基于遗传算法的复杂系统可靠度和冗余数设计分配优化

研究了复杂系统可靠度和冗余数分配优化问题，给出了子系统单元件可靠度指标和冗余个数一体化并发设计问题的提法；将遗传算法应用于求解系统可靠度优化配置问题，建立了优化配置子系统单元可靠度和冗余数的优化方法，具体设计优化了一复杂系统的可靠度分配问题，结果表明本文的问题描述合理，算法有效可行。     

最大熵原理在无约束优化方法中的应用

经研究，发现将最大熵原理与无约束优化方法相结合亦能达到约束优化公式化，简化优化的过程，使用罚函数法可将约束化优化问题变成无约束化问题，但原问题中的可微函数组成罚函数后有可能成为不可微问题，因而影响了再使用无约束优化方法中的诸多效的方法，如先使用最大熵原理找出原约束优化有关问题的等效Ｌａｇｒａｎｇｅ函数后，再构成罚函数即可保证是可微的了。     

求解物流配送中心选址问题的改进鸽群算法

为了提高鸽群优化算法求解物流配送中心选址问题的优化效果，减少物流配送成本，提出了一种改进的鸽群优化算法。该算法在基础鸽群优化算法上，引入灰狼优化算法在寻优过程中的捕食策略，能够有效地提高鸽群优化算法的局部搜索能力、增强算法的寻优性能。由函数测试实验可得，该算法在求解测试函数最优值上具有寻优速度快、收敛精度高的特点。最后，将其应用到求解物流配送中心选址问题中，实验结果表明：改进的鸽群优化算法更适合求解高维物流配送中心选址问题。     

不确定优化问题的研究动向

讨论了不确定优化问题的研究方法，综述了随机规划、模糊优化和区间优化这三类不确定优化问题的主要研究算法、优缺点，提出了进一步研究的发展方向。     

非光滑半无限优化的最优性必要条件

【目的】研究非光滑半无限优化问题在极限次微分下的最优性必要条件。【方法】通过约束品性和择一定理，研究带有抽象集约束的非光滑半无限优化问题的Kuhn-Tucker型必要条件。【结果】首先，举例说明已有文献中关于非光滑半无限优化问题的必要性条件的错误，并给出合理的修正。随后，针对半无限优化问题，给出一类约束品性。并通过择一定理得到了带有抽象集约束的非光滑半无限优化问题的Kuhn-Tucker型必要条件。【结论】所得结果丰富了半无限优化理论。     

基于两级优化-进化算法的结构优化设计研究

针对结构优化设计问题的特点，提出了两级优化－进化算法的优化策略。以一个12层框架结构的优化设计为例，测试了该优化策略的效率，与单独采用进化算法相比，该优化策略在保证优化结果精度的前提下能大幅度提高优化的效率，是一种较好的工程优化方法，虽然以多层框架结构为优化对象，但提出的优化策略完全适用于其它类型结构的优化问题。     

基于矩阵型惯性投影神经网络的非负矩阵分解算法

提出一种基于矩阵型神经动力学优化的非负矩阵分解算法.将矩阵非负分解优化问题首先转换为两个矩阵变量凸优化子问题，针对其子问题分别提出矩阵型惯性投影神经网络；然后，采用交替迭代方案寻找矩阵非负分解优化问题的解.理论分析证明了矩阵型惯性投影神经网络能收敛于矩阵变量凸优化子问题的最优解，并且基于矩阵型神经网络的交替迭代算法可以收敛到矩阵非负分解优化问题的偏最优解.最后，所提出的基于矩阵型神经网络的交替迭代算法被有效地应用于人脸识别.     

非线性约束条件下的广义投影梯度法

对非线性约束条件下的优化问题提出了三个广义投影梯度方法。算法Ａ能够求解非线性不等式约束优化问题。在此基础上，又提出了能够求解非线性等式和不等式约束优化问题的算法Ｂ．进一步，通过简化算法Ａ，又给出了能够专门求解一般线性约束优化问题的算法Ｃ．并且在较弱的假设下，证明了三个方法的全局收敛性。     

遗传算法在工程爆破参数优化中的应用

工程爆破中的参数优化问题是个复杂的非线性规划问题。以矿山爆破参数优化数学模型为例，采用遗传算法实现了爆破参数的优化。结果证实了利用遗传算法进行爆破参数优化的可行性与高效性，为求解该问题提供了一个有效的新途径。     

油品调合调度优化问题的分步求解策略

针对炼油厂的成品油调合调度优化问题，提出了一种分步求解策略，即将调合调度问题分解为三个子优化问题，采用NLP和MILP模型对其分四步求解，这一策略不仅降低了问题的复杂度，还同时解决了油品调合调度中的配方优化、任务调度问题。实际算例结果表明该方法是有效的．     

从约束条件的角度简化换热器优化过程

对于一个换热器优化问题，由于其优化结果与其所受的约束条件相关，所以对偶问题可将目标函数与约束条件互换，而按照换热器的特征可以导出几点基本规则，从而使优化问题得到简化，并给出一个算例，分析计算的结果与采用数值优化的结果相当一致。     

优化数学教学工作应注意的教学细节

优化教学是每一位教师在教学中都必须注意的一个问题。伴随着新课程改革的不断深入，教学的开展要循序渐进，不断优化。高中数学是主学科，教师对教学工作的优化直接影响了教学的质量和水平的提高，因此，数学教师在优化工作时需要注意教学细节问题。     

多对象生产单元设备双行布置优化分析

分析了传统的设备双行布置目标函数、优化规则和优化方法存在的问题，指出优化设备双行布置的关键是减少反向和横向物料运输工作量，构造了一种新的扩展从至表，作为设备双行布置优化工具，有效地解决了设备双行布置优化问题。     

求解矩形件优化排料蚁群算法

介绍了一种使用蚁群算法求解矩形件优化排料问题的新方法。矩形件优化排料问题可以用与或树来描述，这样有关的优化问题就变成寻找一棵面积比率最大的二叉树，用蚁群算法实现这种树搜索，是把一定数量的蚂蚁分布在与或树的根节点，蚂蚁间通过使用信息素相互交流，完成从与或树到二叉树的选择，从而得到矩形件优化排料问题的优化解。     

约束拟可微优化的发展简述

拟可微优化是一类重要的非光滑优化，在存储问题、接触问题、电路最优设计问题中有广泛的应用。本文就约束拟可微优化的最优性条件的研究作了简短的综述，指出最优性条件与拟微分的选取密切相关是约束拟可微优化最优性条件研究工作中的主要问题。     

基于混合遗传算法的关系型数据库查询优化

分析了关系型数据库的查询优化问题，针对多连接查询提出将遗传算法和爬山法结合，从而构造了关系型数据库多连接查询优化问题的混合遗传算法，并进行了实验计算．结果表明，用混合遗传算法解决多连接查询优化问题，可以发挥遗传算法和爬山法的不同优势，从而得到较满意的查询优化性能．     

基于演化多目标算法的混合流水作业调度优化

针对供应链网络优化领域中的混合流水作业调度问题提出了一种新的多目标演化优化算法。给出了这类问题的通用优化模型，在此基础上，提出了基于流程的矩阵基因编码方案，动态适应度分配机制，并引入小生境保优策略构造了算法过程，利用收敛进程参数分析了算法的收敛性能。性能分析和算例实验表明算法对于高维多目标优化问题是有效的，且能够以较快的速度收敛。     

多目标优化最低代价无人机机巢选址方法研究

无人机巡检作业中，因为功能与续航距离不同，常面临异构无人机协同和机巢选址问题。无人机机巢的最优部署位置策略，可以看作新的选址优化问题，相对于传统设施选址问题，无人机机巢部署问题面临更多新挑战。笔者综合运用地理信息系统、优劣解距离法对候选点位做预筛选后使用贪心算法和拉格朗日松弛优化的p-中值覆盖问题优化方法，在综合考虑布点原则、飞行任务、飞行半径、功能性冗余等目标因素，提出一种多目标优化最低代价的无人机机巢选址法，将机巢分布问题定义为限制因素预选址前提下的p-中值最低代价问题，设置原则性约束，实现多目标优化最低代价的机巢布点，从多个角度考虑降低巡检成本。实验结果表明：多目标优化后机巢布点在建造、维护、巡检和综合成本上比传统选点方法有9.2%以上的成本节约。     

锅炉燃烧过程自动控制研究

为解决火力发电厂锅炉燃烧系统的优化控制问题，采用计算机进行集散控制，运用机炉协调方式，将常规控制与计算机控制相结合，对那些技术上已是很成熟的问题采用常规控制方式，而对那些用常规方式难于解决的问题，则采用计算机控制，实施燃烧过程优化指导和优化控制，对难于实测的非线性损失及最佳燃烧优化区等，采用模糊神经网络建模，并运用遗传算法进行优化，完善燃烧过程自动控制。     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解