文本特征抽取中基于基因集编码的遗传退火算法

采用基因集的形式对传统遗传算法的编码方式进行改进,再引入模拟退火的思想,提出一种基于基因集编码的遗传退火算法的文本特征抽取方法（GSGAA）,并与遗传算法（GA）和模拟退火GA算法（SA-GA）进行比较实验。结果表明,GSGAA算法用于文本分类的特征抽取所得出结果的正确率和执行时间都比采用单基因进行编码的GA算法和GA-SA算法好,具有一定的应用价值。     

改进的遗传局部搜索算法在漏磁逆问题中的应用研究

通过将模拟退火技术加到遗传局部搜索算法(GLSA)的扰动过程中,提出一种改进的遗传局部搜索算法(IGLSA)及基于IGLSA的逆算法,用于从漏磁信号中重构二维缺陷.该算法中,径向基函数神经网络(RBFNN)用作前向模型,IGLSA用于求解逆问题中的优化问题.实验将该逆算法分别与基于规范遗传算法(CGA)的逆算法和基于GLSA的逆算法进行了比较,结果表明基于IGLSA的逆算法更精确,并且对噪声具有鲁棒性.     

基于主动禁忌搜索的配电网无功电压优化控制

提出将主动禁忌搜索（RTS）算法用于配电网无功电压优化控制问题的求解．首先根据已知的负荷预测曲线，用一种启发式方法为RTS提供可行初始解．在利用RTS算法的求解过程中，使用了反馈机制，可自动调节禁忌表长度，结合逃逸策略，可以使搜索有效地跳出局部极小点，更好地找到最优解．通过算例验证了该算法的有效性．与传统的禁忌搜索（TS）算法、遗传算法（GA）以及模拟退火（SA）算法进行了比较，算例结果表明，RTS算法求得的解质量更高，求解速度更快，比GA和SA算法至少提高了一倍．     

基于多重网格的模拟退火算法

为了提高模拟退火算法的收敛速度,提出了一种基于多重网格的模拟退火算法（SAM）,用于求解高维函数优化问题,并分析了其收敛性．13个著名的测试函数对SAM算法进行数值实验,结果表明SAM算法具有良好的搜索能力和收敛速度．     

基于遗传优化算法的二维漏磁缺陷重构

信号逆问题，即从测量信号中恢复出缺陷轮廓及其参数，是漏磁无损评估中的一个重要课题。提出了一种基于遗传算法的逆算法，用于从漏磁信号中重构二维缺陷。在该算法中，径向基函数（RBF）神经网络用作前向模型，遗传算法用于求解逆问题中的优化问题，其优点是能够避免基于梯度下降法的迭代逆算法中可能遇到的局部最小问题，并能得到逆问题的全局最优解。实验结果验证了所提出的逆算法的有效性。     

基于LMBP算法的液压油缸内泄漏故障诊断方法

针对液压油缸内泄漏故障诊断中提取时域参数过多以及各参数间相互交叉等问题,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和改进的Levenberg—Marguard（LM）神经网络的诊断方法．首先采用Lu分解法对LM算法中逆矩阵的求解进行优化,以加快网络的收敛速度,然后提取压力信号的8个时域参数作为原始特征,采用PCA法对其进行降维和去相关,提取前2个主成分作为最终特征,输入到改进的LM网络中进行故障模式识别,并将诊断结果与LM算法和GA—BP算法进行仿真对比研究．研究结果表明：基于LMBP算法的故障诊断方法在减少识别误差和提高诊断速度等方面取得显著改善,是一种行之有效的液压油缸内泄漏故障诊断方法．     

基于混合遗传算法的图像分割识别方法

本文基于遗传算法（GA）与共轭梯度法（CG），提出了一种混合算法，将其用于图像分割问题寻求最佳阈值，该方法具有遗传算法的全局搜索能力和共轭梯度法的强大局部搜索的特点。试验结果表明，新算法具有快速收敛性和全局最优性。     

自适应变异的混合粒子群优化策略及其应用

提出了一种新的基于群体自适应变异和个体退火操作的混合粒子群优化（HPSO）算法．该算法将模拟退火过程引入到粒子群优化（PSO）之中，以PSO作为主体，先随机产生初始群体，并开始随机搜索产生新的个体．同时，使用自适应变异操作进行个体变异，对进化过的个体进行退火操作，以调整和优化群体．与模拟退火算法和基本PSO算法相比，HPSO保持了基本PSO算法简单、容易实现的特点，又能进行自适应变异．复杂函数优化和旅行商组合优化问题的实例验证表明，所提算法的全局收敛性较好，提高了摆脱局部最优的能力，有效避免了基本PSO算法的早熟问题．     

基于遗传算法的波分复用环网业务疏导

通过把波分复用环网中的业务疏导问题归结为组合优化问题，提出了一种基于遗传算法的业务疏导算法，该算法可用于单向环网或双向环网，并适用于任何类型的业务需求，数值结果表明，该算法的性能优于贪婪算法，总体和模拟退火算法相当，甚至在某些方向还优于模拟退火算法。     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上，提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案，目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷，以提高算法的效率．在模型试验中，对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较，发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点，而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

一种带软时间窗的物流配送中心车辆路径问题的模型与算法

针对单配送中心带时间窗的车辆路径问题,将时间约束折算为惩罚费用,在时间、车辆体积和载重约束的条件下,建立了一种带软时间窗的物流车辆路径总费用最小数学模型。同时在遗传算法的基础上加入记忆功能和退火操作,采用带有记忆的遗传模拟退火算法求解此模型,并将优化结果进行比较。结果表明,该算法收敛速度快、搜索领域宽,能取得较高质量的最优解。     

求解一类二次规划反问题的同伦交替方向法

对一类带不等式约束的二次规划反问题的求解方法进行研究。首先表示出此类二次规划对应的反问题形式，将该反问题转化为目标函数变量可分离优化问题，将其中约束写成KKT条件的形式之后，该反问题等同于一个等式约束优化问题。综合以上，考虑使用交替方向乘子法进行迭代，在此基础之上，将同伦思想应用于算法每步迭代的子问题中，以此避免近端算子选取的敏感性，又可保证算法的收敛速度。针对子问题，使用逐次超松弛法进行求解，并获取算法的收敛性。最后，将该算法与SDPT3和Sedumi两种方法进行比较，数值结果表明，该算法无论在速度上还是效率上都优于以上两种方法。     

Electromagnetic tomography (EMT): image reconstruction based on the inverse problem

Starting from Maxwell's equations for inhomogeneous media, nonlinear integral equations of the inverse problem of the electromagnetic tomography (EMT) are derived, whose kernel is the dyadic Green's function for the EMT sensor with a homogeneous medium in the object space. Then in terms of ill-posedness of the inverse problem, a Tikhonov-type regularization model is established based on a linearization-approximation of the nonlinear inverse problem. Finally, an iterative algorithm of image reconstruction based on the inverse problem and reconstruction images of some object flows for simplified sensor are given. Initial results of the image reconstruction show that the algorithm based on the inverse problem is superior to those based on the linear back-projection in the quality of image reconstruction.     

基于双端队列的类Josephus逆问题求解

对一种扑克牌游戏及Josephus逆问题进行推广得到类Josephus逆问题,探讨这类问题的最佳求解方法——基于双端队列求解,给出双端队列的循环顺序实现,重点探讨在顺序循环双端队列的基础上的这类问题的求解方法及算法分析.实验结果表明,利用双端队列,此问题不仅易于求解,也易于验证解的正确性.     

X滤波自适应逆控制算法及在液压位置控制系统中的应用

针对非线性时变特性的液压位置伺服系统跟踪控制问题,基于自适应逆控制理论,提出X滤波液压位置自适应逆控制策略.对传统自适应滤波算法在X滤波结构下的不足,提出变换域变步长归一化最小方差算法.采用该算法对液压伺服位置系统进行了对象建模、在线逆建模及开环控制系统设计.仿真结果表明,X滤波液压位置自适应逆控制具有跟踪速度快、对参数摄动鲁棒性强等良好动态特性.     

Application of New Type BP Neural Networks for Magnetic Measurement

Magnetic Measurement is a typical inverse problem in biomedical field.In this kind of problem we always need to locate the positions and moments of one or more magnetic dipoles.Although using the traditional methods to solve this kind of inverse problem has all kinds of shortcomings,BPNN(Back Propagation Neural Networks)method can be used to solve this typical inverse problem fast enough for real time measurement.In the traditional BPNN method,gradient descent search method is performed for error propagation.In this paper the authors propose a new algorithm that Newton method is performed for error propagation.For the cost function is highly nonconvex in the magnetic measurement problem,the new kind of BPNN can get convergent results quickly and precisely,A simulation result for this method is also presented.     

二维稳态导热反问题的正则化解法

构造求解二维导热反问题的数值迭代解法,并以含内热源二维导热问题为背景,采用该迭代解法确定材料热传导系数。在每个迭代步中采用Tikhonov正则化方法克服反问题固有的不适定性。数值算例表明,该方法可行、有效,不仅适用于单介质热物性参数反演问题,而且适用于多介质热物性参数反演问题。     

应用混合优化算法求解一类热传导反问题

热传导反问题具有非线性,不适定性等特点,研究方法很多,但通常方法很难较好地接近全局最优.在遗传算法的基础上,研究了基于遗传算法+梯度法的混合优化算法求解一类热传导反问题.具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法寻找最优参数组合.进行了大量仿真实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,混合优化算法性能优越,具有良好的收敛性和快速性.