基于多指标精英个体博弈机制的多目标优化算法

为了改善多目标优化算法的收敛性与优化解集的多样性，缓解种群在目标空间中的坍缩，提出一种基于多指标精英个体博弈机制的多目标优化算法。利用Pareto支配关系与多指标综合筛选精英个体。将带有K-means聚类的精英个体博弈机制与交叉变异策略融合，有效提升了算法的收敛性与多样性。对算法进行了详细的收敛性分析，证明了算法的收敛性。将8个代表性的比较算法在标准测试函数上进行解集指标对比并解决实际水泵调度问题，本文算法在收敛性与多样性上优于或持平其他比较算法，验证了本文算法的有效性，在一定程度上减小了种群在目标空间中坍缩的概率。     

最短路径算法的比较

本文介绍了三种最短路径算法及其算法步骤，这三种算法分别被称为Ｄｉｊｋｓｔｒａ算法、ＰＳＰ算法和ＤＢＦＳ１算法。文中对这三种算法的比较，着重阐述了作为一种在计算机上非常优越的算法ＤＢＦＳ１算法的优越性及其原因。最后，给出了ＤＢＦＳＬ１算法的流程图。     

粒子群算法在柔性工作车间调度中的应用

粒子群算法是一种新出现的群智能优化算法。本文针对柔性工作车间调度问题的特点构造了此问题的粒子表达方法，给出了具体的算法应用过程，并与遗传算法做了对比实验。实验结果表明粒子群算法在柔性工作车间调度问题的应用上是十分有效的。     

一种应用面积等比约束的半球面纹理映射算法

球面或半球面是两步纹理映射算法中使用较多的一种中介面。两步法中的球面纹理映射算法一般通过立体投影来实现，不可避免产生较大的纹理形变。本文首先对传统基于立体投影的球面(半球面)纹理映射算法及其不足之处进行分析，并在此基础上提出一种半球面纹理映射新算法。该算法用映射纹理区在纹理平面和半球面上的对应面积比为约束务件，显著提高了纹理映射质量。文章通过理论分析和实验对新算法与传统算法进行比较，表明新算法具有其优势，并给出几个应用新算法的两步纹理映射产生的实例，显示出本文算法对减少映射纹理变形所起的作用。     

模糊多目标线性规划最优性分析

由于目标和参数的不确定性，模糊多目标线性规划的最优解不是唯一的，本文在截集基础上对模糊最优解的上、下边界进行了分析，提出模糊多目标线性规划的变换模型及相应的参数算法和综合算法，并通过数字实例对模型及算法做出了说明。     

预测控制最新算法综述

随着预测控制在工业过程控制中的广泛应用，预测控制在算法和理论研究上都取得了长足进展。本文系统地总结了模型预测控制算法和非线性模型预测控制算法，并对各种算法的特征进行评述，指出预测控制算法存在的问题和研究方向。     

一种新型的Ad Hoc网络分簇算法及其性能仿真

现存的Ad Hoc网络分簇算法大都只考虑影响网络性能的某个方面的因素，因此这些分簇算法的应用场合非常受限，本文在现存分簇算法的基础上设计了一种考虑多方面因素的新型分簇算法，可以在一定程度上改善网络的性能，并且具有较强的通用性，首先介绍了分簇算法提出的背景和一些相关的定义和假设，然后说明了几种现存的分簇算法的不足，接着重点分析了一种性能较好的分簇算法一自适应按需加权分簇算法，最后通过模拟对该分簇算法与其它映几种算法进行了性能比较和评价。     

一种新的路径生成式Logit交通分配算法

Logit方法是一种重要的非平衡交通分配方法，但由于需要路径枚举，限制了它在大型路网上的应用。本文提出了一种新的路径生成式Logit交通分配算法。每次迭代中，利用Logit方法在已产生的路径集上进行变通分配，并更新路段交通量度路段运行时间，然后在此基础上利用最短路算法求出新的最短路并更新路径集，如此变替进行．直至不再产生新的最短路，最后完成交通分配。由于不需进行路径枚举，从而使本算法适用于大型路网的交通分配。实际计算表明．该算法是有效和可行的。     

对数正态分布均值的Bayes及Fiducial精确限

本文提出了对数正态分布均值在取共轭型及无信息先验分布时的Ｂａｙｅｓ精确限及Ｆｉｄｕｃｉａｌ精确限，它们能用有限区间上的一重积分迭代地求出。这种新算法非常方便，且有很高的精度，能极好地满足工程需要。而原来的算法是相当麻烦的，本文同时还推导出精度很高、算法简单的近似限。这种近似限既能直接用于工程，又能在迭代求解精确限时作为其搜索区间。     

子波变换新方法

本文在理论分析子波变换物理概念的基础上，提出了一种工程上应用的新颖快速子波变换算法，即“频谱切割法”。该方法能够在电路上实现实时的快速子波变换。