随机模糊映射的广义非线性随机变分包含

引入并研究了一类带随机模糊映射的广义非线性随机变分包含，构造了一个新的随机迭代算法，在一定条件下，讨论了这类问题随机解的存在性以及由随机算法所产生的序列的收敛性.所得结果推广和发展了近期一些作者的主要工作.     

Hilbert空间中一类包含集值随机模糊映射的变分包含问题

作者构造了一个迭代算法,解决了Hilbert空间内一类包含H(·,·)-单调集值映射和随机模糊映射的变分包含问题.作者给出了这个解存在的一个充分必要条件,并且证明出这个迭代序列刚好收敛到这个变分包含的解.     

一类广义随机非线性隐变分不等式

作者在Hilbert空间中引入并研究了一类新的广义随机非线性隐变分不等式问题,并在一定条件假设下得到了关于这类广义随机非线性隐变分不等式的一些新的随机解的存在性结果.     

随机模糊映射的随机广义集值非线性混合变分包含(英文)

引入和研究了一新的随机模糊映射的随机广义集值非线性混合变分包含,并构造了新的逼近此变分包含随机解的随机迭代算法.利用广义单调映象的近似映射技巧,进一步讨论了随机模糊映射的随机广义集值非线性混合变分包含随机解的存在性及由此随机迭代算法生成的随机迭代序列的收敛性,所得结果推广与改进了文献中的一些相应的主要结果.     

Banach空间混合均衡问题的一种迭代算法的强收敛定理

作者在Banach空间中针对混合均衡问题引入了一种新的迭代算法,不仅在更弱的条件下证明了解的存在性,而且得到了一个强收敛定理.与此同时,作者提出的迭代算法也解决了一些广义混合似变分不等式的解的问题,并在较弱的条件下证明了强收敛性定理.本文的结论是对其他相关文献的推广和改进.     

Banach空间混合均衡问题的一种迭代算法的强收敛定理（英文）

作者在Banach空间中针对混合均衡问题引入了一种新的迭代算法,不仅在更弱的条件下证明了解的存在性,而且得到了一个强收敛定理.与此同时,作者提出的迭代算法也解决了一些广义混合似变分不等式的解的问题,并在较弱的条件下证明了强收敛性定理.本文的结论是对其他相关文献的推广和改进.     

基于贪婪策略整体分布优化算法的0-1背包问题求解

提出了一种思想简单且可用于0-1背包问题求解的基于贪婪策略整体分布优化算法.该算法首先随机产生一个初始种群,经贪婪策略将种群变成价值相对较高的可行解,保留本次最优解;然后以最优解为中心,用柯西分布产生新的种群,经贪婪策略将新种群变成相对价值较高的可行解,再保留本次最优解,重复以上过程,达到最大迭代次数,求出问题的全局最优解;最后,对不同规模的问题进行了实验.结果表明:该算法在求解0-1背包问题上是有效的,比遗传算法、贪婪算法具有更强的寻优能力.     

随机模糊映射的广义随机变分包含

文章引入和研究一类带随机模糊映射的随机广义变分包含问题,构造了一个新的随机迭代算法;在一定条件下,证明了这类问题解的存在性以及由随机算法所产生的序列的收敛性。     

利用漂移Brown族的概率算法

在一般区域上,所得三维Dirichlet问题的解不精确,因此,需要考虑它的数值解.作者在概率论的基础上提出了一种新的有效的求数值解的概率算法.其步骤是首先,从随机分析的理论出发,将Dirichlet问题的解表示为漂移Brown族在区域边界上的首中时和首中位置的函数的期望,这样,就将三维问题转化为边界上的二维问题;然后,通过对区域边界作有限元剖分,使问题离散化;最后,构作辅助球,利用已知的漂移Brown族在球面上的首中时和首中位置的分布,以及漂移Brown族对停时的强马氏性,得到一般区域上的一类Dirichlet问题的数值解.应用结果表明,此概率算法具有计算量较小、精度较高的特点,适宜于更一般区域的三维Dirichlet问题求解.     

广义强非线性拟变分不等式和拟补问题解的扰动算法

本文进一步研究了由第一作者引入和研究的一类广义强非线性拟变分不等式和拟补问题．在另一类假设条件下证明了解的存在性，提出了一类新的求近似解的迭代算法——扰动算法，证明了扰动近似解序列强收敛于精确解