离散型问题与连续型问题的相互转换

讨论离散型问题与连续型问题的相互转换,用例题进行说明,归纳出解题方法和基本思路.     

电子商务的网络安全问题

讨论了电子商务中的网络安全技术和电子商务网络安全需要解决的问题.     

双曲算子Lq=(~2/t~2-~2/x~2+q(x))的一个系数反问题

讨论双曲算子L_Q=(()~2/()t~2-()~2/()x~2+Q(x))的系数反问题.证明了反问题的解的存在唯一性,并给出解的存在区域.     

摩擦力做功问题探析

本文就将摩擦力做功问题进行讨论归纳.     

开放型问题的类型和解法的探索

通过试算、观察、分析、比较、概括、猜想等,运用由特殊到一般的归纳法、数形结合、类比联想、分类讨论等重要的数学思想和方法,有助于培养学生的创造性思维能力,培养学生的创新精神.提出了开放型问题的类型和解题途径.     

关于第一类椭圆组的适定性

本文讨论了第一类椭圆组的一个定解问题,证明了:如果条件(D)不成立,则在任意两条相交直线上给出解析数据的定解问题是适定;而满足条件(D)的议程组不完全具有这一性质;此外,非解析数据常常导致该问题无解.同时,本文讨论了一类特殊低阶项对第一类椭圆组在单位园内的Dirichlet问题的影响,对其适定性的讨论获得了完整的结论.     

转盘上的Flow-shop排序问题的复杂性

讨论转盘上的Flow-shop排序问题,当运送不相等且只有一台机器的情况下,转盘上的Flow-shop排序问题是强NP-困难的.     

高维空间中Buffon投针的交点数分布及期望

研究了高维欧氏空间中的Buffon投针交点数分布及其期望问题,利用积分几何的方法,对Buffon投线段针情形做了统一的讨论,在此基础上讨论了格型投针的交点数期望问题,并获得了相关结果.     

广义解析函数的广义 Riemann-Hilbert 问题

讨论了广义解析函数的广义Riemann-Hilbert问题,通过把它们转化为相应的Riemann问题,证明在适当的假设下,此边值问题可解.     

解析函数的复合边值逆问题

给出解析函数的复合边值逆问题的数学提法.利用已有的复合边值问题的结果,讨论此边值逆问题的可解性,并给出其可解条件和解的积分表达式.     

浅析用摸拟退火算法求解旅行商问题

模拟退火算法是一种重要的现代优化算法,通过介绍模拟退火算法的形成原理、算法步骤和求解旅行商问题,重点阐述了模拟退火算法的主要优点和缺点.     

一种混合遗传模拟退火算法及其应用

分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点，提出了一种混合遗传模拟退火算法，对其进行优化，并将该算法应用于TSP问题的求解之中，理论分析和实验结果表明了这种混合遗传模拟退火算法优于普通的遗传算法和模拟退火算法．     

混沌神经网络模型中的模拟退火策略

混沌模拟退火法（CSA）是一种能有效解决局部极值问题的全局最优化算法，其神经元的自反馈连接权值zi的演变函数称为退火函数，它影响暂态混沌神经网络（TCNN）优化方法的准确性和计算速度，文中通过比较单细胞TCNN模型CSA中两种最常用的退火函数（线性退火和指数退火函数），给出了一种新的分段指数退火函数，使得算法的收敛速度加快，搜索精度增加。并利用推销员问题（TSP）验证了新的分段退火函数优于前面两种退火函数策略。     

利用微正则退火算法求解车辆路径问题

在建立单配送中心的车辆路径问题模型后，提出了一种基于微正则退火算法的求解方法，对一个包含20个需求节点的单配送中心实例进行了实验分析。实验数据表明，微正则退火算法能以较大概率搜索到最优路径集，与传统模拟退火算法相比，它的优势是目标函数值下降更快，能够在较短时间内搜索到满意解。     

基于MATLAB的模拟退火算法的实现

阐述了模拟退火算法的基本原理及实现过程，运用MATLAB语言实现了该算法．并将其运用到解决旅行商问题的优化之中．数值仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优，有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题．该方法既可以增加对MATLAB语言的了解又可以加深对模拟退火过程的认识，并达到以此来设计智能系统的目的．     

求解旅行商问题的几种算法的比较研究

旅行商问题具有重要的理论和实际研究价值,在工程实践中应用广泛.采用遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法对旅行商问题进行求解,并选取中国旅行商问题进行仿真,比较了3种算法的优劣,得出了它们各自不同的适用范围:蚁群算法适用于缓慢地较精确的求解场合;模拟退火算法适用于快速精确的求解;遗传算法适用于快速求解,但结果准备度要求不高的情况.     

两级选址--路径问题的大规模邻域搜索模拟退火算法

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果.     

基于可靠性的供应链设施选址问题的优化模型

针对传统设施选址模型片面追求成本最小化而忽视供应链系统服务水平的情况,建立了一个基于容量有限制的供应链设施选址可靠性问题的多目标优化模型(RCFLP),并针对模拟退火算法与粒子群算法的优缺点,提出了一种混合型智能算法—模拟退火粒子群算法。通过收集中国各个省的人口和各个省会的相互之间的距离数据,构建实例,通过本文建立的模型与模拟退火粒子群算法进行了求解, 并对结果进行了分析,将模拟退火粒子群算法计算结果与模拟退火算法和粒子群算法的计算结果相比较,证明了模拟退火粒子群算法的可以较快地获得较好的全局最优解。     

铝卷径向等效导热系数的仿真

利用铝板退火加热实验采集到的温度,通过热传导反问题的求解,求得铝板间的等效导热系数,将其等效为铝卷径向导热系数,并推导出铝卷强对流传热系数对温度的数学表达式,从而构建更准确的铝卷退火的温度场模型.运用ANSYS有限元分析软件,综合考虑铝卷的导热系数和对流换热系数随温度变化的非线性,模拟铝卷退火过程中的瞬态温度场.仿真结果表明:在退火的开始阶段,铝卷外表面与芯部温差较大,最高达173 ℃;在保温阶段,铝卷内部温差逐渐减小,温差只有3 ℃,最后稳定在545 ℃,与实测结果较吻合,证明所建立的数学模型是可靠的,同时,为铝卷退火工艺的优化提供了理论依据.     

改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用

在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上，分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点，提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点，对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进，并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程，并进行仿真实验，验证了该算法的有效性。