基于距离空间的遗传算法分析

通过对简单遗传算法的分析，发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换，这样，从函数的角度来看，引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题，因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充，引入了一种几何模型-距离空间，并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果，指出了改进遗传算法的途径，并提出一种改进的二进制非线性遗传算法，仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发，提出了一种全新的分析遗传算子的方法，对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。     

食物链算法及其在供应链计划中的应用

人工生命两个重要特征是突现和与环境进行动态交互作用，即人工生命个体间微观的相互作用将在整个生命系统中产生突现集群的现象；同时食物链也是生命系统中重要而有又广泛存在的重要现象。基于上述思想，提出一种新的基于人工生命的算法，称为食物链算法。并把它应用于供应链计划中企业联盟的企业伙伴挑选与生产能力分配问题。该算法模拟了在未来市场需求的刺激下，供应链的成员企业是如何不但调整自己的生产能力，以及供应链如何挑选成员企业组成企业联盟的。该算法较好的解决了既有企业联盟伙伴挑选又有生产能力分配，这一具有分布特征的问题。并可应用于供应链管理的其他的问题，比如选址．分配问题。     

一种基于组合RBF网络及混沌理论的弱目标检测算法

针对复杂背景中的弱目标检测问题，提出了一种基于组合RBF网络及混沌理论的检测算法。该算法具有结构简单的优点。文中对算法的可实现性及合理性进行了理论分析，建立了基于预测误差优化的非线性预测模型，并结合闽值化处理实现了对弱目标的检测。在理论分析的基础上，对所提出的算法进行了仿真，结果表明了检测算法的有效性。     

采用遗传算法的中轨区域通信星座优化设计

区域通信星座的研究具有重要的现实意义，给出一种利用遗传算法设计中轨区域通信星座的方法。首先分析、确定中轨通信星座优化涉及的轨道控制参数，然后讨论了星座覆盖性能的评价准则，对星座系统的轨道控制参数集进行二进制编码后，利用遗传算法来获得对服务区具有最佳覆盖性能的星座类型。为了验证该方法的有效性，选择我国本土的一块区域，以最大覆盖率为目标进行仿真，结果表明该方法可以在给定条件下获得性能良好的星座方案。     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。     

星际链路天线的建模与仿真

理论结合工程实践，介绍了卫星通信网络中的星际链路的特点及各种关键因素，重点讨论了星际链路天线的仿真模型，分别建立了天线方向图模型和天线增益模型，并给出了NS下的仿真分析方法，提高了NS下卫星通信网络的仿真精度。     

混合粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构。通过构造单个粒子的最优序列代替单一的进化方向和类似于蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种进化可能方向,提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。算法同时设计了最优序列的加入规则和基于粒子群聚度的最优序列动态长度控制方法。改进后的混合粒子群算法保证了算法拥有更强的搜索能力,也保留了粒子群算法高效优化的特点。仿真实验证明,混合粒子群方法相对传统方法而言具有明显的精度优势。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。     

基于Delta算子的QR分解LMS算法

针对基于Delta算子的自适应滤波问题,提出了Delta算子描述的QR分解LMS(Delta-QR-LMS)算法。首先给出后向Delta算子模型的另一种表示形式,并利用该变换公式推导出Delta-QR-LMS算法的具体迭代步骤。通过仿真算例表明,Delta-QR-LMS算法比传统的LMS算法具有更好的滤波性能和更快的收敛速度。