求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法

基于布谷鸟搜索算法和单亲遗传算法,设计了一种求解带时间窗车辆路径问题的混合智能算法.该算法首先对客户位置进行聚类分析,然后再进行各区域的路径优化.混合智能算法不仅改进了布谷鸟搜索算法中当鸟卵被鸟窝主人发现后需要随机改变整个鸟窝位置的操作,同时引入的单亲遗传算法加快了最优配送路线的搜索速度.分析和比较了混合智能算法与布谷鸟搜索算法的计算复杂度.最后采用国际通用标准测试集Benchmark Problems进行测试.结果显示,混合智能算法是求解带时间窗车辆路径问题的一种有效算法.     

一种含参数的修正HS共轭梯度法及其收敛性

提出了一种含参数的修正HS共轭梯度法,该算法具有性质:1参数βBHSk不仅具有梯度值的信息还具有函数值的信息;2参数βBHSk是非负的;3其产生的搜索方向是充分下降的。在合适的条件下,证明了该算法在弱的Wolfe线搜索下具有全局收敛性,数值结果证明了该算法对于求解无约束优化问题的有效性。     

组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.     

部分线性模型的adaptive group lasso变量选择

对部分线性模型的aglasso(adaptive group lasso)参数估计及变量选择问题进行研究.通过构造aglasso的估计函数,将分组部分线性模型变量的选择问题转化为分组因子的选择问题.理论研究表明:该方法能相合地识别真实模型,并且估计具有oracle性质.最后通过模拟研究了所提方法的有限样本性质.     

非线性反应扩散对流方程在多项式子空间的分类

利用不变子空间方法研究非线性反应扩散对流方程,得到了非线性反应扩散对流方程在它所容许的多项式不变子空间中的分类,从而求出相应方程的精确解.     

变质量振动系统的求解与分析

对变质量碰撞振动系统进行求解分析,研究系统参振质量变化时对系统动力学的影响.采用渐近法对变质量振动方程进行近似解析求解,并运用龙哥库塔法进行数值计算.结果表明,渐近解析法与数值法响应一致,渐近法对于解非线性系统动力行为是有效的;且由计算结果可知,变质量会使系统响应产生一定的突变.振动方程中的参振质量变化系数和质量变化频率分别影响系统突变的振幅和周期.当参振质量变化系数为零时,系统响应平稳;该系数越大,系统响应的突变振幅也越大.激振频率与质量变化频率比值越大,响应突变的周期越大.     

基于改进的布谷鸟搜索光伏电池模块参数识别与仿真

光伏电池模块参数识别是一个具有多个局部极值的非线性优化问题,传统的优化技术很难进行精确识别.基于交叉熵方法构建一种改进的布谷鸟搜索,该方法利用交叉熵全局优化算法和布谷鸟搜索的协同演化来快速而精确识别光伏模块参数.实验结果表明所构建的算法用于识别光伏模块参数是可行和有效的,且具有全局搜索能力强、优化精度高和鲁棒性好等特性.     

金属材料弹性模量随机场相关特性的实验与分析

利用弹性模量和硬度的联系,完成了铝合金LY12CZ-M和合金钢30Cr Mn Si A弹性模量随机场相关特性的实验测量及分析。具体工作包括测量试件空间各点的洛氏硬度,并以区域化变量理论中的相关函数为工具对测量数据进行统计分析。分析结果表明:金属材料弹性模量随机场的变异系数在7%左右;随机场的空间连续性较好,不存在块金效应;相关函数模型宜选用单指数型;随机场不同方向上的相关特性几乎相同。     

安全云环境中基于minhash函数的多关键字检索方案

为了降低硬件购置成本,许多机构倾向于使用稳健快速的云服务将他们的数据转包出去;然而,外包数据可能含有需要防护的敏感数据;而云提供商并不能可靠满足这一要求.因此,必须采取防护措施,以保护敏感数据不受到云服务器和其他未授权机构的破坏.提出了一种基于Minhash函数的高效加密云数据隐私保护多关键字检索方法;该方法根据数据所有者生成并外包给云服务器的加密可检索索引进行加密云检索.已知检索内容后,服务器采用tf-idf加权法将检索内容与可检索索引相比较,除了鉴于隐私因素可被泄露的信息外,不需其他信息即可返回结果.基于公开的Enron数据集的仿真实验结果表明,该方法可保证用户只会检索到最相关的条目,不会对用户造成不必要的通信和计算负担.另外,在检索精度方面,也要优于现有的方法.     

具有可变终端代价项的非线性模型预测控制

针对离散时间非线性系统的模型预测控制问题,提出了一种具有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案.此方案通过引入自调节因子,并对其设定不同的自调节规则,使终端代价函数项具备了可变自调节性能.证明了带有可变自调节终端代价项的模型预测控制方案可保证闭环系统的性能.为自调节因子提出了若干自调节规则,并分别分析了它们的性质.用实例证明了研究结果的有效性.