一种无人机路径规划算法研究

指出了飞行器航迹规划与路径规划的区别；提出了一种给定威胁分布下的无人机路径规划算法。根据威胁分布情况构造无人机可能飞行的航路集，用voronoi图表示出来，采用Dijkstra算法搜索威胁分布图，求解粗略最短路径。在粗略最短路径的基础上，应用三次样条曲线和序列二次规划的方法求解最优路径。用Matlab进行仿真验证，证明了算法的有效性。     

线性一二次双层规划问题

本文利用对偶理论和Kuhn-Tucker条件来研究线性一二次双层规划问题, 给出一些二层规划解的最优性条件和一个求解二层规划解的算法。这些最优性条件丰富了非线性多层规划的理论, 而其求解算法为求解实际问题提供了有力的工具。一些数值试验结果将在本文未给出, 这些结果表明算法对于小规模问题的求解是相当有效的。     

一类二次0—1规划模型的遗传算法

本文提出了用ＧＡ构造求解一类二次０－１规划模型的算法，给出了算法步骤及实验，结果表明此法求解速度理想，易达最优解，可以处理较大规模的问题。此方法在系统优化中具有广阔的应用前景。     

耦合Riccati不等式组解的局部优化算法及其在微分对策中的应用

研究与线性二次微分对策的Nash次优均衡对策相联系的一组耦合Riccati矩阵不等式组的解的算法问题。将耦合Riccati矩阵不等式组的求解问题化为具有非线性约束的非凸优化问题，用双线性矩阵不等式（BMI）方法给出了Riccati矩阵不等式组解的局部优化算法，这种算法可以用MATLAB中的线性矩阵不等式工具箱（LMI Toolbox）求解，并给出了这种算法在微分对策中的一个应用实例。     

一块H^∞最优控制问题的计算机辅助设计

本文给出一块Ｈ∞最优控制问题的一种简便的设计算法。它只需求解二个代数Ｒｉｃｃａｔｉ方程和二个Ｌｙａｐｕｎｏｖ方程即可得到Ｈ∞控制器，且控制器的阶次不大于系统的阶次。这个算法采用Ｃ语言编写，并调试通过     

基于二次规划的相控阵雷达任务自适应调度算法

雷达任务自适应调度是目前相控阵雷达资源管理研究的热点问题。以加权时间偏移量平方和最小为调度代价标准,基于相控阵雷达任务二次规划数学模型,证明最优解存在条件,并给出一种最优解的解析求解算法。与数值解法相比,解析求解算法有效提高了算法的快速性。对航空护卫舰舰载相控阵雷达真实工作环境进行一系列仿真,仿真结果表明,所提算法有效提高了雷达高优先级任务调度的调度成功率,降低了任务调度代价。     

GPC隐式算法及其在供热控制中的仿真研究

基于理论研究和工程应用的需要，提出了广义预测隐式算法。首先介绍了具有滤波器的模型已知的基本广义预测控制（GPC）算法，然后给出了两种隐式自适应算法，一种是已知对象阶跃响应前P个参数的算法，这种算法既不需要在线递推求解Diophantine方程，也不需在线求逆；另一种是一次辨识控制器参数的算法。最后以集中供热热力站热交换过程为应用背景，对基本算法和两种隐式算法进行仿真研究，其结果证明了算法的有效性。     

基于活跃集迭代法的支持向量机快速增量学习算法

介绍了一种新的支持向量机（SVM），其优化问题的对偶问题为具有简单界约束的凸二次规划问题：探讨了将活跃集迭代法运用于这种SVM的学习算法以及初始活跃集的选取问题；针对增量学习和大规模学习问题，提出了基于活跃集迭代法的SVM快速增量学习算法；实验验证了算法的有效性。     

保存作物品种资源的数学模型

针对保存作物种质资源的经济问题，本文建立了一个二次０－１整数规划模型用来求解在资金（空间）等不足的条件下，保存什么样的品种，能使作物种内遗传多样化程度达到最大，并给出了将非线性模型线性化的求解方法。最后，讨论并拓广了模型的使用范围。     

载人飞船月地返回轨道优化设计与特性分析

针对载人飞船月地返回飞行任务,提出一种基于双重优化算法的两层串行求解策略。轨道初步设计阶段,在改进的双二体模型下采用差分进化算法与序列二次规划算法相互补的双重优化算法进行轨道初值的求解。高精度修正阶段,在高精度模型下利用序列二次规划算法修正了初步设计的结果。仿真算例的结果验证了该策略的有效性和可行性,并显示出求解精度高、收敛性好的特点。最后,利用该方法进行了大量的仿真计算,对月地返回轨道可达域、速度增量等轨道特性展开了分析。     

单纯形法的旋转迭代算法在二次规划中的应用

二次规划是非线形规划中非常重要的一类，对它的求解人们通常是利用K—T条件将其转化为线性规划来进行。但由于在转化成线性规划的过程中要引入人工变量，从而使求解过程变得复杂且不易操作。本文应用单纯形法的旋转迭代算法求解二次规划，从而避免了以上困难，得到满意结果。     

特定多任务下飞机航迹规划研究

为了更好地完成航空特定任务，提出了特定多任务下飞机航迹规划模型。采用栅格法建立战场环境模型，根据复杂、真实战场环境以及作战要求，提出了距离、油耗、任务完成度、地对空威胁和空对空威胁5个目标航迹规划的模型。根据特定任务的要求，分析了满足任务的各种需求，给出了评估任务完成度指标。根据该问题的特点，提出一种两阶段的航迹规划求解算法。第一个阶段用简化二维路径规划模型计算多任务顺序，第二阶段根据多任务顺序使用改进A*算法求解多目标栅格优化问题，解决了A*算法不能处理时变优化问题情况。仿真结果表明该方法能很好地解决多任务、多目标航迹规划问题，比目前的算法更高效。     

多阶段投资决策问题的一种智能化求解方法

对多阶段投资决策问题进行研究，建立一种极小化跟踪投资回报率与目标回报率偏差的多阶段投资决策模型，并将随机模拟、遗体算法和神经网络集成在动态规划之中，设计给出一种智能化的求解方法，能求得反馈形式的最优投资策略。本文给出的方法克服了传统求解方法的局限性，具有现实意义，经算例仿真验证了算法的可行性。     

加权约束满足问题的改进深度优先搜索算法

回顾了加权约束满足问题的基本概念，给出了求解的标准深度优先搜索算法，并探讨了利用变量间的约束关系，改进标准深度优先搜索算法的搜索上下界；在此基础上，给出了一种改进的深度优先分枝定界算法，该算法的一个特点是通过循环迭代求解子问题来改进上下界．针对随机约束满足问题模型生成的测试数据的数值计算结果显示，改进算法可以大大缩短求解时间。     

车辆路径规划问题及其求解方法研究进展

对车辆路径规划问题（Vehicle Routing Problem，VRP）领域的研究进行综述，根据目前的研究状况对该问题进行分类；分析该问题的图模型和数学模型两大类模型各自的优缺点；分四大类讨论求解该问题的算法：精确算法（exact algorithm），构造启发式算法（constructive heuristic algorithm），改进启发式算法（improving heuristic algorithm），和亚启发式算法（meta-heuristic algorithm）。评迷各类算法适用的问题求解阶段以及各自的优缺点；探讨国内在VRP领域的研究成果。在此基础上，对求解该问题的方法进一步的研究方向做了展望。     

求解可分离连续凸二次背包问题的直接算法

经典算法一般采用迭代过程求解连续凸二次背包问题,研究了求解可分离连续凸二次背包问题的直接算法。分析了可分离连续凸二次背包问题的结构特性,通过两个命题和两个定理研究了可分离连续凸二次背包问题的解的特性,提出了一种快速的求解该问题的直接算法。该算法能快速有效地求解可分离连续凸二次背包问题的最优解,算法的时间复杂度和空间复杂度都是O(n),都比经典算法节约很多。     

灰色二层线性规划问题及其解法

针对二层线性规划问题, 结合灰色系统的特性,提出了一般灰色二层线性规划问题, 并给出了该问题的模型及相关的定理.针对漂移型灰色二层线性规划,基于单纯形法提出了一种具有全局收敛性质的算法来求解该问题.用下层的Kuhn-Tucker条件代替下层问题,将灰色二层线性规划转化为灰色单层规划问题,利用对偶理论将该单层规划转化为一系列灰色线性规划问题,从而用单纯形法求解该问题来得到灰色二层线性规划问题的解. 最后,通过算例验证了文中算法的有效性.     

求解一类（0,1）规划问题的相对差商法

本文提出一种求解一类（０，１）规划问题的高效启发式算法—相对差商法，其组合次数不大于设计变量的个数，可以用来迅速地求解任意规模的问题，并且本文还给出了该算法的误差估计及解的修正算法。     

允许卖空条件下证券投资组合的区间二次规划问题

本文基于经典的Markowitz均值-方差模型, 针对市场上允许卖空的情况, 提出了证券投资组合的区间二次规划模型, 通过应用区间数排序方法(区间序关系、区间可能度和区间可接受度), 给出了两种证券投资组合的区间非线性优化的数学转化模型, 从而将不确定性证券投资组合模型转化为确定性的证券投资组合二次规划模型进行求解, 并对由本文给出的两种求解方法进行了比较．     

求全局最优化问题的单参数替代函数法及其收敛性分析

本文针对ＲｅｎｐｕＧｅ＾「１」所提出的双参数替代函数求解全局最优化问题时不易在计算机上实现的缺陷，构造一类新的单参数替代函数，讨论了它的性质；并对光滑目标函数，给出了如何用二次共轭函数构造单参数替代函数的途径，最后给出了利用这类新的替代函数全局最优化问题的算法，并证明了其收敛性。