需求和成本同时扰动时多零售商供应链协调

分析一个供应商和n个Bertrand竞争零售商组成的供应链系统的协调问题.首先证明收益共享合约在稳定条件下能实现该供应链协调;当突发事件导致零售商面临的需求规模和供应商的生产成本同时发生扰动时,供应链的协调被打破,通过求解突发事件下供应链系统最优利润的Kuhn-Tucker(KT)条件,提出了供应链在一体化时应对突发事件的最优策略;进一步证明了改进的收益共享合约可协调需求和成本同时扰动的分权供应链;最后数值实验表明了模型的有效性.     

企业内部激励机制与兼并效应

在寡头竞争环境下，引入企业内部激励机制激励参数变量，建立了一个替代性产品企业兼并二阶段Coumot竞争博弈模型：第1阶段，兼并后各企业选择基于利润和销售收入内部激励机制的激励参数；在第2阶段，兼并后各企业的决策者根据企业提供的内部激励机制进行产量竞争．分析了兼并对各企业利润、产量与价格带来的影响．证明了(1)企业普遍存在兼并动机，即兼并企业的利润总是增加的；(2)存在一个兼并临界规模，当兼并规模小于临界规模时，兼并对外部企业产生负外部性；当兼并规模超过临界规模时，兼并对外部企业产生正外部性；并对消费者带来与外部企业相反的影响．进一步讨论了兼并企业内部激励机制激励参数的选择问题，证明激励参数受行业利润率、产品替代性程度与兼并规模的影响．     

基于变尺度混沌搜索的永磁球形电机的位置检测

介绍了永磁球形步进电机的模型,在转子球面上进行随机编码,96个光电传感器的输出表示转子的方位角.根据球形电机的特殊结构和旋转特点,对位置检测系统进行数学建模,对转子球体的目标节点采用改进的变尺度混沌搜索方法,将混沌变量的动力学方程映射到位置空间.当搜索到的较优值次数或循环次数等于设置的初始条件时缩小搜索空间,搜索精度取决于传感器的分辨率与搜索终止条件.     

基于自适应相位旋转的Grover量子搜索算法

在使用Grover量子搜索算法对给定规模的无序数据库搜索时,随着搜索目标数的增加,获得正确结果的概率大幅度下降.分析了出现这种现象的原因,研究了算法中的Grover叠代过程,提出了一种新的自适应相位旋转策略.应用这一策略,当搜索目标数超过目标总数的(3-√5)/8时,只需两步搜索;当搜索目标数超过目标总数的1/4时,只需一步搜索,即可获得恒等于1的成功概率.实验表明新相位旋转策略是有效的.     

遗传算法中自适应伸缩搜索空间的方法

在求解优化问题时,与进化策略和进化规划不同,遗传算法依赖于所给定的搜索空间。但对于大多数实际问题,并不知道最优解所在的区域,因而无法给出适当的搜索空间,大大影响了遗传算法的性能。针对这一问题提出了一种自适应伸缩搜索空间的方法,它包括扩展阶段和收缩阶段。前者能够快速找到一个包含全局最优解但较为粗糙的搜索空间,后者则不断地细化这个空间。文中方法可以从任意初始空间出发并很快获得较为精确的上下界。同时,当应用到动态环境时,也能够迅速地适应新的适应度曲面。仿真实验证明了其优越性能。     

空间碎片搜索数字化仿真系统的设计与实现

空间碎片搜索数字化仿真系统通过对空间碎片的搜索、识别、定性,建立可跟踪的空间碎片编目表,对保障航天器的安全起到有效的辅助作用。系统中各实体间的耦合关系十分复杂,仿真难度较大,对模型及系统的适用性和可扩展性有很高的要求。采用基于UML的面向对象的分析与设计方法,对系统的用例模型、类模型和行为模型等进行了可视化建模,并在Visual Studio.NET平台上实现了系统。这种方法在空间碎片搜索数字化仿真系统的开发过程中被证明是提高软件开发质量和效率的有效途径。     

基于混合遗传算法的物流配送车辆调度优化问题求解方法

物流配遥车辆调度优化问题是一个NP-hard问题,随着问题规模的扩大,若单纯地应用精确算法将很难获得最优解.首先对物流配送车辆调度问题进行了深入分析并建立了优化数学模型;然后,根据模型把问题的解决合理地划分为两个阶段,将遗传算法的全局搜索能力和C-W节约启发式算法的局部搜索能力有机结合,由此构造出一种混合遗传算法;最后,通过一个应用实例的分析验证了此算法寻优的有效性.     

两种基本搜索策略的计算机模拟与评估

介绍用Lotus Improv的Spreadsheet 进行多靶搜索模拟,比较了系统搜索和随机搜索模式的搜索效率,结果表明当视觉敏度高时(或搜索仪器的分辨率高,光照条件好,目标清晰)时,系统搜索比随机搜索效率要高;而当视觉敏度较低时,二者几乎是等价的。这个结果验证了Kraiss等的推论。     

基于混沌的白适应模糊PID参数寻优研究

针对自适应模糊PID控制器提出了一种基于混沌变量的优化算法.首先,利用混沌运动的遍历性特性,基于混沌优化方法进行PID控制器设计.在系统稳定的条件下,通过粗调和精确搜索可以找到具有最小参数的最佳控制器.这些参数被用来作为自适应模糊PID控制器的最佳参数.然后,按照自适应模糊控制方法,控制律及其参数可以被确定.仿真实验结果显示,该方法能够达到所要求的指标,其有效性得到了证明.     

双寡头古诺生产模型的自适应控制

将自适应控制方法应用到二维多参数的古诺生产模型,其控制目标是通过对控制参数的小扰动将系统引导到不稳定不动点或均衡点.理论推导和数值模拟结果说明了此方法不管是对一个参数还是对多个参数施加扰动都能成功地将混沌不稳定轨道稳定到低周期轨道,并解析地给出了收敛条件和控制强度所在的范围.实施控制后的生产模型能快速地达到Nash均衡点,这为现实中的企业提供了理论参考及生产依据.     

一种求解TSP的生物信息启发式遗传算法

遗传算法是解决旅行商问题（traveling salesman problem，TSP）的通用路径优化算法之一。为解决传统遗传算法收敛速度慢且解不稳定的问题，提出一种生物信息启发式遗传算法（bioinformation heuristic genetic algorithm，BHGA）。通过优化适应度函数和初始种群，引入生物信息学中的基因序列对比手法进行交叉重组排序，采用基因逆转操作进行变异，对遗传算法进行改进，使算法能够加快收敛速度，得到更优路径解。利用BHGA对TSPLIB数据库中算例进行求解，实验仿真结果表明：该算法在中小型规模的TSP中求解效果好且结果稳定。     

Existence and Stability for Periodic Solution of Competition Reaction－Diffusion Models with Grazing Rates in Population Dynamics

ＥｘｉｓｔｅｎｃｅａｎｄＳｔａｂｉｌｉｔｙｆｏｒＰｅｒｉｏｄｉｃＳｏｌｕｔｉｏｎｏｆＣｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎＲｅａｃｔｉｏｎ－ＤｉｆｆｕｓｉｏｎＭｏｄｅｌｓｗｉｔｈＧｒａｚｉｎｇＲａｔｅｓｉｎＰｏｐｕｌａｔｉｏｎＤｙｎａｍｉｃｓ￥ＬＩＵＹｏｎｇｑｉｎｇ...     

一种基于能量熵的快速遗传算法研究

在分析标准遗传算法的优越性与存在不足的基础上,提出了对遗传算法的改进方法.将能量熵的选择加入到遗传算法的退火选择中,以充分地探索解空间,保持种群的多样性.将伪梯度搜索应用于对个体的邻域搜索,利用当前种群的有效信息及系统信息,提高寻优速度.对典型的TSP问题及一实际电力网络故障恢复的仿真研究表明,改进算法全局优化性能优于启发式遗传算法及标准、退火遗传算法,同时使收敛速度有了较大的提高.     

基于遗传算法的水电站优化调度新方法

提出求解水电站优化调度问题的新方法——遗传算法，它不同于经典优化算法的特点是，从多个初值点开始寻优，沿多路径搜索实现全局或准全局最优，计算过程中不需要存储状态或决策变量离散点，大大减少计算机内存，不必求导运算，编程简单，是一种有效的自适应随机搜索算法.     

Family genetic algorithms based on gene exchange and its application

1. INTRODUCTION Genetic algorithms (GA) are a search techniques bas-ed on mechanics of nature selection and were initiallyproposed by Holland[1]. GA have already beensuccessfully applied in many diverse areas, such asfunction optimization, the traveling salesman proble-ms, multiobje-ctive optimization problems, schedulingneural network design, system identification, visioncontrol and machine learning. A detailed review ofthese applications is provided in Refs. [2] and [3]. The strength …     

禁忌遗传算法在TSP中的应用

提出了带有禁忌交叉、变异的改进遗传算法,并将其应用于典型的TSP问题的求解.在求解过程中引入禁忌信息减小生成子代的模板空间的同时,加入张驰效应使得在禁忌操作中不丢失问题的最优解,从而改善了遗传算法的收敛速度.仿真数据表明,禁忌遗传算法比传统遗传算法在TSP问题中算法运行初期具备更好下降性,扩展了遗传算法在中、大规模NP-Hard问题快速求解中的应用.     

不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题的遗传算法

给出了不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题(VRPTW)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出不同的车辆数,实现VRPTW的路径长度和车辆数的同时优化,并用计算实例进行了验证,同时对计算中涉及的一些问题进行了讨论.     

飞行器电子系统的多故障诊断算法研究

飞行器电子系统的多故障诊断问题可看作对各部件的故障概率求解的组合优化问题,在建立了系统故障诊断的概率因果模型基础上,运用遗传算法对飞行器电子设备各部件进行了故障定位。并针对遗传算法易陷入局优的缺点,提出了改进方法,将能量熵的选择加入到遗传算法的退火选择中,以充分地探索解空间,保持种群的多样性。试验结果表明,改进遗传算法能快速确定全局最优值,较好地解决了故障诊断领域中多故障关联的问题。     

基于自适应遗传算法的渠系优化配水模型研究

针对现有的建立在假定下级渠道配水流量相等基础上的渠道优化配水模型与绝大多数渠系实际配水要求不相符合等问题,研究了下级渠道流量不等时的渠系优化配水模型及其求解方法,并通过实例对基于自适应遗传算法和基本遗传算法的模型求解方法进行了比较。结果表明,与传统方法编制的配水方案相比,提出的模型和算法确定的渠系优化配水方案斗渠配水时间搭配合理、支渠配水流量均匀,符合优化配水原则;利用自适应遗传算法求解模型,能在进化过程中按个体优劣和群体分散程度自动调整遗传控制参数,可显著加快收敛速度和提高计算稳定性,具有较高的工程应用价值。     

解析与数值的意义及所描述的世界

基本科学规律一般指动力学规律即状态时间变化的微观规律,呈现为“边界条件＋动力学方程”形式。动力学方程是潜无限意义下的微分方程,少数简单情况下有解析解,初等连续函数形式的解析解描述的是一个确定性、连续性的世界;多数情况下没有解析解,那是一个不确定性和非线性放大机制并存的世界;潜无限动力学方程不能完全描述的是实无限的连续性世界。在运动学层面,无论有无解析解也无论存不存在动力学方程,都可以用数值方法研究动力学现象的运动学行为,数值解描述的是有限性、确定性、离散性、历史性的世界。