一种基于排序的旅行售货员问题算法──（Ⅰ）算法原理与算法复杂性估计

本文对旅行售货员问题（ＴｒａｖｅｌｌｉｎｇＳａｌｅｓｍａｎＰｒｏｂｌｅｍ）提出了一种在对各城市之间路径进行排序的基础上，通过相应的路径关系数组变换，对有限条路径进行搜索，找出一个近似最优解的新算法。本文并给出了关于这个算法的时间复杂性估计，这个估计可以表达成为一个确定型的多项式。     

一种基于排序的旅行售货员问题算法：（Ⅱ）搜索范围的确定

本文在本篇论文第一部份［１］的基础上，讨论了如何通过缩小路径起点的取值范围来缩小搜索范围，以达到既减少计算量，又能取得较大的搜索最优路线成功概率之目的．本文利用数据处理技术中Ｚｉｐｆ定律的有关假设与结论，证明了：当城市数目ｎ增大时，用本算法得出的最优解逐渐趋近于在原来未缩小的搜索范围内得到的最优解，而由本文确定的实际搜索范围远远地小于原搜索范围。     

基于禁忌搜索算法的旅行售货员问题

旅行售货员问题（TSP）是组合路径问题，属于NP问题，对于这个问题的解决已经提出了很多的算法，本文基于禁忌搜索算法思想对TSP问题进行了探讨，在此基础上，通过相应的路径搜索变换，找出一个近似最优解。     

机械手抓取排序问题(MSP)的最小权匹配算法

介绍了中药电子调配中心机械手抓取排序问题（MSP），并分析描述了其运行过程；在分析中药电子调配中心机械手抓取药材运动过程的基础上，建立了MSP的网络模型，并给出了求解MSP的“最小权匹配算法”；对“最小权匹配算法”的证明及实例研究表明，最小权匹配算法具有性能比为3／2的优良性质，应用该算法求解MSP可较好地提高计算效率。     

求排序问题局部最优解的一种算法

本文研究了有一台设备的排序问题,给出了求局部最优解的一种算法。     

基于排序原理的 TSP 算法——(Ⅳ)随机遍历的非完全有向图 TSP

本文在已有研究的基础上，首先对ＴＳＰ作更细致的分类，然后通过改变基于排序原理的ＴＳＰ原算法中某些初始条件和计算步骤，衍生出一种用于求解随机遍历非完全有向图类型的ＴＳＰ算法，使本项研究所提出的算法在应用范围方面得到进一步推广。     

单机排序中CET问题最优解的算法

研究了单机排序中CET问题最优解 的算法,并给出了严格证明。     

一种改进的求解TSP问题的演化算法

在对使用逆转算子求解TSP的算法进行分析的基础上，提出了一种改进的求解TSP问题的演化算法，也即就近访问的方法：在一条路线中，绝大多数城市的下一个访问城市都在距离它较近的城市中产生．实验表明：用就近访问的方法来产生初始群体和限制变异范围，能在一定程度上提高算法的执行效率，改善旅程路线的质量．     

单机排序问题最优解方法

指出并纠正了文[1]出现的错误,进一步研究了该问题.     

单机排序问题1|r_j|L_(max)的分枝定界算法

给出了单机排序问题 1 |rj|Lmax的分枝定界算法     

一种求解TSP问题的混合遗传算法

解旅行商问题(TSP)局部寻优较好的算子有opt的各种形式(2-opt,3-opt等)以及Lin-Kernighan(LK)。然而,opt的各种形式的局部搜索算子都难较精细地对个体邻域进行搜索;LK的复杂性高,通常较少使用。鉴于此,本文将单点插入算子(SI)、交换算子(Swap)引入TSP问题的局部搜索,并结合2-opt,组成了一种局部搜索算子集合。同时,将上述算子集合嵌入遗传算法,从而形成混合遗传算法,用于求解TSP问题。通过对国际通用的TSPLIB中不同城市规模的数据进行测试,对比5种算法解的质量,结果证明该混合遗传算法是有效性的。     

基于串行计算的排序算法实证分析

文章简述了排序算法的研究现状,着重分析地址映射计数排序的基本思想,提出了相异密度因子的概念,以快速排序为参照系,通过理论分析和实验数据的实证分析验证,表明相异密度因子是应用领域选择合适的排序算法的重要参考因素,最后指出了排序算法的研究新趋势.     

一种带不等式约束的Bottleneck问题的Primal算法

讨论了一种带不等式约束的Ｂｏｔｔｌｅｎｅｃｋ问题,给出了其最优解的一个充分必要条件及求问题最优解 一个Ｐｒｉｍａｌ算法,并给出了一个数值例子。     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

一种极小化∑wjCj的分批排序问题的算法

讨论了单机分批排序问题中目标是极小化加权总完工时间的问题．对于所有工件的加工时间都相等的情况，分别对常数个到达时间和任意个到达时间的情况给出了两个最优算法，并给出了其算法复杂性．     

最优化问题的一种新算法

本文以梯度法为基拙,提出了一种新的命名为无约束梯度最优方向法的寻优方法(简称UGODA法)。它的基本思想是:寻求每次迭代的最优方向,从而获得目标函数的最优值。通过计茸机验证,其效果是较令人满意的。