基于Choquet模糊积分算子的多指标属性船型方案优选模型

船型方案排序及优选是一个多指标属性、多层次且指标属性相互关联的决策问题.考虑船型方案评价中各评价指标间存在的模糊性和相互关联性,利用模糊测度和Choquet模糊积分算子对船型方案进行优选.此方法的优点是考虑了方案各指标属性的关联关系,而且决策过程不用确定各指标属性的权重,减少了决策过程中决策者的主观臆断性,使排序结果更具客观性和科学性.计算实例说明:基于Choquet模糊积分方法建立的船舶方案优选模型正确,方法简单,结果合理,为船型方案选择提供了一种可靠的参考.     

带积分边界条件的共振边值问题正解的存在性

基于O’Regan和Zima所研究的范数形式的Leggett-Williams定理,利用Banach空间中锥和Leray-Schauder度的性质,研究了带有积分边界条件的二阶共振边值问题正解的存在性。最后给出了例子验证所得结论。     

李超代数S(2)上的Rota-Baxter算子

主要研究李超代数S(2)上权为0的Rota-Baxter算子, 根据S(2)_0^-与sl(2,C)同构的这一性质, 利用sl(2,C)的Rota-Baxter算子, 给出了李超代数S(2)上的权为0的偶的Rota-Baxter算子, 同时利用 Rota-Baxter算子的定义计算得到了李超代数S(2)上的权为0的奇的Rota-Baxter算子。     

坐标本征态的 Fock 表象表示

利用由 Dirac 符号表示的线性谐振子的本征态，引入了 Fock 表象，并通过线性谐振子本征态的完备性和厄米多项式的母函数得出了坐标本征态在 Fock 表象中的具体表达式，为进一步发展 Dirac 符号做好了铺垫。     

一种改进的边界扫描的路面裂缝检测算法

针对路面图像噪声较多、目标裂缝跟踪难等问题,分析对比了几种传统的经典边界扫描方法,如Sobel、Canny等算法,并根据路面裂缝图像的特点,提出了基于绝对梯度值的Sobel改进方法,使得边缘信息得到加强、减少了噪声以及伪边缘。经过后续图像的处理,能够较好地跟踪识别路面图像的裂缝信息。     

少控制参数的分层式骨干粒子群优化算法

针对传统粒子群优化易于早熟的缺点,提出一种少控制参数的改进骨干粒子群优化算法.该算法利用关于粒子全局和个体极值点的高斯分布更新粒子的位置,无需设置惯性权重和学习因子等控制参数;利用混沌扰动策略产生粒子的全局极值点,提高了粒子群的多样性;为改善算法的全局探索能力,依据收敛速度动态分配每个粒子的变异概率,设计了一种自适应跳离算子;为均衡算法的局部开发和全局探索能力,给出了一种分层式粒子更新公式.最后,将所提算法用于多个典型测试问题,并与三种典型算法进行对比,实验结果证明了它的有效性.     

BL-代数的余零化算子及其BL同态像

通过在BL-代数中给出单点余零化算子的概念,研究单点余零化算子的基本性质;在BL-代数中讨论多点余零化算子的基本性质,并给出BL-代数的一个子集是多点余零化算子像的充要条件;研究多点余零化算子BL同态像的性质并分别给出余零化算子的BL同态像和余零化算子的BL同态原像是余零化算子像的充要条件.     

有序分位加权集结算子及在激励评价中的应用

为在信息集结过程中体现指标值的相对发展水平,提出了一种新的集结方法,即有序分位加权集结算子.该算子尤其适用于激励评价问题,其主要特征是用分位数表示指标值的相对发展水平,并且在信息集结过程中融入了决策者不同程度的激励偏好.通过性质分析,发现该算子具有置换不变性、界值性和条件单调性等特征.进一步,以算例的方式分析了该算子在激励评价中的应用问题,发现该算子在信息集结中通过权重加和不等于1的方式能够放大或缩小集结值,从而凸显被评价对象之间的差异,实现激励的目的.     

算子Dn＋p-1在亚纯p叶星象函数上的性质

在复分析中,亚纯叶函数有很好的性质和应用.利用Hadamard卷积为f（z）∈∑p定义了一个新的线性算子Dn＋p-1f（z）=ψp（n＋p,1;z）＊f（z）,然后研究线性算子Dn＋p-1在亚纯p叶星象函数上的一些性质.     

单亲遗传算法在物流合乘优化中的应用

本文运用单亲遗传算法解决物流合乘的路径优化问题。通过在染色体上基因换位、移位、逆转等基因重组操作进行个体繁衍,经过若干代的繁衍迭代,从所有的上下车点中找出一条最优的、费用最少的路径。实验结果表明,该算法在提高合乘成功率的同时,还有效地降低了车辆运行时的总成本。