复杂系统可靠性优化的混合万有引力搜索算法求解

复杂系统可靠性优化问题是一类有约束限制且目标函数具有多个局部极值的非线性优化问题.为求解该类问题,提出了一种混合万有引力搜索算法的求解方法.算法利用基于万有引力定律的寻优机制指导群体进行全局搜索,并采用序列二次规划算法进行局部搜索,避免基本万有引力搜索算法陷入局部最优,改善优化性能,加快寻优速度.通过实例计算,并与蚁群优化算法、微粒群算法、蜂群算法和基本万有引力搜索算法等进行比较,验证了算法的可行性和有效性.     

解非线性半定规划的一种回溯线搜索型算法

为避免罚函数和滤子的缺点,提高带有等式约束和半负定矩阵约束的非线性半定规划求解效率,本文通过二次半定子问题构建搜索方向,结合回溯线搜索技术和非单调充分下降性条件,提出了一种新的无罚函数无滤子的线搜索型序列半定规划算法.在合理的假设条件下,证明了新算法的适定性以及全局收敛性,最后通过初步的数值试验验证了新算法的有效性.     

基于零相关区的最佳重组杂交桥函数序列族设计

基于序列码研究对重组杂交桥函数序列进行了最佳搜索设计,介绍了最佳重组杂交桥函数序列族设计的一般思想,提出了以零自相关区为搜索标准的最佳序列族设计方法,通过Matlab编程和仿真实现,分别给出了16长和32长重组杂交桥函数在不同零元素个数情况下的序列族设计结果;进一步完善了杂交桥函数序列的应用设计研究。     

一种改进Boyer-Moore算法效率的预处理算法

通过理论分析和测试发现,对大多数字符串而言,按某个方向搜索文本总是会比按另一个方向的搜索速度快.提出了新的预处理算法,在使用Boyer-Moore算法之前先确定一个较优的搜索方向,其时间复杂度和空间复杂度分别为O(σm)和O(σ m),其中σ和m分别为字母表的大小和字符串图案的长度.采用真实的人类DNA序列测试,包括序列库中前1 000个长度超过1 000的完整序列作为文本,从中随机选出1 000个长度为20的序列片段作为图案,进行实验对比,证明可以将搜索时间平均缩短到原来的约90%.     

关于随机向量序列极值的一些结果

利用正则变化函数,刻画独立同分布随机向量序列的极值分布的对称吸引场;将随机变量第ｋ个极值的一个结果推广到随机向量上;给出了关于多元分布函数乘积的吸引场问题的一个充分条件。     

基于遗传禁忌混合算法的低相关区序列集搜索方法

提出一种基于遗传-禁忌混合算法(genetic-taboo hybrid algorithm)的低相关区(low correlation zone,LCZ)序列集的搜索方法.建立搜索LCZ序列集的优化模型并设定了模型的目标函数,将禁忌算法嵌入到遗传算法的变异操作中,提出一种遗传-禁忌混合算法,该算法利用遗传算法的全局搜索能力和禁忌算法的局部搜索能力从而实现高效搜索.迭代过程中,种群在进入新一轮进化之前,首先剔除移位等价序列(shift equivalent sequence),从而保持种群的多样性,防止算法过早收敛.根据优化算法收敛后目标函数保持不变的特点,设定了算法结束准则,当超过一定进化代数后目标函数值仍保持不变,则认为进化结束.对非周期四元和周期二元序列集进行数值仿真,结果证明了该方法的有效性.     

极值指标下平稳序列的风险测度

平稳金融序列存在相依性,不满足独立同分布假设下极值理论的条件约束.讨论了极值指标下平稳随机序列的风险测度,通过估计极值指标θ并修正广义极值分布的位置参数和尺度参数,得到平稳随机序列的风险值.实证和检验表明平稳金融序列需要极值指标修正模型,提高风险值估计的准确度.     

极值类型定理的推广

把极值类型定理中的ｎ次方进一步推广成Ｕ（ｎ）次方，其中Ｕ（ｎ）是正则变化函数，它的指数大于零；同时通过一定的限制，得到相依序列随机样本的极值。     

黄金分割快速在线极性相关器的研究

黄金分割法是一种快速搜索函数极值的优化设计方法.研究了它在快速在线极性相关器中的应用,详细讨论了极性相关函数极值搜索的黄金分割设计方法.采用8031单片微机构成极性相关器,黄金分割法的应用,使得完成一次相关分析的时间缩短到1秒以内.     

基于混合循环算法的复杂装配体装配序列智能规划

针对单一算法无法实现复杂装配体装配序列智能规划以及缺乏深度人机交互而导致的改进效果不佳等问题,提出一种混合循环算法.该算法以遗传算法为主体,利用干涉矩阵和接触矩阵调整随机生成的装配序列,以装配方向及工具的统一性构建适应度函数;其次结合模拟退火算法,在迭代前加入退火操作,利用Metropolis准则接受交叉和变异后的个体序列;引入粒子群算法的跟踪极值思想,直接选择个体最优和群体最优序列与后代交叉;最后结合虚拟现实技术建立装配模拟平台,从装配稳定性及工具操作空间两个维度进一步优化序列.基于该方法以汽车后桥总成装配序列规划为例进行验证,表明所得装配序列符合实际生产,该方法切实有效.     

杏南地区PⅠ-SⅡ油层组高分辨率层序地层学研究

为了确保大庆油田二次开发及三次采油的顺利实施,重新开展了杏南地区主要油层的高分辨率层序地层划分和对比的分析和研究工作。运用高分辨率层序地层学原理对不整合面、整合面、初次湖泛面及最大湖泛面等各级界面进行识别和对比。通过对层序边界形成机理、识别方法及标志、边界类型及特征等方面的研究,结合各级层序内部结构特征,建立研究区目的层的等时地层格架。依据各级层序界面标志,研究区目的层被分为2个长期基准面旋回LSC1和LSC2;3个中期基准面旋回MSC1、MSC2及MSC3;35个短期基准面旋回。     

A Property of m-Tuplings Morse Sequence

0 IntroductionLeSt= u{s0fi r,s1t}i nbter oad tuwceotlheettemr-st ualpplihnagbse tM aonrdse Sse*qubeen tchee. frLeeetmonoid generated byS. Consider the following homomor-phismonS*,σ∶0→01m-1,1→10m-1,where 0m-1(respec-tively 1m-1) representsm-1 consecutive 0 (respectively 1)digits . Thusσn(0) asn→∞, we define aninfinite sequenceu=u0u1…un…∈{0 ,1}N,whichis calledthem-tuplings Morsesequence. Obviously,the casem=2 yields the Thue-Morsesequence and this sequence has been studied intensiv…     

Lucas数列的模数列的一组周期

Lucas数列的模数列是与模m相关的周期数列。根据Lucas数列的模数列和周期的定——利用初等数论的相关知识,讨论了Lucas数列的模数列的周期性,证明了当模m是小于20的不同的素数2,3,5,…,17,19时,Lucas数列的模数列{bn(m)}的周期分别是3,8,34,16,10,28,36,18。     

三种跳频码序列的仿真及其性能分析

本文对FH通信系统中的三种跳频序列：m序列，RS序列及混沌序列分别进行了仿真，并且从纵向和横向上定量地比较了它们的性能．从总体上看，混沌序列码要优于其它序列，更适合在实际跳频系统中应用．     

无约束最大子序列求和改进算法

给出了无约束最大子序列求和的一种改进算法,在不增加复杂性的前提下,突破了美国Mark A llen W eiss教授在约束条件下对该问题求解的算法,即该算法不能计算所有整数为负数情况下的最大子序列和(否则,结果视为0),从而解决了针对所有整数的无条件约束最大子序列的求和问题.     

无约束最大子序列求和改进算法

给出了无约束最大子序列求和的一种改进算法，在不增加复杂性的前提下，突破了美国Mark Allen Weiss教授在约束条件下对该问题求解的算法，即该算法不能计算所有整数为负数情况下的最大子序列和（否则，结果视为0），从而解决了针对所有整数的无条件约束最大子序列的求和问题．     

算子Fredholm序列的性质

讨论算子Fredholm序列的性质，并且得到一致收敛的有界线性算子序列为算子（上半，下半）Fredholm序列的等价条件，这也是单个（半）Fredholm算子情形的推广．     

一类由交织方式构造的零相关区序列偶集

在QS-CDMA系统中,使用零相关区(ZCZ)序列偶能够避免共信道冲突和多址干扰,文中提出了一种利用最佳二进序列偶通过交织技术构造ZCZ序列偶集的新方法,它能够在一定范围内任意选择零相关区的长度,构造出具有不同零相关区长度的ZCZ序列偶集.     

Assembly Sequence Planning for Mechanical Products

A method for assembly sequence planning is proposed in this paper. First, two methods for assembly sequence planning are compared, which are indirect method and direct method. Then, the limits of the previous assembly planning system are pointed out. On the basis of indirect method, an improved method for assembly sequence planning is put forward. This method is composed of four parts, which are assembly modeling for products, assembly sequence representing, assembly sequence planning, and evaluation and optimization. The assembly model is established by human machine interaction, and the assembly model contains components' information and the assembly relation among the components. The assembly sequence planning is based on the breaking up of the assembly model. And/or graph is used to represent assembly sequence set. Every component which satisfies the disassembly condition is recorded as a node of an and/or graph. After the disassembly sequence and/or graph is generated, heuristic algorithm - AO* algorithm is used to search the disassembly sequence and/or graph, and the optimum assembly sequence planning is realized. This method is proved to be effective in a prototype system which is a sub-project of a state 863/CIMS research project of China - ‘Concurrent Engineering’.