航空人-机复杂系统极值风险评估稳定性分析

针对航空人-机复杂系统极值风险评估中存在不确定性、难于验证的理论问题,建立了综合考虑“物理特性”、“随机性”和“非线性”的驾驶员-飞机系统和故障数学模型,通过大量仿真数据分析样本数量、评估次数以及优化算法选取对评估稳定性的影响。为提高极值分布中样本数据序列的拟合精度,针对综合评估模型提出一种随机自适应进化粒子群算法（random adaptive evolutionary particle swarm optimization,RAE-PSO）算法,实现了收敛速度和拟合精度的提高。提出了提高航空人-机系统风险评估稳定性、降低评估误差的方法步骤,并通过案例验证了方法的有效性。     

多峰函数优化的免疫人工鱼群网络算法

针对人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm, AFSA)多峰寻优能力不足的问题,提出了一种免疫人工鱼群网络算法。应用改进的觅食行为,提升了算法的局部寻优能力;采用免疫网络调节机理,保持了人工鱼群多样性,不〖JP2〗断探寻新的局部峰值;执行模式搜索法（pattern search method, PSM）,完成精英人工鱼群的精细搜索。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到每个最优解都达到了理想值。     

面向多峰函数的自适应小生境量子进化算法

为解决量子进化算法在多峰优化时只能找到一个最优解,无法找到所有全局和局部最优解的问题,提出自适应小生境量子进化算法。利用佳点集理论初始化种群,使种群均匀分布在整个搜索空间;提出中心地形信息小生境自适应识别方法,用于自适应的识别峰值所在区域,并建立小生境完善策略,提高小生境识别速度;借助量子进化算法的快速寻优能力精确寻找各个峰值点;采用动态种群调整策略,维持种群的多样性,自适应地调节种群规模。仿真实验结果表明,该算法具有较强全局优化能力和局部优化能力,且搜索到的每个最优解都达到了理想值。     

区间分解优化的遗传算法及其在Internet环境下实现

为解决遗传算法面对复杂多模态函数优化问题时易陷入局部极值的问题,提出一种区间分解优化思想。通过区间分解,可以找到问题的多个局部最优解和全局最优解。同时,将算法在Internet环境下实现,既减少了算法的寻优时间,又节约了算法的运行成本。实验表明,区间分解优化方案能有效克服遗传算法陷入局部极值,大幅度提高算法的寻优性能。     

一种封闭B样条曲线的扫描线填充算法

给出了一种封闭B样条曲线的填充算法,算法思路与多边形扫描线填充算法思路相似。该算法中使用了水平线与自由曲线的求交算法,水平边的判定方法和给定坐标系下自由曲线极点的判定方法。算法具有较高的效率和广泛的应用价值。     

基于自适应t分布变异的粒子群特征选择方法

在分析粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）的基础上,提出了一种基于自适应t分布变异的简化粒子群特征选择方法。针对PSO容易陷入局部收敛的缺陷,通过对群体极值进行自适应t分布变异,使其跳出局部收敛。为了解决随机选择初始群体可能会延长搜索时间这一问题,将互信息引入到算法中。通过计算特征与类别的相关性来确定每个特征的入选概率,根据概率值生成一个近似最优粒子,使粒子群一开始就沿着比较合理的方向搜索,从而缩短进化时间。最后,以支持向量机（support vector machine, SVM）为分类器,通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性。     

带部分回溯的过滤束搜索算法及其在Job Shop 问题中的应用

束搜索(Beam search)方法是在分枝定界方法基础上发展起来的一种启发式优化方法,由于这类方法在确定分枝搜索方向时仅考虑了当前的局部信息,因此易陷入局部极值.在过滤束搜索(filteredbeam search)方法的基础上提出了一种改进思路,即在局部评价和全局评价的基础上增加部分回溯.通过引入有效的部分回溯策略,部分被舍弃的结点被重新评估并最终找到更好的解,从而可避免过早陷入局部极值.通过对48个标准问题的计算和比较,结果显示改进后的方法能有效提高解的质量.     

基于量子空间的蚁群算法及应用

针对蚁群算法收敛速度慢,容易陷入局部极值的缺点,提出将量子进化算法与蚁群算法相融合的新算法。在该算法中,蚂蚁当前位置用量子比特的两个概率幅表示,与普通蚁群算法相比,个体数量相等时,新算法的搜索空间将加倍,同时用量子非门来实现变异操作,相比传统算法,在寻优过程中具有更好的种群多样性并有效克服了蚁群算法的早熟及停滞现象。将此算法用于图像分割,实验结果表明,该方法有效解决了蚁群算法收敛速度慢和容易陷入局部极值的问题,而且在分割速度和精度上得到了较大提高。     

基于样本点显著性及嵌套正交设计的序贯设计及建模方法

针对高度非线性且存在多极值质量特性的复杂作用关系过程,采用最小二乘支持向量回归(LS-SVR)和嵌套正交设计进行序贯设计及建模.首先给出了LS-SVR支持向量的统计分布,构造了显著性检验统计量,以此反映样本点的显著性;其次,以正交设计为初始设计,建立过程的LSSVR模型,而后在显著性较高的样本点附近子区域,嵌套入与初始设计不同的正交设计,再拟合新的LS-SVR模型.研究表明,对样本点的显著性检验,更贴合支持向量的波动特性;嵌套正交设计提供了较为规则的子区域划分和实验点添加方法,降低了序贯设计难度.与一次性LHS设计和传统路径式序贯设计相比,方法的预测均方误差降低27%以上,最大预测偏差降低2%以上;方法在发现更多极值点的基础上,得到了更优的质量特性,且样本量降低了13%.     

THE ASYMPTOTIC BEHAVIOR AND APPLICATIONS OF A CLASS OF PP R-STATISTICS

This paper uses R-statistics as projection indices to construct a class of projection pursuit(PP)R-statistics for multivariate two sample tests via PP techniques.Examples are presented asapplications to the location and dispersion problems.     

二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法

针对一类单输入单输出(single input single output,SISO)非线性极值系统的控制问题,提出了一种二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法。考虑到此系统的状态量不可测,利用斜坡函数作为输出量的参考跟踪信号,以系统的输出跟踪误差及其微分信号构建切换函数,设计出二阶滑模极值搜索控制律。稳定性分析证明了在任意初始条件下,该方法可使系统的输出量全局收敛至其期望极值的任意小邻域内且所有状态量均是一致范数有界。仿真结果验证了该方法的有效性。     

具有引力机制的细菌觅食算法

针对细菌觅食算法中群体感应能力较弱和算法的收敛速度较慢的问题,提出一种具有引力机制的细菌觅食算法。该算法通过引入引力搜索算法中的引力机制来为每个细菌提供寻优的方向;采用细菌觅食算法原有的游动操作来实现局部寻优策略,并在游动之后增加局部维度更新,使得细菌在趋化操作中搜索范围更广;在细菌觅食算法的迁徙操作中引入双高斯函数来重新初始化细菌的位置,从而更好得避免算法陷入局部极值,提高算法的寻优能力。通过实验证明改进后的细菌觅食算法比基本细菌觅食算法拥有更好的寻优能力。     

河流水质的预测模型研究

东江惠州－东岸段河流水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量。本文根据东江水质自动监测系统的分布情况,提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州－东岸段水质预测建模方法,给出了基于正交多项式基的神经网络静、动态学习算法,在学习过程中可同时确定网络的拓扑结构和相应的正交多项式基,且无局部极值问题。仿真结果证明了该方法具有较高的预测7精度,且方法简便、适用对象广泛。     

嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)无法很好平衡全局与局部搜索能力,且收敛速度较慢、易于早熟收敛等问题,提出了嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法(isolation niches em-bedded in chaos particle swarm optimization,INCPSO)。利用隔离小生境技术,保证了解的多样性,同时,引入混沌搜索策略,提高了解的搜索精度和收敛速度,且避免早熟收敛。仿真试验结果表明,与标准粒子群算法和只嵌入隔离小生境技术的粒子群算法(isolation niches particle swarm optimization,INPSO)相比,嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法对复杂问题的求解能力较强,寻优性能较好。     

疫情事件下多灾点应急资源最优化配置研究

新冠疫情的爆发,使许多地区成为灾区,为了及时对灾区进行救援,灾后应急资源精准供给成为保障灾区人民安全的首要因素。本文利用SEIR预测决策时刻各灾区感染人数,由此计算灾区紧迫程度权重与物资需求量。基于紧迫程度构建以灾民满意度最大化、总成本最小化和考虑分配公平的应急资源调度多目标优化模型。提出多目标人工蜂群算法。针对人工蜂群算法易早熟等缺点,利用动态参数思想与Pareto解集来定义新的蜂群位置更新公式,利用教学优化思想对蜂群位置进行扰动,以避免算法陷入局部极值。通过算例进行模拟实验,结果表明,所提出的模型和算法可以有效解决疫情事件下多灾点应急资源最优化配置问题,且改进算法的性能更优。     

基于改进人工鱼群算法的梯级水库群优化调度

分析了人工鱼群算法存在的问题, 提出一种改进人工鱼群算法, 并将其用于梯级水库群的优化调度. 其改进思想是采用动态调整人工鱼视野和步长的方法, 较好地平衡了人工鱼群算法的全局搜索能力和局部搜索能力的矛盾; 在此基础上, 针对算法局部更新策略引起的更新操作前后个体空间位置变化较大, 降低收敛速度这一问题, 在局部更新时采用了阈值选择的策略. 通过实例验证了该改进算法的有效性, 并对改进算法的阈值参数进行了率定.     

ASYMPTOTIC THEORIES FOR THE ROBUST PP ESTIMATORS OF THE PRINCIPAL COMPONENTS AND DISPERSION MATRIX——Ⅲ.BOOTSTRAP CONFIDENCE SETS,BOOTSTRAP TESTS

In this paper the bootstrap theories,which are based on the author's former paper,ofM-typ eprincipal components and dispersion matrices and M-type PP tests for multivariate locationand scale are obtained.The bootstrap confidence sets for the principal components,dispersionmatrices and correlation matrices are also constructed.     

一种有效的参数估计方法在预缩聚反应中应用

采用改进的遗传算法解决复杂聚合反应模型的参数估计问题.算法采用排序选择、多点交叉和变异优选策略,有效地提高遗传算法的搜索性能,避免了序贯优化方法有可能存在局部极值的问题.根据文献数据,仿真结果表明,该算法在参数估计中,具有参数搜索范围大、收敛速度快和精度高等特点,它能够有效地解决非线性参数估计问题.     

OPTIMAL STARTING PRICE FOR EBAY-LIKE ONLINE AUCTIONS

Reserve price auctions are one of hot research issues in traditional auction theory. Here we study the starting price in an online auction, the counterpart of the public reserve price in a traditional auction. By considering three features of eBay-like online auctions： stochastic entry of bidders （subject to Poisson process）, insertion fee proportional to the starting price, and time discount, we have analyzed the properties of extremum points of the starting price for maximizing the seller＇s expected revenue, and found that, under certain conditions, the optimal starting price should be at the lowest Mlowable level, which is contrary to the results from the classic auction theory and finds its optimality in reality. We have also developed a general extended model of multistage auctions and carried out analysis on its properties. At last, some directions for further research are also put forward.     

雷达杂波反演低空大气折射率剖面的改进算法

提出一种基于多目标函数优化的低空大气折射率剖面反演的改进算法。以表面波导的两段两参数线性模型对大气折射率剖面建模,对反演中的不同电磁波频率时的目标函数特性进行分析。结果显示目标函数存在多个局部极值,且不同的频率其目标函数特性明显不同。以C波段(6 GHz)和X波段(10 GHz)接收到的雷达海杂波为例,用NSGAⅡ算法进行多目标函数优化反演,并与基于单目标函数优化反演的遗传算法(genetic algoritm, GA)进行统计分析。结果显示,多目标优化反演算法能获得具有更高的精度和稳定性的低空大气折射率。