复杂产品多学科模型的协同仿真求解算法研究

在数值计算领域求解大型常微分方程组时通常采用分解算法,类似地,在多学科协同仿真中系统模型往往被拆分成多个子模型并采用多个求解器进行求解.基于以上相关性,研究了多学科协同仿真算法的基本原理,在微分方程组合算法的基础上提出了基于联合仿真步的组合算法,给出了算法的形式化描述和原理说明,并通过一个具体实例验证了算法的有效性.     

含有模糊变量双层规划模型的混合智能算法

针对含有模糊变量双层规划模型,将模糊模拟、神经网络、微粒群算法有机的结合起来,给出了求解模型的混合智能算法,并将该算法应用于两级政府高等教育投资模糊期望值双层规划模型和模糊相关机会双层规划模型的求解,实例验证了混合智能算法的有效性和实用性.     

一个竞争选址问题的新模型及其求解算法

提出了一个竞争环境下使获得的市场份额最大化的选址模型,该模型通过引入竞争设施聚集引起的需求增长率和距离折扣率来刻画设施的聚集效应.同时给出了求解该模型的分支定界算法和贪婪算法,并通过一个数值例子说明和检验以上算法.最后,分析了需求增长率和距离折扣率对选址决策的影响.     

群决策问题的一种求解方法

本文提出了一种求解各决策问题的模型。首先，每个决策者给出对候选方案偏好度量，然后求解群体的偏好序以使所有决策者对群体序的不满意度最小。本文还给出了模型的求解算法。     

工程系统多目标可靠度优化的几种方法

本文根据工程系统的各种目标要求,给出了两类多目标优化模型,并依次构造了三种可靠度优化的求解算法。算例表明,算法是很有效的。     

求解模糊机会约束规划模型的微粒群算法

针对现在不确定规划领域中存在的模糊机会约束规划模型和群智能优化方法-微粒群算法,提出了一种求解模糊机会约束规划模型的新混合智能算法.该算法利用微粒群算法并运用模糊模拟技术对模糊机会约束规划模型的规划问题进行分析和数值求解,因而无需像传统的基于遗传算法的混合智能算法那样需要很长时间并经过复杂的计算才能得到结果.通过对实际模型的分析和数值求解,给出了应用该方法的具体步骤,说明了该混合智能算法的合理性和有效性.     

内河货运航线配船模型与算法

给出了包括驳船和机动船的内河货运航线配船模型，并以基本配船模型算法［１］和整数非线性规划的直接搜索寻优算法［２］为基础，构造了求解这一模型的二级迭代算法.     

变需求车辆路线问题建模及基于Inver-over操作的PSO-DP算法

讨论了一类客户需求随机变化的车辆路线问题,利用基于Inver-over操作的粒子群算法,将动态规划算法嵌入粒子群算法求适应值,解决了本文给出的车辆路线优化模型的求解问题,最后给出了一个数值算例.     

BP算法求解多元线性回归模型初探

提出求解多元线性回归模型系数的BP算法，给出该算法的数学描述、推导过程和计算机编程步骤，并结合实例说明。     

修订直接消耗系数的熵优化模型及算法

在投入产出分析中，直接消耗系数的修订具有重要的意义，根据信息论中的最小又熵原理。按照已知信息的多少，建立了几个可用于修订直接消耗系数的熵优化模型，并给出了求解优化模型的时俩算法和算倒，计算实例的结果表明，所建立的模型和给出的算法是可行的、有效的。     

一类混合自适应遗传算法及性能分析

在繁殖种群选择 ,生存策略中引入 Boltzmann生存择机制 ,并根据种群平均适应值的变化自适应地调整变异率 ,同时本文采用新的变异方式 ,以保持种群的多样性 ,从而避免遗传算法中的过早收敛问题 ,同时和单纯形法相结合 ,大大加快了收敛的速度.     

基于遗传禁忌混合搜索算法的设备布局研究

针对设备布局影响制造系统的总体功效的问题,但同时遗传算法在实际应用中,出现早熟现象,爬山能力弱,等一系列缺点提出遗传禁忌混合搜索算法,该算法将遗传算法和禁忌搜索相结合,遗传算法的交叉算子中增加记忆功能,避免迂回搜索,以禁忌搜索作为遗传算法的变异算子。通过实例计算,证明遗传禁忌混合搜索算法是一种行之有效的算法,对解决设备布局这类组合优化问题具有实用价值。     

面向复杂航道的引航员与船舶集成调度优化

为提高复杂航道条件下港口的引航调度服务水平,本文研究了船舶和引航员调度的集成优化问题.本文考虑了潮汐、封航、安全距离以及单双向航道的对向避让等因素,以船舶延误成本和引航员调度成本最小化为目标,建立了整数规划模型.结合问题的特征,设计了一种两阶段变邻域搜索算法对模型进行求解.其中第一阶段讨论了引航员调度对于船舶延误的影响,求得了所有船舶和部分引航员调度方案的集合;第二阶段以传统调度规则得到的所有船舶和引航员的完整调度方案为初始解,使用变邻域搜索算法求解所有调度方案中最优的调度方案.最后,通过一系列数值试验验证了模型和算法的有效性.     

一种基于T-模运算的模糊联想记忆学习算法

提出了基于一类最大T-模运算的模糊联想记忆连接权矩阵神经网络学习算法，并且给出了严格的理论证明，该算法成功地解决了多模糊模式对的存储问题。对于给定的模糊模式对，若这些模式对存在连接权矩阵，则该算法很容易求出它们的最大权矩阵，如果这些模式对不能够用一个连接权矩阵来存储，应用本文的算法，可以应用尽可能少的连接权矩阵来存储，从而可以有效地减少存储空间。     

弹性光网络中路由与频谱分配算法综述

弹性光网络(elastic optical networks, EONs)作为下一代极具潜力的光网络近年来受到广泛关注,其中路由与频谱分配(routing and spectrum allocation, RSA)是实现网络设计和控制的核心技术之一。本文系统分析了EONs的概念内涵,对RSA这一关键问题进行了详细描述,从静态和动态角度出发,以不同特性的算法框架为基础,依照精确算法、智能优化算法、启发式算法以及学习型算法4个大类对RSA算法的国内外研究现状进行了总结剖析。结合EONs的未来应用需求,阐述了该领域所面临的问题与挑战,展望了RSA算法的发展趋势。     

一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

用于非直接对抗性体育比赛的编排算法

本文以非直接对抗性体育比赛的“最佳编排法”为基础,针对“最佳编排法”中没有考虑到的缺项现象设计了一种编排算法。该算法以偶图匹配、回溯技术为数学工具。     

自调整非线性遗传算法

通过对简单遗传算法的理论分析，得出了复制、杂交、变异等算子的每次作用均相当于对所作用的个体进行一次线性变换。因此，通过对传统遗传算子进行修改，作者提出了非线性遗传算法。本文发现规范化操作对算法的计算效率有很大的影响，并且给出各遗传算子的一种等价线性表示。因此，如果针对不同的优化问题动态的进行规范化操作及遗传算子的选择，将会大大提高算法的效率。本文提出一种新的自调整非线性遗传算法(Self—Ajusting Nonlinear Genetic Algorithm,SANGA)，该算法通过规范化操作的动态选择，结合简单的遗传算子，对算法的效率有很大的提高。仿真结果表明该算法的有效性。     

Quantum-inspired ant algorithm for knapsack problems

The knapsack problem is a well-known combinatorial optimization problem which has been proved to be NP-hard. This paper proposes a new algorithm called quantum-inspired ant algorithm (QAA) to solve the knapsack problem. QAA takes the advantage of the principles in quantum computing, such as qubit, quantum gate, and quantum superposition of states, to get more probabilistic-based status with small colonies. By updating the pheromone in the ant algorithm and rotating the quantum gate, the algorithm can finally reach the optimal solution. The detailed steps to use QAA are presented, and by solving series of test cases of classical knapsack problems, the effectiveness and generality of the new algorithm are validated.     

基于量子进化算法的空区激光探测点布局设计

针对地下空区边界不规则并且可能包含多个遗留矿柱,如何布局合适的探测点以便三维激光探头能扫描空区内部全貌的工程难题,提出了在基于空区初步资料获得的水平特征截面图上预先布置待选探测点,设计探测点布局方案评价函数,采用量子进化算法进行探测点布局优化的方案.优化设计中,考虑了采空区边界的凸凹不规则性及内部包含多个边界不规则遗留矿柱,以及激光探测范围等因素,建立了通用优化模型,寻求探测点最少的技术及经济上的最优布局方案.实例运算及统计分析结果表明,和遗传算法相比,本文提出的量子进化算法优化模型可快速得出优化的探测点布局方案,保证三维激光探测法成功实施,为复杂空区三维激光探测提供科学决策依据.