模拟退火算法及其在多层密度界面反演中的应用

模拟退火算法是以固体退火过程为物理背景的全局优化算法,具有全局寻优的能力,是一种有效的非线性组合优化算法。模拟退火反演算法实质是利用了地球物理反演问题求解过程与熔化固体退火过程的相似性,模拟其达到最低能量状态为系统目标函数的最优解。本文概要地介绍了模拟退火法的基本原理,解的接受准则,模拟退火法的实现方法、特点及其局限性。总结了近年来对模拟退火方法进行的改进,并给出了模拟退火法在多层密度界面反演中的实例。     

离散神经网络的优化能力研究

考虑在求解带有不等式约束的组合优化问题时 ,离散神经网络的设计及其性能分析。有两种方法可以用来设计网络 ,一是能量下降法 ,另一个是梯度下降法。我们以 Knapsack问题为例 ,研究了这两种方法的求解性能。模拟计算表明 ,离散神经网络作为组合优化问题的求解工具 ,能力是有限的 ,但由于它的运行速度快和易于实现等优点 ,可以作为认识问题和提供相关信息的一种途径     

应用神经网络理论的计算机通信网迟延新算法

计算机网络最小平均迟延的求解实质上是一个联合优化问题。进一步的分析表明，它可以近似为一个二次型优化问题。我们利用一种具有全局收敛性质的神经网络模型解决了这一问题。计算结果表明，这种方法是可行而有效的。     

非光滑γ凸规划的最优条件

借助于γ次微分, 在γ凸条件下, 在一维空间R上讨 论了约束非光滑优化问题的最优性条件. 证明了γ凸函数的局部极小一定是整体极小, 并且给出了约束非光滑规划的必要条件以及最优性充分条件.     

结构分析的能量法应用

介绍了能量法在计算结构位移方面的一些基本原理及其应用，尤其是卡氏定理在有限元法中导出总刚度矩阵，最小应变能法在计算结构位移的应用和力法的联系和比较等，计算表明该方法在形成和求解总刚度矩阵中具有较大速度优势．     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题．其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控．然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题．为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法．模拟结果证明了算法的有效性．     

基于蚁群算法的电梯群控系统节能策略的优化研究

电梯群控系统的目标是分配电梯服务以满足各层客户的呼叫需求,属典型的组合优化问题,而蚁群算法常用于解决离散组合优化问题.其良好的全局优化能力与快速收敛特性适合于电梯群控.然而当前的调度算法主要集中在减少乘客的等待和乘坐时间上,却忽略了电梯群的耗能问题.为实现节能的目标,建立了能量目标函数和电梯群控系统的蚁群模型,并给出了优化方案和收敛的算法.模拟结果证明了算法的有效性.     

基于动态隧道系统的K-means聚类算法研究

针对K-means聚类算法易陷入局部极小的问题,利用动态隧道算法在解决全局最优化问题中的有效性,将算法中的动态隧道过程引入到K-means聚类算法中,提出了一种基于动态隧道算法的K-means聚类算法.该算法在K-means聚类算法寻优得到的局部极小值基础上,利用动态隧道过程寻找更小的能量盆地,再将其值提交给K-means聚类算法进行迭代寻优,重复该过程,直到找到全局最小值.理论分析和仿真实验证明,该算法的聚类效果要优于K-means聚类算法.     

二维物体识别的暂态混沌神经网络方法

给出了一种二维物体识别混沌神经网络的方法 ,该方法采用图匹配方式的二维物体识别可以转化为一个组合优化问题求解 ,根据二维物体识别的能量函数定义式推导出一种新的暂态混沌神经网络模型 (TCNN) ,它采用混沌模拟退火方式求解优化问题 .随着分叉尺度参数的逐步降低 ,TCNN由混沌解逐步稳定在全局最优的解上 ,从而得出该方法优于Hopfield神经网络的方法     

Rational screenning in combinatorial peptide libraries of protein functional loop

Redesigning the sequences of protein loops is a frequent practice in protein design. Based on the new results of protein loop database analysis, a rational computer simulation strategy is proposed to obtain functional proteins, which exploits a fast and accurate program to calculate the protein loop conformation, and at the same time, combines molecular docking method with combinatorial chemistry strategy to screen the combinatorial peptide library of protein loops. A characteristic of this method is that it separates the conformation computation of backbone from that of side chain and incorporates side chain growth into the docking procedure and therefore greatly reduces the computation by converting the huge computation on explosive conformations to relatively small computation on limited canonical backbone structures and side chain growth. This method can be practically used in screening combinatorial peptide libraries of protein loops.     

基于多支持度的挖掘加权关联规则算法

关联规则挖掘是数据挖掘中一个重要的模型．在其挖掘算法中，如果最小支持度很高，则出现频率比较低的规则就不能发现；如果最小支持度太低，因为频繁项的相互关联，则会出现组合爆炸．为此，提出了允许用户设定多个最小支持度、给定数据各项的权重来解决这一问题．理论、实验数据和实际应用证明，该新算法可行且符合实际情况，比同类算法用时更少，对大型数据库的关联规则挖掘非常有效．     

基于Hopfield网络的极小值问题学习算法

针对 Hopfield神经网络 (HNN )所存在的极小值问题及缺乏学习能力的问题 ,提出了一种学习算法。将决定约束条件权值大小的系数作为学习参数 ,在参数空间里使参数向着 HNN能量上升最快的方向学习 ,使网络状态能够有效地从可能陷入的极小值状态中逃脱出来。对于在状态空间里陷入极小值状态的 HNN,首先在参数空间里修正参数 ,然后再返回到状态空间里进行状态更新 ,如此反复 ,直至找到最优解或满意解。算法的有效性通过仿真实验进行了验证。该算法分别被应用于 10城市和 2 0城市的旅行商问题 ,结果能够以很高的比率收敛于最优解     

一类半线性Cauchy问题整体解的存在唯一性

对一类半线性热传导方程Cauchy问题整体解的存在唯一性进行了讨论,运用衰减估计和能量估计相结合的方法,结合Banach不动点定理得到了整体解存在且唯一的条件,该条件不对其非齐次项系数加任何限制,其适用范围更加广泛。     

无线传感器网络中目标检测节点的优化部署

为提高无线传感器网络的目标检测精度，提出了一种基于遗传算法的节点部署优化方法．通过把传感区域模型化为网格，将目标定位问题转化为确定目标在某个网格点的问题．随后，将传感器节点部署问题形式化为一个组合优化问题，其目标是在有限的成本和完全覆盖条件下减小最大分辨误差．遗传算法采用二进制编码表示节点的位置，使用单亲交叉算子和单亲变异算子来提高算法的执行速度和进化效率．实验结果表明，基于遗传算法的求解方案能快速地求出传感器节点位置优化问题的全局最优解，并满足目标定位的精度要求．     

利用模拟退火算法优化计算通讯网络极小生成树

介绍了模拟退火算法的基本思想 ,并应用它成功地解决了通讯网络极小生成树的优化计算问题。计算结果表明 :该算法能有效地跳出局部极小值并快速地收敛于全局最优值。说明模拟退火算法是一个通用的、具有概率爬山的、强有力的组合优化算法     

一类非线性高阶多维双曲型方程组的初值问题

本文研究了一类非线性高阶多维双曲型方程组的周期边值问题和初值问题,利用 Galerkin 方法和能量积分估计,在一定的条件下,分别证明了该问题整体广义解和整体古典解的存在唯一性定理。     

On the Mathematical Nature of Wireless Broadcast Trees

Trees are arguably one of the most important data structures widely used in information theory and computing science. Different numbers of intermediate nodes in wireless broadcast trees may exert great impacts on the energy consumption of individual nodes, which are typically equipped with a limited power supply in a wireless sensor network; this limitation may eventually determine how long the given wireless sensor network can last. Thus, obtaining a deep understanding of the mathematical nature of wireless broadcast trees is of great importance. In this paper, we give new proof of Cayley's well-known theorem for counting labeled trees. A distinct feature of this proof is that we purely use combinatorial structures instead of constructing a bijection between two kinds of labeled trees, which is in contrast to all existing proofs. Another contribution of this work is the presentation of a new theorem on trees based on the number of intermediate nodes in the tree. To the best of our knowledge,this work is the first to present a tree enumeration theorem based on the number of intermediate nodes in the tree.     

最小耗能原理再讨论

最小耗能原理不能由普利高津的最小熵产生定理拓展而得到,最小耗能原理只适用于非平衡系统的非平衡定态.     

关于MHR—模及Szasz的一个问题

本文推广了Bjork定理,证明了任何MHR-环适合有限生成右理想极小条件,完全解决了Szasz在文献[1]中提出的问题31,并证明了任何s-酉 MHR-环上的n阶全阵环仍是s-酉 MHR-环。     

用镧系离子探针研究水溶液中缬氨酸构象

利用镧系离子做~1H NMR探针研究了在水溶液中缬氨酸构象,在搜索构象时,调整构象参数,用计算机进行分析处理。结果表明,缬氨酸分子在水溶液中的构象以一组构象异构体平衡共存,并简单地讨论了三种主要构象百分数与空间几何效应大小的关系。