梯形修正公式及其余项“中间点”的渐近性

给出了一种带端点导数的梯形修正公式,并给出了该公式的截断误差。分析了相应的复化求积公式的收敛阶,其收敛阶比复化梯形法提高了2阶;并通过对梯形修正公式余项的研究。讨论了该求积公式余项中间点的渐近性,使求积公式的代数精度得到进一步提高。     

生态风险评价与风险决策模型及应用——以河西走廊荒漠绿洲开发为例

河西荒漠绿洲地区农业经济系统的耦合将导致其巨大潜在效益的发挥,同时也伴随着生态风险的产生．研究了生态风险的内涵,探讨了系统耦合过程产生生态风险的主要动因,建立了生态风险评价与风险决策的数学模型系列,并用之于农业经济系统的风险管理与防范．     

解优化问题的遗传加速信赖域搜索算法

针对解优化问题的信赖域算法迭代点变化受到信赖域半径约束导致运算速度下降,作者提出了一种遗传加速信赖域搜索算法,该算法在信赖域迭代点变化速度受到信赖域半径约束时,用遗传算法在扩大了的信赖域内求解信赖域子问题,得到加大了的迭代步长,摆脱了短步长迭代的约束,同时通过调节参数可以控制遗传算法加速次数的多寡,从而提高了收敛速度.算法分析和算例表明了新算法的有效性.     

求解非线性方程的五阶收敛迭代法

导出了一种求解非线性方程的五阶迭代法,讨论了该迭代法的收敛性和误差估计式,并通过数值实验进行了验证,表明此方法具有较高的收敛阶数和效率指数.     

基于自适应混沌变异的k-均值聚类粒子群算法

针对经典粒子群(PSO)算法易出现早熟收敛和搜索精度差的缺陷,提出了一种基于混沌变异的k-均值聚类PSO优化算法(FCPSO).该算法首先通过k-均值聚类方法把粒子群分成若干个子群体,从而在迭代过程中每个粒子根据其个体极值和所在子种群中的全局极值来更新自己的位置和速度.其次,在算法中引入自适应混沌变异,有效的增强了子群体之间信息交换和经典PSO算法跳出局部最优解的能力.对几个典型可变维函数的测试结果表明,该算法是非常有效的.