基于分流率的路径交通量求解算法

为求解交通分配问题，提出一种基于分流率的路径交通量求解方法．该方法通过求解一个基于分流率的交通分配模型确定了满足用户平衡准则的路径交通量．文中首先给出分流率的定义，并根据该定义建立一个以分流率为求解变量的交通分配模型，然后证明该模型等价于传统的以路径交通量为变量的交通分配模型．新建模型是一带等式约束和不等式约束的非线性规划，它的变量个数是网络中终点个数和路段个数之积的线性函数，且比以路径交通量为变量的交通分配模型要少很多．文中通过引入网络中节点和有向路段的平均成本的定义简单有效地解决了新建模型消除等式约束后梯度难以求解的问题，并以此给出新建模型的求解算法．该算法以近似Newton方向到约束空间上的投影作为下降方向，用不精确搜索技术确定搜索步长．文中从理论上证明了算法的可行性和收敛性，并通过算例阐述了算法的有效性．计算结果表明：该方法可在理想的时间内求解大规模网络的交通分配问题；在计算时间、计算精度和所需存储内存上比其他能够确定出路径交通量的求解算法都要优越；在相同的计算精度下计算时间仅仅是其他算法的三分之一，甚至更小．     

MDOCEM中一种改进的启发式任务分解算法

基于多Agent的分布式开放计算环境模型(MDOCEM)中,任务分解是提高任务执行并行度的重要环节。针对有关学者提出的一种启发式任务分解算法,分析了它的特点与不足,并据此提出了一种改进的启发式算法,该算法采用目标驱动的思想,实现了对任务分解问题求取包含操作数最少的可行解的目标.     

一种改进的蚁群算法

传统的蚁群算法存在难以确定计算参数,求解大规模问题时不易收敛的问题.本文针对该问题对蚁群算法进行改进,结合专家系统和遗传算法来自动确定系统参数,并采用分而治之的策略对大规模问题进行分解.仿真实验表明,该策略提高了问题求解的效率.     

用改进遗传算法求解组合拍卖竞胜标

从电子商务中的组合拍卖机理出发,以第一价格密封拍卖方式为背景,通过分析组合拍卖标的集和竞胜标确定的复杂性,给出了组合拍卖竞胜标确定问题的一般模型,并指出了该问题为离散组合优化问题·同时针对拍卖实践中组合标出现的事实,对求解该模型的单亲遗传算法的初始种群进行优化设计,使得可行解的搜索空间大大缩小·基于这种思想,提出了一种适合求解该模型的改进遗传算法·计算实例表明,利用该算法求解竞胜标确定问题的最优解,算法具有实现简单、寻优速度快、计算效果良好等特点·     

基于分治法求解对称三对角矩阵特征问题的MPI/Cilk混合并行算法

对称稠密矩阵特征问题的求解通常转化为三对角矩阵特征问题的求解,基于对称三对角矩阵特征求解的分而治之方法,提出了一种基于消息传递接口(message passing interface,MPI)+Cilk多任务并行模型的混合求解算法,采用进程间数据并行和进程内多线程任务并行的方法,实现了对分而治之算法中分治阶段和合并阶段的多任务划分和动态调度。进程内利用Cilk任务执行的有向无环图模型,解决了线程级并行的数据依赖和饥饿等待等问题,提高了程序的并行性;进程间通过粗粒度计算任务的划分,优化了MPI部分的数据通信流程和负载均衡问题。数值实验表明,混合并行算法在计算性能和可扩展性方面都要优于纯MPI并行算法。     

输配气管网稳态仿真问题的拓广

采用节点法建立了输配气管网稳态仿真的数学模型，并提出了求解模型的有效算法。文献中的输配气管网稳态仿真问题局限于每个节点必须给出一个已知参数，该文中将这类问题推广到更一般的情况，从而使输配气管网稳态仿真的适用性和灵活性更强。实例计算结果表明，该模型的计算稳定性和收敛性均较好，计算结果与预测结果相吻合。     

多目标线性规划的交互式模糊满意方法

在多目标线性规划中，当决策者对每个目标函数都有一个模糊目的时，本文综合两分法和线性规划方法，给出了一种新的求解方法，这种方法所需计算最少，有利于求解大规模多目标线性规划问题。     

快速求解多选择背包问题

本文对多选择背包问题的数学模型进行改进，然后基于动态规划提出了一种新的求解算法。在软件设计中采用了空间换效率的策略。然后对一个复杂的测试案例进行计算，并与遗传算法和传统的0-1整数规划求解法进行比较，发现这种新算法的计算速度得到较大较高。该算法的主要优势是：通过对数学模型的改进大大降低问题的规模、不用求解任何线性规划问题、能同时兼容几种背包问题的求解。     

海量数据广义线性模型变量选择算法研究

首先推导出了用于求解一般广义线性模型变量选择问题的非凸惩罚迭代估计算法，并利用分治思想对算法进行修正，使其能够适用于海量数据情形，以解决海量数据下进行变量选择时可能存在的内存溢出等问题。考虑到当前处理海量数据实际使用的工具，进一步给出了算法在分布式并行下的计算步骤，大幅提高了计算速度。在数值模拟中，通过单机和集群两种方式对算法进行数值计算，结果表明本文方法有效解决了数据存储问题且适用于分布式环境。最后，通过所提算法来完成Probit模型的变量选择，并将其用于新闻数据集的分类问题。     

单目标选址问题的研究

对有关文献中关于选址问题的算法,做了概述和利弊分析．研究解决不带约束的单目标绝对值距离选址问题,建立该问题的数学模型,引入适当的变换,转化为一个线性规划模型,利用单纯形法对其进行求解,计算实例表明这种方法简单有效。     

华容道、开窗等经典智力问题的求解算法研究

本文在前人对华容道、孔明棋、九宫拼图问题求解算法研究的基础上,针对这些经典智力问题的特点,利用广度优先和深度优先搜索思路设计算法,并对算法进行搜索减枝优化,设计出了一个相对优化的算法。对于开窗问题,本文通过对该问题规则的分析,设计出了一种效率较高的求解算法。通过使用C#语言编写程序实现算法以及软件的求解功能,经测试与运行证实了本文求解算法的正确性和有效性,并给出了算法的核心C#代码。     

第二类对称三对角阵的特征值反问题的降阶法

本文构造了一个求解第Ⅰ类对称三对角矩阵特征值反问题的算法，把第Ⅱ类特征值 反问题归结为第Ⅰ类特征值反问题，其阶数降低一半，进行了算法的稳定性分析。     

约束满足问题求解及ILOG SOLVER系统简介

首先综述求解约束满足问题的基本算法和搜索策略, 然后介绍ILOG SOLVER求解系统提供的类和函数的基本组成, 并给出用该系统求解的两个地图着色示例.     

最小Hamilton圈问题的求解新方法

最小Hamilton圈可以用于求解货郎担问题，但至今没有一种有效的求解最小Hamilton圈的方法．文中提出元素判别值分配法是求解该问题的一个有效方法，可将其应用于求解最小Hamilton圈的算法设计．     

求线性方程组极小l1范数解的一种算法

陈中文研究中关于求线性方程组极小l1范数解问题有着较为广泛的应用。本文研究了该问题的最优性条件，给出最优解的充分必要条件。进一步研究了该问题最优解的一种表现形式，提出一个单纯形方法的算法，该算法解决了退化问题，且收敛速度较快，同时给出确定初始基的方法。     

求解整数规划Surrogate对偶问题的一种算法

本文讨论整数线性规划的Ｓｕｒｒｏｇａｔｅ对偶问题，给出了求解Ｓｕｒｒｏｇａｔｅ对偶问 题的一种算法，论述了该算法具有的某些良好性质。计算结果说明：用该算法求解 Ｓｕｒｒｏｇａｔｅ对偶问题时，所解的背包问题的次数比较少，所存在的对偶间隙也较 小。     

双肢剪力墙结构整体稳定的ODE求解器解法

提出一个用标准的常微分方程求解器求解高层双肢剪力墙结构整体稳定的特征值问题的算法，并有机地结合标准非线性问题的转换、逆幂迭代、正交化、特征值移位等几项技术措施，使得稳定特征值问题能方便地靠ＯＤＥ求解器的功效得以精确可靠地求解。     

基于混合算法求解指派问题

本研究建立了指派问题的数学模型,提出了以遗传算法和蚁群算法相结合的思想及其解决方案．算法主要是将每一个任务作为一个基因位形成染色体,以遗传算法控制寻优方向,更适宜解决组合优化问题．实验结果表明,使用此算法解决指派问题,提高了搜索效率,能够在短时间内找到最优分配方案,证明该算法是可行的．     

单位等边三角形Packing问题算法研究

提出了三角形的两种放置动作－贴合动作和粘靠动作，在此基础上按照最小损伤策略设计了求解单位等边三角形Packing问题的最小损伤法。计算结果表明，该算法具有较高的速度和完整度，以此算法为基础，可能为更具现实意义的多边形Packing问题找到一个高效的求解算法。     

A DNA based model for addition computation

Much effort has been made to solve computing problems by using DNA-an organic simulating method, which in some cases is preferable to the current electronic computer. However, No one at present has proposed an effective and applicable method to solve addition problem with molecular algorithm due to the difficulty in solving the carry problem which can be easily solved by hardware of an electronic computer. In this article, we solved this problem by employing two kinds of DNA strings, one is called result and operation string while the other is named carrier. The result and operation string contains some carry information by its own and denotes the ultimate result while the carrier is just for carrying use. The significance of this algorithm is the original code, the fairly easy steps to follow and the feasibility under current molecular biological technology.