复杂函数优化中的一种扩展微粒群算法

为了提高标准微粒群算法处理复杂函数时的优化性能,引入了一种扩展形式的新微粒群算法。该算法充分利用了微粒群算法中两个量的优点：群体最优位置利于引导个体快速进化、个体最优位置的中心利于增强群体的多样性。新算法是标准微粒群算法的扩展形式,同时保持了迭代公式的简洁形式。通过复杂函数优化的数值模拟表明,扩展的微粒群算法较标准微粒群算法在寻优能力上有明显的提高。     

一类非线性差分方程解的振动性研究

文章主要讨论了一类非线性差分方程解的振动性,给出了这类方程具有振动解的一个充分条件,从而推广了已有文献的有关结果.     

一种模糊数序关系下的线性规划方法

基于目标函数系数为模糊数的多目标线性规划问题,通过引入模糊数序关系"(＜)",比较了两个模糊多目标向量之间的关系,从而定义了模糊多目标线性规划问题的解和模糊评价函数,最后给出了一种求解这类问题的方法.     

寿命变量的序关系及其封闭性质

基于寿命变量在随机序、凸序、凹序及均值下的比较 ,较详细地研究了这几种比较间的关系以及它们对串、并联系统和卷积运算的封闭性     

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径问题是在给定的网络图中寻找出一条从起始点到目标点之间的最短路径。蚁群算法是一种用于求解优化问题的新型模拟进化算法,该算法在许多相当困难的优化问题的求解中体现了极强的寻优能力和较好的性质。提出了一种利用蚁群算法来解决网络最短路径问题的新方法,并用Matlab语言编程进行算法的实现和仿真。结果表明,蚁群算法在寻求网络最短路方面的应用是可行的。     

计算网络连通可靠度的一种新型算法

大型复杂网络系统的可靠性分析都是NP难问题。结合二分决策图原理和因子分解定理以桥型网络为例提出了一种新型的算法——二分决策分解算法(TPDM算法),该算法便于计算机编程实现,通过与BDD等算法的比较研究表明,该算法的复杂度更低、可行性更高。     

寿命变量的序关系及其封闭性质

基于寿命为量在随机序、凸序、凹序及均值下的比较，较详细的研究了这几种比较间的关系以及它们对串、并联系统和卷积运算的封闭性。