关于离散系统计算机模拟的几个问题

计算机模拟是科学研究的一种重要方法。本文讨论计算机的模型、步骤、工具和策略,演示了离散系统计算机模拟的过程,并就模拟智能化和改善模拟环境等方面的问题提出了我们的看法。     

崩落法放矿计算机模拟

概述了计算机模拟放矿理论研究与应用现状及存在问题,分析了计算机模拟放矿的相似条件,提出移动场相似的模拟准则;以崩落矿岩移动概率分布方程为基础,建立了数值模拟与随机模拟理论体系,解决了数年来困扰计算机模拟放矿的两大难题——数值模拟系统误差估计与随机模拟模块移动概率值的确定方法。     

计算机数值模拟在理论力学教学中的应用

计算机数值模拟已经成为当前解决力学问题的主要手段。首先分析了在理论力学教学中重视对学生利用计算机进行求解方法训练的必要性;其次,分析了目前实现这一教学理念存在的主要问题和产生原因;最后,探讨了基于移动计算平台进行计算机数值模拟的基本思想和实现方法．通过两个具体的例子,说明了在理论力学教学中引入数值模拟的重要性和便捷性。     

非线性力学问题的计算机求解

通过计算机，对两个非线性力学问题进行数值求解和图形模拟；介绍采用计算机解决物理问题的思路和方法     

蒙特卡罗计算机模拟方法及其在流体理论研究中的应用

概述了蒙特卡罗计算机模拟方法在现代科学研究中的地位，介绍了该方法的基本原理。该方法在流体理论研究和石油勘探开发中已经得到广泛应用，计算机模拟的使用范围和预测精度都有了较大提高。蒙特卡罗计算机模拟方法作为了解自然规律的重要手段有较好的发展前景     

双层组织织物计算机模拟的实现

在建立了双层组织织物计算机模拟模块的基础上,通过对双层组织织物模拟的实现,提出了双层织物计算机模拟的基本步骤,其中模拟的关键是模拟数组单元的制作。以表里换 层组织的模拟方法为例,探讨了在计算机模拟中,表里换层的实现方法。     

计算机模拟在数学建模中的应用

阐述了计算机模拟在数学建模中的作用,给出了蒙特卡洛方法和离散系统模拟方法实现的具体过程,并通过具体的实例分析,说明计算机模拟方法在数学建模中的有效性.     

高维混沌模型的动力学分析及仿真

采用理论研究和数学模拟的方法,研究了一种高维混沌模型的动力学行为问题,并且给出了相应的计算机模拟。     

露天矿运输调度系统模拟模型

采用计算机模拟的方法解决汽车运输自动调度的问题是一种行之有效的方法，用计算机模拟汽车运输调度过程关键问题是模拟模型的建立，对一一个复杂系统，建立其模拟模型，首先要对系统进行抽象，使抽象之后的系统既保持原有系统的行为和结构，又使之对于某一类情况具有普遍意义，本文通过对某露天矿汽车运输调度系统的研究，建立了运输调度系统的模拟模型。     

低频电流场逆问题的一种算法及模拟

用广义增量线性函数的理论，结合有限元法，提出了一种解低频电流场逆问题的新 方法。通过计算机模拟和实验室模拟验证了此算法有唯一解且收敛性好。     

蛋白质折叠的三维计算机模拟

介绍了计算机模拟蛋白质的三维模型,利用混合遗传算法对模型问题进行了模拟计算,获得了由２７个氨基酸残基组成的肽链的能量最小的折叠构象,计算结果表明,对于蛋白质折叠的三维晶格模型而言混合遗传算法是很有效的。     

应用于蛋白质折叠模拟的三种新蒙特卡罗方法的比较

新蒙特卡罗方法是一类随机算法的统称．这类算法已被应用于蛋白质折叠的模拟计算，并取得了较好的结果．该文将并行回火与遗传算法的混合算法、群体模拟退火方法以及群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法这3种改进的蒙特卡罗方法应用到蛋白质折叠模拟计算，并就二维网格模型比较了这3种方法搜索最小能量构象的能力以及计算了得到最小能量构象所花费的时间．计算机模拟计算的结果表明，3种方法对于短序列蛋白质折叠结构的预测都较为有效，而群体模拟退火方法与遗传算法的混合算法则比其它两种算法所花费的计算时间要少，也就更为有效．     

Monte Carlo模拟PEFC电极电催化剂的利用率

膜电极是质子交换膜燃料电池（PEMFC）的核心部分，建立了膜电极的随机方格子模型，在电极模型各格点位置用Montecarlo方法生成随机分布的电极粒子、Nanon溶液粒子和聚四氟乙烯团粒，把电极的输出电流转化成一个概率事件，确定了有效输出电流迷宫通道模型，并建立了非即回无规行走扫描算法，运用MATLAB和C语言编写了模拟程序实现了对膜电极催化刑利用率的统计，并探讨了电极结构和电极制备工艺对催化利利用率的影响．     

基于Bayesian-MCMC方法的水体污染识别反问题

针对具有不适定性的环境水力学反问题,基于贝叶斯推理和二维水质模型建立水体污染识别反演模型,运用马尔科夫链蒙特卡罗法抽样获得污染源源强、污染源位置和污染泄漏时间等模型参数的后验概率分布和统计结果.实例研究结果表明,基于马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法的贝叶斯推理可以较好地用来实现水体污染识别,具有识别精度高,误差小的特点,其可靠性和稳定性高于混合遗传模式搜索优化算法.     

三角晶格Ising模型Monte Carlo模拟的GPU加速算法

在分析传统Monte Carlo算法的基础上,针对三角晶格Ising模型提出了一种基于GPU的并行模拟方法,大大提高了算法的效率。对1024?024的模型,实现了69倍的加速比。通过该算法所得数据分析模型的临界行为,获得了高精度的临界点βc = 0.27466(1)和临界指数yt =1.01(2),yh = 1.8756(3)。     

基于遗传算法的蛋白质折叠模拟系统

在模拟蛋白质折叠的遗传算法基础上，采用晶格模型，设计了一个用于蛋白质折叠模拟的软件系统，并举例说明该系统的用法。该蛋白质折叠模拟系统可用于蛋白质折叠预测和蛋白质进化研究，并可为蛋白质分子设计提供重要信息。     

干扰情形下重复性项目快速修复策略模型与算法

重复性项目受到干扰事件影响后,如何使其低成本,快速修复到基准调度计划,是项目管理者面临的重要问题。本文研究了干扰情形下重复性项目的反应性调度问题。首先提出了一种新的快速修复策略模型,旨在使项目以较低的成本快速修复到基准调度计划;针对问题特点,设计了一种Q-learning与遗传算法结合的混合算法进行求解;最后通过一个高速公路项目和蒙特卡洛模拟验证了本文模型和算法的有效性。结果表明：本文所提出的修复策略可以显著降低反应性调度成本;在一定范围内,增加修复的范围可以有效降低反应性调度成本;Q-learning与遗传算法混合算法在该问题上的求解质量和效率优于遗传算法。本文可以为重复性项目管理者进行反应性调度提供决策依据。     

基于随机规划和遗传算法的虚拟企业风险管理

针对虚拟企业的风险因素具有随机性的特点,将随机风险因素描述为随机变量,提出了一个虚拟企业风险管理的随机规划模型.针对该模型设计了嵌入蒙特卡罗模拟的遗传算法,蒙特卡罗模拟是处理模型中随机变量的有效方法.仿真分析表明了该算法的有效性和该随机规划模型对于虚拟企业风险管理的重要作用.     

模糊稳健优化设计中的神经网络技术

由于模糊稳健设计中的准则函数和约束函数是随机性可控因素与不可控因素的函数,其概率密度函数的表达式难以确定,故在优化设计中采用随机模拟方法.但采用遗传算法进行优化计算时,随机模拟消耗的机时很大,优化计算效率极低.为此,采用BP神经网络对模糊随机函数进行逼近,探讨了神经网络的构造与程序实现方法;用插装式溢流阀调压弹簧的模糊稳健优化设计问题进行了数值仿真与验证.实例表明,BP神经网络的仿真精度可以达到工程优化问题的要求,把遗传算法与神经网络技术相结合,可以有效地求解模糊稳健设计等复杂优化设计问题.     

价转移金属络合物低温半导体—金属相变的计算机MONTE CARLO量子格点模拟

对价转移金属络合物材料低温条件下的半导体—金属态转变特性,采用计算机Monte Carlo技术,在Wannier表象中,对由位移变换和基态平均得到的多维序参量和状态参量量子统计平均方程组,进行Monte Carlo自洽迭代量子格点模拟,得到了系统的相图和序参量变化关系。