传策略和信息熵控制的空间减缩搜索技术加速了分子对接设计中的遗传演化进程.在此基础上,开发了一种考虑蛋白质柔性的对接程序FkxGAsDock.数值试验表明,该程序较好地平衡了效率与精度之间的关系,取得了满意的对接结果.     

修改的LS共轭梯度法在强Wolfe条件下的全局收敛性(英文)

提出一种修改的LS共轭梯度法.在精确线搜索下,该方法可归结为LS共轭梯度法.在非精确线搜索下,它满足充分下降条件gkTdk≤-3/4∥gk∥2.本文还证明了其在强Wolfe条件下的全局收敛性.初步的数值结果表明该方法是有效的.     

在非单调线搜索下的CD共轭梯度法的收敛性

对CD共轭梯度法给出一种新的非单调线搜索方法,并证明了在这种非单调线搜索方法下能保证原CD共轭梯度法的全局收敛性.