赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间的完全k-凸性

利用Banach空间凸性理论和广义Orlicz范数的特征,研究了赋广义Orlicz范数Orlicz函数空间完全k-凸性,得到了Orlicz函数空间关于广义Orlicz范数完全k-凸的判别准则.     

非线性n阶边值问题的正解的存在性（英文）

本文研究以下非线性n边值问题的正解的存在性{u(n)(t)+h(t)f(t,u(t))=0 0t1,11u(0)=∫01u(t)dα(t),u(1)=∫01u(t)dβ(t)u'(0)=…u(n-3)(0)=u(n-2)(0)=0其中h∈C(0,1)∩L(0,1)非负并且在t=0与t=1处奇异,f∈C([0,1]×R+,R+)(R+=[0,11∞)),∫u(t)dα(t)与u(t)dβ(t)是具有广0∫义测度的Riemann-Stieltjes积分,即α(t)与β(t)具0有有界变差。     

Hilbert空间中均衡问题与渐近非扩张半群的迭代算法的强收敛性

针对均衡问题和渐近非扩张算子半群的公共元问题,提出一个新的迭代算法,在合适的条件下,证明了由此迭代算法生成的序列的强收敛性定理.     

I{2}和M{2}的有效刻画(英文)

Stewart给出了一个矩阵2-逆集合M{2}的刻画公式.但其中含有多余的任意参数,因而不是一个有效刻画.本文利用方阵的满秩分解,为I{2}_s的一个真子集B_1剔除了Stewart公式中的多余任意参数,得到了B_1的有效刻画公式;还证明了I{2}是其有限个子集的并集,其中每个子集与B_1等距同构.由此可分别建立I{2},I{2},M{2}和M{2}的有效刻画公式.算法2.1则可用于无重复地计算I{2}_s的每个元素.     

求解旅行商问题的离散人工萤火虫算法

针对旅行商问题,提出了一种结合变邻域搜索算法思想的离散人工萤火虫算法.文中通过引入交换子和交换序的概念对人工萤火虫算法中的距离进行了重新定义;为了增加萤火虫群的多样性,避免算法过早陷入局部最优,采用了基于变邻域搜索算法的扰动机制.在多个旅行商问题上的测试结果表明,与文献中的算法相比,文中提出的离散人工萤火虫算法具有较好的求解性能.     

非化学计量对铁氧化物还原热力学平衡的影响

铁氧化物是具有非化学计量比的化合物,非化学计量对铁氧化物的还原过程带来一系列影响。本文采用Dieckmann缺陷模型和Weiss的浮氏体理想固溶体模型分别对非化学计量比的磁铁矿和浮氏体进行了热力学计算。同时根据电荷守恒和物质守恒,对铁氧化物固溶体的综合缺陷度δ与还原失重率和亚铁含量的关系进行了分析,以期对实验终产物的判定提供依据。通过理论分析与计算,最终明确了不同化学计量比的磁铁矿和浮氏体在不同温度下的平衡还原势PCO(H2),即相应的优势区图。在给定还原势的纯赤铁矿等温还原过程(未有金属Fe生成时),当失重率小于6%时,还原产物属于Fe3+占优势的磁铁矿区域;当失重率高于6%时,反应进入Fe2+占优势的浮氏体区域。     

一类二阶强迫非线性微分方程的振动性

利用广义变分原理和Riccati变换建立了带有阻尼项的二阶强迫非线性微分方程(r(t)Ψ(y(t))︱y′(t)︱α-1 y′(t))′+p(t)Ψ(y(t))︱y′(t)︱α-1 y′(t)+q(t)f(y(t))=e(t)的振动准则,并改进和推广了已有的研究成果.     

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.     

混合Kriging代理模型的高维参数估计优化算法

基于Kriging代理模型的优化算法对于解决函数计算昂贵的优化问题非常有效,但并不适用于高维参数的优化.针对该问题,提出了一个混合Kriging代理模型和多种优化技术的算法.该算法在Kriging模型选择新样例点时使用单维参数独立优化以克服维度灾难并提高收敛速度,同时基于已构建的Kriging代理模型信息提出一种新的动态坐标扰动策略,并将该策略用于高维参数优化以得到更好的目标函数值.为了保证不丢失全局最优解,在使用一般期望提高加点策略作为选点原则时,在期望函数的多个峰值同时选点.为了验证算法的有效性,将该算法应用于具有41维参数的人类白细胞代谢网络参数估计问题.实验结果表明,在有限的迭代次数下,该算法能产生较小的目标函数值,以及和实验拟合较好的参数估计结果.     

集装箱堆场出口箱箱位分配多目标优化模型

为了合理分配集装箱堆场出口箱箱位,考虑出口箱进场时间的随机性以及出口箱重量的不确定性,以取箱装船过程中尽量避免翻箱操作、最小化存储成本、使各堆栈中箱子数均衡为目标建立堆场出口箱箱位分配的多目标优化模型.应用MATLAB软件中YALMIP工具箱编程求解.针对此模型,设计3组实验,分析贝位中已占用箱位数对箱位分配的影响,以及各堆栈中箱子数均衡与存储成本之间的关系.结果表明该模型能够从总体上实现对出口箱箱位分配的优化并能尽量避免取箱装船过程出现翻箱操作.