一类时滞非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法

建立了一个用于求解一类时滞非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法,在空间和时间方向上该方法分别具有四阶和二阶精度.为了证明解的存在唯一性,建立了一个单调迭代算法,该算法也给出了一个求解算法.同时讨论了数值解的收敛性.     

非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法(英)

建立了一个用于求解非线性抛物型方程时间周期解的有限差分方法，在空间和时间方向上该方法分别具有四阶和两阶精度. 为了证明解的存在唯一性，建立了一个单调迭代算法，该算法也给出了一个求解算法. 同时讨论了数值解的收敛性. 数值结果显示了该方法的优越性.     

一类时滞非线性抛物型方程的数值解法

利用上下解方法及相应的单调迭代方法, 建立一个用于求解一类时滞非线性抛物型方程时间周期解的有限差分格式, 在空间和时间方向上该格式分别具有四阶和二阶精度, 并证明了周期解的存在惟一性, 给出了一个求解算法, 同时讨论了数值解的收敛性. 数值结果表明了所给方法的优越性.     

一类对流扩散方程的高精度数值解法

本文针对对流扩散方程,建立了一个在空间和时间方向上分别具有四阶和二阶精度的有限差分格式,为了证明解的存在唯一性,建立了一个单调迭代算法,该算法也给出了一个求解算法。     

用状态空间法求机构运动微分方程组的稳态解

本文给出了用状态空间法求机构运动微分方程组稳态解的封闭式算法,该算法归结为求解一个以机构一系列离散位置的状态变量为未知数的大型线性方程组。为减少计算时间和储存空间,还对求解该线性方程组的数值方法进行了讨论。     

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。     

应用最小费用流求解活动网络时间-费用模型

提出了利用最小费用流原理求解时间-费用优化模型的方法.应用对偶理论将费用-优化模型转换为适用于状态算法求解的最小费用流问题,采用互补松弛定理和状态算法推出了由对偶问题最优解求出原问题最优解的等式,以一个实例说明了利用上述方法求解时间-费用优化模型最优解的步骤.所提出的求解时间-费用优化模型的算法,提高了求解问题的效率,可用于大型工程网络的费用优化.     

可靠性约束函数未知的网路费用最小化快速求解

针对现代网络可靠性约束函数未知的网络费用最小化问题,提出基于在线SVM和MCS技术的快速求解算法.该算法由Monte Carlo仿真方法模拟网络可靠度值,由量子粒子群算法搜寻目标全局最优解,并充分利用MCS技术模拟的可靠性信息,在线建立SVM可靠性评估模型,借助SVM模型评估后续搜寻解的可行性,减少MCS模拟次数和求解时间.与Yeh方法相比,在可靠性模拟精度为0.01的条件下,模拟次数和求解时间都缩小近1个数量级.     

煤矿铁路最优空车分配方案的数学模型及算法

运用计算机编制矿区的最优空车分配方案 ,使全矿的总落地煤最少 .建立了数学定义和数学模型 ,给出空车分配问题的一系列最优性准则及化简方法 ,有效地降低了求解该问题的规模 .应用动态规划方法编制了求解该问题最优解的计算机算法 ,分析了该算法的复杂性和有效性 .通过对一个实例的计算和结果的分析 ,说明该算法在实际应用中是可行的 .     

基于改进粒子群优化的弹道并行求解算法

弹道解算精度与解算时间直接影响了火控系统的整体性能,然而精度与时间往往是相互矛盾的两个因素,在不损失精度的情况下提高解算速度具有重要意义. 基于改进粒子群优化的弹道并行求解算法,采用并行求解算法充分发挥多核计算机的性能,从而在不损失精度的前提下有效地提高了弹道解算的效率. 该方法首先通过引入粒子群优化算法将弹道解算转化为一个寻优过程,利用周氏迭代修正公式计算得到的修正角度引导粒子群更新加快算法的收敛速度;然后通过将粒子分配到并行域的线程中将弹道解算方法并行化. 数值实验表明本方法可以有效提高弹道解算的收敛速度,将计算时间平均缩短为原有时间的1/5.