用图论理论正确掌握破圈法

用图论中有向树和赋权图的理论指出了一些书中所讲破圈法的错误，同时也点出了求网络图中关键路线的两种新方法，详细说明了如何正确使用破圈法。     

带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法

利用种群的平均信息和保持活性策略,试图改变粒子群优化算法的性能,从而提出了一种带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法,对典型优化问题的实例仿真说明带有种群平均信息和保持活性策略的粒子群优化算法比保持活性的粒子群优化算法具有更好的性能和全局搜索能力.     

一种纸牌魔术的数学原理

纸牌魔术的玩法遵循数学的一般原理 从数学的角度揭示了一种纸牌魔术的原理 ,并对其进行推广 ,得到了更一般的形式     

基于期望生存率的动态自适应粒子群算法

针对惯性权重线性递减粒子群算法(LDPSO)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(DAPSO).在该算法中引入期望生存率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为期望生存率的函数.每次迭代时算法可根据当前粒子群平均期望生存率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性.对6个典型函数的测试结果表明,DAPSO算法的收敛速度明显优于LDPSO算法,收敛精度也有所提高.     

次弧连通锥-凸集值优化问题近似解的最优性条件

本文讨论相依上图导数形式下广义弧连通锥-凸集值优化近似解的最优性条件问题.首先,本文引入次弧连通锥-凸集值映射的概念,并举例说明次弧连通锥-凸性是弧连通锥-凸性的推广;其次,得到了次弧连通锥-凸集值映射的两个有用性质;最后,在次弧连通锥-凸性条件下,分别建立了集值优化问题强近似极小元和弱近似有效元的充分最优性条件.     

单纯形微粒群优化算法的改进及其在优化PID参数问题中的应用

实现了对单纯形微粒群优化算法(SPSO)的改进.在利用单纯形法进行局部寻优的过程中,结合一维搜索中的0.618法选取压缩因子和扩张因子,将这一改进的方法应用在PID调节器的参数优化问题中,并进行了仿真实验.实验结果表明:改进后的单纯形微粒群优化算法的寻优过程更为完善,而且收敛速度更快.     

自动控制系统PID调节器参数最优化技术研究

对PID调节器参数的设置采用单纯形加速法进行系统地分析研究 ,在算法上进行必要的改进 ,并进行仿真实验 ,从而使寻优过程更为完善 ,收敛速度更快     

融合对数交叉概率因子和随机迁移的差分进化算法

针对差分进化算法在后期收敛缓慢和易陷入局部极值缺点,提出了一种带有对数递增交叉概率因子和随机迁移算子的差分进化算法。这个算法增强了收敛速度和精度,同时也提高了全局寻优能力。数值实验结果表明,所提出的算法LMDE比基本DE和带混沌差分进化算法CDE在收敛性和稳健性以及全局寻优能力方面更好。