一个求解约束全局优化问题的单参数填充函数方法

构造了求解约束全局优化问题的一个新的填充函数,分析了该函数的分析性质,设计了一个基于该填充函数的全局优化算法.数值试验表明该算法是有效的.     

一个新的求无约束全局优化的填充函数

根据Zhang对填充函数的新的定义给出了一个新的求无约束全局优化问题的填充函数,并根据这个填充函数提出了相应的填充函数算法。数值试验表明此算法是有效可行的。     

记忆热力学关系式的状态函数正方形和Maxwell正方形

本文提出了状态函数正方形和Maxwell正方形的概念,提出了使用状态函数正方形和Maxwell正方形记忆热力学关系式方法。使用本方法可迅速记忆特性函数与特征变量的关系式、基本公式、对应系数的关系式和Maxwell关系式等20个热力学公式,而且不易忘记。     

一个新的全局最优化问题的填充函数

提出了应用于非光滑无约束全局最优化问题的填充函数法.对填充函数进行了扩充和改进,提出了新的适应于非光滑情况下最优化问题求解的填充函数,并构造算法.数值分析表明,所提出的算法是可行的、有效的.     

一个新的填充函数算法

给出了一个求解一般无约束优化问题全局最优解的填充函数,分析了此填充函数的性质,并给出了可行的填充函数算法。此方法的数值试验表明所给的算法是有效可行的。     

求解全局优化问题的一个新的填充函数算法

构造了一个新的单参数且连续可微的填充函数,并将其与进化算法相结合提出了一个新的填充函数算法。该算法通过不断跳出局部最优解进入更优解所在区域的方式来提高优化效率,通过设置进化算法中种群均匀分布、增加种群多样性的方式增加了算法的全局寻优性能,并将该算法在标准测试集上进行了测试。结果表明,该算法简单有效,并且随着优化问题维度的提高而表现稳定。     

关于弱填充测度的一个存在性定理

证明对任意的Hausdorff函数φ,都存在一个度量空间Ω,使得(α)Pφ(Ω)=1.     

解全局优化问题的一个单参数填充函数

为找到全空间上求解无约束全局最优化问题更有效的填充函数法,给出了一个新的填充函数。研究了此填充函数的相关性质,提出了一种新的算法,数值计算结果表明,此算法有效可行。     

一个新的解全局优化问题的填充函数

给出了一个新的非线性全局优化问题的填充函数和相应的填充函数算法.算例表明,该算法是可行且有效的.     

连续无约束优化问题的一个新填充函数

关于连续无约束全局优化的问题,构造了一种新填充函数的形式,证明了该形式是满足所定义的填充函数的有关性质,根据该函数形式设计了相应填充函数算法。数值试验表明此算法是可行和有效的。     

误差为NA序列时回归模型估计的均方相合性

考虑固定设计下的非线性回归模型Ymi=g(xmi) εmi，1≤i≤n，以及线性回归模型Yi=xilβ1 … xipβp εi，i=1．2，…，n，当误差为NA序列时，获得了一类估计的均方相合性．     

求解近场散射问题的最小二乘方法

应用最小二乘方法数值求解全内反射显微镜模型对应的时谐散射问题. 先利用平面波函数和倏逝波函数构造试探函数空间, 再利用解及其法向导数在单元内边界处的跃度和外边界条件定义目标泛函. 结果表明, 该方法简单易行, 所需剖分单元少, 算法精度高. 数值实验验证了算法的有效性.     

数据通信中一类信息打包问题的最优解

对于数据通信过程中存在的一类信息打包问题建立了概率模型，并就打包的方案进行了讨论，通过定量分析获得了最佳打包方案的存在性，并给出了几个数值模拟结果。     

基于装箱问题的Hopfield网络优化设计

针对装箱问题的数学模型,利用目标函数与神经网络中能量函数相等的关系来设计Hopfield神经网络的结构,相应建立动态网络模型,为用Hopfield神经网络理论来解决装箱问题提供了先决条件。     

针对目标的布局启发式算法

为解决二维矩形布局问题，在广泛研究各种启发式方法的基础上，提出了基于目标的启发式算法．该算法在布局开始时确定布局目标，布局过程中综合运用多种策略，让每个局部最优解达到布局目标值，得到稳定的、可靠的全局解；并且简要分析了矩形正交布局的空间分解方法，提出了群组的基本策略以及布局的定序规则和定位规则、实验结果表明，算法具有较强实用性，布局效率提高2％以上．     

基于空间优化的三维装箱布局混合遗传算法

针对三维装箱问题使用了一种便于空间优化的二维链表结构表达三维矩形物体布局状态空间分解方法和利用混合遗传算法产生待装物体的顺序序列.二维链表结构可以表达空间相连结点之间的关系,易于空间结点的重组,达到更好的利用空间;也可减少产生好的待装物体顺序序列的搜索次数.结合混合遗传算法的搜索方法,能在合理的时间内找到问题的满意解.经过实验表明通过这两种方法的结合本算法能取得较好的较果.     

有舍弃的装箱问题及其启发式算法

设计了一种启发式算法——RCF算法来解决有舍弃装箱问题.实验证明,该算法与RFF3算法相比,在物体个数比较少(<200)的情况下,由于数据的随机性会出现比RFF3算法较好;在物体个数大于200的情况下,RFF3算法具有绝对的优势.因此,提出的RCF算法在物体个数比较少的情况下,有一定的应用价值.     

有顺序约束的单件车间调度问题的逆序算法

研究了部分工件在加工顺序上存在逻辑优选顺序约束的单件车间调度问题 .针对工件之间存在的加工顺序关系 ,构造了以交货期为基准 ,以寻求最长加工路径加工时间最短为目标的逆序算法 ,求解问题 .通过实例分析 ,说明了这一算法在工程中的可行性     

A Novel Extension of Kernel Partial Least Squares Regression

Based on continuum power regression(CPR) method, a novel derivation of kernel partial least squares(named CPR-KPLS) regression is proposed for approximating arbitrary nonlinear functions.Kernel function is used to map the input variables(input space) into a Reproducing Kernel Hilbert Space(so called feature space),where a linear CPR-PLS is constructed based on the projection of explanatory variables to latent variables(components). The linear CPR-PLS in the high-dimensional feature space corresponds to a no...     

一种启发式矩形毛坯带排样算法研究

介绍一种两维矩形毛坯带排样问题的改进启发式递归算法,它基于递归结构和分支定界技术.首先初始化板材作为一个块,考虑目前的块,算法选择一个毛坯,将毛坯放在块的左下角,然后用水平或竖直的剪切线将未使用空间分为两个更小的块,便于进一步递归求解.使用上下界来去除无用的分支,缩短运算时间.将该算法和遗传算法相结合,先通过遗传算法确定所有矩形毛坯较优的排放顺序和排放方式,然后使用递归排样生成排样图,通过比较不同的矩形排放序列对应的板材利用率,最终得到较优的排样方案.测试数据表明了该启发式优化算法的有效性.