多细胞基因表达式编程函数优化的并行算法研究

并行算法是当前研究解决算法效率问题的成熟技术之一.为提高GEP算法解决复杂函数优化问题的效率,将并行算法引入多细胞基因表达式编程函数优化问题,解决传统计算形式不能充分发挥多核处理器性能的问题.通过分析多细胞基因表达式编程并行算法的机理和MPI和OpenMP混合并行模型,设计与实现多细胞基因表达式编程函数优化的并行算法（Parallel Multicellula rGene Expression Programmingalgorithmfor Function Optimization）PGMFO.实验结果表明针对复杂的函数优化问题,在不影响精度和收敛性的情况下,PGMFO 算法比原有的算法效率高出10%-20%.     

弱有效集上凹函数极大问题的分枝定界算法

弱有效(有效)集上的优化是处理多目标线性规划的一种重要途径.考虑了弱有效集上凹函数的极大问题.这个优化问题主要有两方面的困难一方面,弱有效集一般说来不再是凸集;另一方面,该问题不属于存在一个全局最优解在多面体集的一个极点处取得的一类问题.因此,提出的方法的主要思想是问题首先被转化为Rk+1空间中一个特殊全局优化问题;其次,对这个问题建立了一个分枝定界型算法.算法的分枝过程采用锥形剖分,定界过程通过求解普通的线性规划实现;最后,对算法的收敛性进行了分析.     

基于机群系统的并行多连接查询优化算法

多连接查询优化是并行数据库系统的核心问题。已有的研究工作多集中于连接个数较少的情况,不适用于机群系统中的多连接查询优化。在机群环境中,系统的通信带宽是一种瓶颈资源。提出了基于遗传算法的多连接查询优化算法,算法考虑了关系的存储信息和网络的通信代价,有效地利用了机群系统中的资源。实验结果表明,算法具有良好的性能,能够提高多连接查询的执行效率。     

基于MSR和AMSR的红外融合增强算法

红外传感器的成像特点，使得所采集的红外图像存在对比度低、清晰度差、信噪比低、边缘信息模糊等问题。为此提出基于多尺度视网膜（multi-scale retinex, MSR）和自适应多尺度视网膜（adaptive multi-scale retinex, AMSR）的红外融合增强及其优化算法。实验结果表明，所提算法能够有效提高红外图像的对比度和清晰度，在主观视觉效果和客观评价指标上均优于单尺度视网膜算法、MSR算法、AMSR算法。     

高层多自由度结构作动器优化配置的遗传算法

高层多自由度结构的作动器优化配置问题是主动控制中一个值得研究的重要问题.该文通过利用模糊算法,充分使用先验知识,使得作动器优化问题限定在局部范围之内,从而使后续计算变得简单、快速.在优化过程中利用了遗传算法,使得优化的性能得到保证.     

基于MSR和AMSR的红外融合增强算法

红外传感器的成像特点，使得所采集的红外图像存在对比度低、清晰度差、信噪比低、边缘信息模糊等问题。为此提出基于多尺度视网膜（multi-scale retinex,MSR）和自适应多尺度视网膜（adaptive multi-scale retinex,AMSR）的红外融合增强及其优化算法。实验结果表明，所提算法能够有效提高红外图像的对比度和清晰度，在主观视觉效果和客观评价指标上均优于单尺度视网膜算法、MSR算法、AMSR算法。     

一种有效的基于实数编码的多目标遗传算法

针对实数编码遗传算法提出了一种通用的基于决策变量的复合交叉算子,并将之用于多目标优化问题的求解,算法效果良好,一定程度上解决了高维多目标优化问题在用遗传算法求解时收敛性差这一难题.通过实验首次揭示了交叉点数对多目标遗传算法性能的影响.     

结合免疫机制的并发定位与建图多目标进化算法

由于基于进化算法的移动机器人并发定位与建图问题本质上具有多目标特性,因此将该问题转化成为多目标优化问题进行处理.为了有效地提高基于多目标进化算法的移动机器人并发定位与建图方法的效率,提出了结合免疫机制的局部搜索方法.为此,构造了称之为关键点栅格吸引操作的局部搜索方法,它运用了所针对问题的领域知识.通过移动机器人物理实验证实了所构造算法的计算代价比其他基于进化算法的单目标优化方法少,获取的地图准确性更高.     

稳态大系统多目标优化的双环递阶算法

对于稳态大规模工业系统,提出了一种能够充分满足决策者的偏好克服目标函数不可分性的双环失代算法。该算法首先根据决策人员的偏好把多目标问题聚集为不可分的竟址财嵌入到可分的多目标优化问题中,然后从目标的非劣解集中挑出不可分单目标的最优解,并证明了该最优解就是原问题的非劣解,算法的收敛性也有严格的数学保证。     

基于混沌克隆的混杂多目标免疫优化算法

针对遗传算法求解高维多目标问题时易于早熟、陷入局部搜索等缺点.本文借鉴生物免疫系统的混沌现象及其自适应性和并行性,提出一种混杂多目标免疫优化算法(HMIOA).算法基于混沌映射产生初始抗体群并利用混沌规律克隆优秀抗体;根据抗体的被控度和抗体间的拥挤距离设计抗体的亲和力;算法在进化过程中对不同子群采取不同突变方式;借助Average linkage聚类法更新记忆细胞等.数值实验中,选取两种著名的多目标进化算法和一种克隆选择算法,应用于4种不同类型的高维多目标优化问题,比较结果表明:HMIOA所获Pareto有效面较大的控制其他算法所获Pareto有效面,且有效面的分布较均匀.     

求解DVD在线租赁的有效方法

本文运用线性规划、MATLAB软件和运筹学等相关数学知识,构造了一个DVD在线租赁合理的数学模型.模型用最优化分配的原则把DVD在线租赁问题简单化,在实际应用中具有重要的经济意义.     

交换式局域网的性能评估研究

以太网的性能评估方法已不适合目前的网络状况，本文探讨目前流行的交换式局域网的性能评估方法，通过4个模型建立和5个参数的选择，建立一种有效、实用的交换式局域网的性能评估方法．可以改善和提高网络性能进行，化解网络瓶颈，优化网络配置，更加有效地进行网络性能管理．     

路灯照明优化问题研究

研究了路灯照明优化问题,分析了路灯照明强度特性.采用Monte Carlo法求解复杂方程确定的面积,用黄金分割法和坐标轮换法解决了一盏路灯和两盏路灯优化问题.其方法可推广到多盏路灯照明优化问题.     

物理实验中系统误差的检验和消除

物理实验中由于系统误差引起测量值的不准确,造成测量值与理论值的偏差,它对测量结果有时会带来严重影响.通过分析系统误差的来源和系统误差的检验方法,提出限制和消除系统误差的方法,为优化测量方法和提高测量精度奠定了良好基础,提高物理实验效果.     

在结构声研究中的力矩激励

介绍一种由两根平行的磁致伸缩棒组成的力矩激振器，并提出它的声学和磁学方面的设计，对三种不同结构的激振器分别以并行和串行磁路结构的磁偏置进行了分析和研究，为优化力矩激振器的设计提供了依据。     

无线Mesh网络的在线测量优化

对网络特征进行准确和实时的测量是优化无线Mesh网络性能的基础. 该文提出一种无线Mesh网络在线测量架构以解决测量节点的位置选择问题. 联合考虑无线信号检测能力与信息传输能力,提出基于椭圆割线的测量节点选择方法. 分别以被测量节点和数据处理中心作为椭圆焦点构成测量区域,以测量系统的性能度量为目标函数,在椭圆环中选择最佳测量节点位置. 数值仿真表明,在保障无线Mesh网络在线测量品质条件下,该测量架构实现了检测能力和信息传输能力的综合优化,椭圆割线算法的计算复杂度低于随机选择算法.     

壳模型分子动力学优化新方法

提出了新的壳模型分子动力学优化方法来对壳位置进行优化.该方法的基本思想是利用多次迭代来确定模拟过程中壳的位置.分子动力学模拟的结果表明,该方法不但能够准确得到壳位置,计算效率比传统的优化方法要高,而且通过选择收敛因子还可以进一步控制计算精度和效率.该方法特别适合于对铁电材料的壳模型分子动力学模拟.     

烷基糖苷的合成方法改进与应用研究

以月桂醇与葡萄糖为原料,采用复合催化剂利用直接苷化法合成了十二烷基葡萄糖苷,优化了工艺参数,得出合适的反应条件:反应压力为4.05kPa;反应温度为120℃;醇糖比为5:1,而剂糖比为0.008.并对其作用机理和所合成糖苷的应用性能作了进一步探讨.     

职业院校教师激励机制研究

伴随着经济的高速增长，社会对应用型技术人才的需求与日俱增，使得我国职业教育呈现出巨大的发展潜力。要确保职业教育培养目标的实现，就必须建设一支数量充足、质量合格、结构合理、勤于工作的职校师资队伍，减少优秀教师的流失，优化师资队伍结构，充分调动教师工作的积极性。如何建立一套完善、有效的教师管理机制，成为一个亟待解决的问题。     

最小二乘法在舵机控制电路参数测试中的应用

在舵机控制电路参数的测试过程中，选择适当的数据处理方法与优化测试电路性能，对于提高测试精度是同等重要的．为此，在舵机控制电路参数测试过程中，利用最小二乘法对参数的测试结果进行曲线拟合处理．实际运用结果表明，该方法有效地提高了测试精度和测试结果的准确性、可靠性．