一类无约束优化问题的非单调谱共轭梯度方法

结合文献[5]给出的求解非线性无约束优化问题的新公式βkWYL=[gTk(gk-‖gk‖/‖gk-1‖gk-1)]/gk-1Tgk-1提出了一种新的非单调谱共轭梯度法,证明算法具有全局收敛性,并进行数值试验.数值试验结果表明,该方法具有良好的计算效能,特别适合于求解大规模无约束优化问题.     

海红果树锈病的发生与综合防治

就河曲县近年来海红果树锈病发生的危害、规律及防治技术进行了综述。     

蒙特卡洛模拟在工程项目风险决策中的应用

介绍了蒙特卡洛方法,论述了蒙特卡洛方法在工程项目风险决策中的分析步骤,并通过实例进行了说明。     

基于遗传禁忌算法的任务分配与调度的研究

任务分配与调度问题是公认的NP问题，为了合理的对备份任务进行分配与调度，使得最短时间内完成备份任务，提出了基于遗传禁忌搜索的备份任务调度算法。重点研究了遗传算法和禁忌搜索算法，并针对二者的不足，提出将其两种算法混合，相互取长补短，仿真实验结果和实例应用表明，笔者提出的算法其搜索效率比单一的遗传算法具有较好的效果。     

组合蚁群算法及其化工应用

针对连续空间优化问题,提出基于新型蚁群算法和模式搜索策略的组合蚁群优化算法。该算法将解空间的每维变量都划分成若干子域,根据每维变量各个子域中信息量占每维变量总信息量的比例来决定蚂蚁在各个子域间的转移,并在各子域中引入遗传操作实现蚂蚁品质的提升。同时,当最优解经过若干代没有改进时,对所有蚂蚁通过模式搜索策略加快收敛进程。以非线性连续优化问题为例进行仿真,结果表明:该方法比遗传算法具有更好的性能。最后,将该算法应用于反应动力学模型参数估计,取得良好的效果。     

一种嵌入式系统扩展流关系Petri网及应用

为了将数据流和控制流在同一个模型中明确标识,将经典Petri网的4元组结构扩展为7元组,定义一种新的嵌入式系统扩展流关系Petri网表示方法,应用该表示法对火车控制系统进行建模,并将该模转换成等价的时间自动机模型,用UPPAAL进行形式化验证.验证结果表明火车控制系统具有可达性和安全性,说明建立的模型是合理有效的.     

图的弱控制数及其束缚数

图的束缚数是图的控制数研究中一个很重要的方面,它在某种程度上反映了图的控制数对边数的敏感度.本文通过对图的结构特征的分析,研究了图的弱控制数及其束缚数,分别给出了紧的上界.     

一种混合遗传禁忌搜索的模糊聚类算法

传统基于目标函数法的模糊聚类算法是一种迭代的"爬山"算法,容易陷入局部最优解.提出了基于遗传算法与禁忌搜索结合的模糊聚类算法,综合运用遗传算法的多出发点和禁忌搜索的记忆性来改善聚类的效果,并通过迭代的遗传禁忌搜索算法产生最优聚类中心,实验中分别通过人工数据和标准数据测试验证了该算法的有效性.     

Efficient Fault Tree Analysis of Complex Fault Tolerant Multiple-Phased Systems

Fault tolerant multiple phased systems (FTMPS), i.e., systems whose critical components are independently replicated and whose operational life can be partitioned in a set of disjoint periods, are called "phases". Because of their deployment in critical applications, their reliability analysis is a task of primary relevance to validate the designs. Fault tree analysis based on binary decision diagram (BDD) is one of the most commonly used techniques for FTMPS reliability analysis. To utilize the technique the fault tree structure of FTMPS needs to be converted into the corresponding BDD format. Our research work shows that the system BDD generation algorithms presented in the literature are too inefficient to be used for industrial complex FTPMS because of the problems, such as variable ordering and combination of large BDDs. This paper presents a more efficient approach consisting of a flatting pre-processing technique, a proved efficient ordering heuristic and a bottom-up generation algorithm. The approach tries to combine share-variable BDDs by complex combination operation firstly and then combine no-share-variable BDDs using simple combination operation, thus to alvoid the intensive computations caused by large BDD combination operations. An example FTMPS is analyzed to illustrate the advantages of our approach.     

序列寻访理论与大学生失业

对序列寻访理论模型的假设、相关概念进行了阐述，并利用该理论模型对当前大学生的失业问题进行了分析，提出了相应的政策建议。