一种大规模线性规划问题的递阶算法

导出了一种新的求解大规模一规划问题的递阶算法。它的协调级为用迭代法求解低阶线性代数方程组，和一级仅需求一系列低维线性规划，且充分利用了上次迭代的结果，大大提高了运算效率，比较详细地研究了此算法的收敛性，所得结果对问题的分解有明确的指导意义，最后，运用该算法求解某水利工程项目中的大规模线性规划问题。结果表明，本法收敛速度快，求同维问题时明显优于通常的修正单纯形法。     

基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计

给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法, 在该算法中对每个染色体都采用递阶编码, 并提出一种改进的交叉算子, 可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数. 算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价, 且对应一个实际问题, 可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例, 从而生成一个适当的模糊神经网络模型. 模拟实验结果验证了该算法的有效性.     

模糊递阶质量屋方法

运用模糊层次分析原理和模糊数排序方法，建立了模糊递阶质量屋方法，并给出了模糊递阶质量屋展开精度的度量指标。与传统的质量功能展开（Quality Function Deployment,QFD)方法和基于质量屋结构的模糊QFD方法相比，该方法能够更有效的处理QFD过程中不确定性的定性语言信息，提高顾客要求与设计要求排序的精确性，以及顾客基准比较分析与技术基准比较分析的精确性和可靠性，提高整体顾客满意展开的精度。此外，模糊递阶质量屋方法对QFD的3种主要模式具有普遍意义。     

不可分稳态大系统的递阶优化控制算法

讨论了整体目标函数关于各子系统不具有可加形式的大规模稳态系统的优化问题,提出一种3级递阶优化算法,该算法首先把不可分问题转化可分的多目标优化问题,再从多目标优化的非劣解集中挑出原问题的最优解,建立了算法的理论基础,证明了算法的收剑性,仿真结果表明,算法是有效的。     

基于递阶遗传算法的智能跟车控制

简单回顾了智能控制以及相关技术,采用一种递阶式遗传算法,对需要控制的跟车距离的相关模糊逻辑系统隶属度函数和规则库进行寻优,其中跟车距离模糊逻辑输入隶属度函数采用三输入模型,即基本规则包含45条,然后对所采用的遗传算法的初始种群和交叉、变异率等进行了设置,最后给出仿真结果.     

基于递阶优化算法的轧制过程控制策略优化研究

给出利用递阶优化算法解决轧制过程控制策略优化问题的思想. 针对总时间最短和总能耗最小两个优化目标,分别将其作为上下层目标函数建立起两层规划的数学模型,通过基于分解-协调的递阶优化算法对该两层规划进行求解,最终得到了中厚板精轧控制策略优化的最优解. 仿真结果说明,利用递阶优化算法求解轧制过程控制策略是非常有效的方法.     

多层递阶预报方法及其改进

发展了多层递阶预报方法,把离线的算法改进为在线的算法,这种方法不仅计算简便,计算量小,而且省计算机储存,便于在计算机上实现。     

(3,11,45)-Ramsey图的递阶构造

给出了10-正则循环(3,11,45)-Ramsey图的一个递阶生成构造.该正则循环图的弦长序列是:1,3,5,12,19.同时证明了拉姆赛数R(4,5) 46.进一步,我们发现了一个有趣的结果,作为(3,11,45)-Ramsey图的一个子图(3,10,38)-Ramsey图,改变(3,10,38)-Ramsey图的4条Ramsey临界边,该图将变为另一个10正则的循环(3,10,38)-Ramsey图.该正则循环图的弦长序列也是:1,3,5,12,19.     

生成二色Ramsey图R（3，p）的基本元方法

构造二色Ramsey极图其复杂度是NP完全难的问题。通过生成Kn(3,p)阶图（见献[1]以期获得阶最大极图R（3,p）（Kn,(3,p)≤R（3,p)=r(3,p)-1。本给出了一种生成Ramsey图R（3,p）的基本生成元方法。     

三色Ramsey数R(Cm1,Cm2,Cm3)研究

用r种颜色对图G的所有边着色,记着第i色的边构成的子图为Gi,如果存在一种着色方法使得对所有的1≤i≤r都满足Hi Gi,则称图G对于(H1,H2,…,Hr)可r着色.R am sey数R(H1,H2,…,Hr)是使得完全图Kn对于(H1,H2,…,Hr)不可r着色的最小正整数n.令m1>m2≥m3,E r.do.s等给出了当m1足够大时R(Cm1,Cm2,Cm3)的值.通过对m1不是足够大的情况进行研究,证明了当m≥5时,R(Cm,C3,C3)=5m-4;并给出了当m1≤7时R(Cm1,Cm2,Cm3)的值.     

一个查找二色Ramsey图中可能存在的自由边的算法

Kn(s,t)定义为一个正整数n,同时存在一个由二色边构成简单完成图Kn,使得Kn中既不存在单色完全子图Ks和单色子完全子图Kt,在Ramsey图Kn(s,t)中一条自由边定义为,即使单独改变这条边的颜色,所得到的新图仍是一个二色Ramsey图Kn(s,t)。本基于作在献[2]中给出的算法,提出一个新算法,该算法可以找出一个给定Ramsey图Kn(s,t)中的所有可能的自由边,并简要分析了其时间复杂性。对于一个已有的Ramsey图Kn(,s,t),利用该算法可能找出其他Ramsey图Kn(s,t)。     

三色拉姆塞数R3(C8)研究

用r种颜色对图G的所有边着色,记着第i色的边构成的子图为Gi,如果存在一种着色方法使得每一个Gi(1≤i≤r)都不包含图H,则称图G对于H可以r着色.拉姆塞数Rr(H)是使得完全图Kn对于H不可以r着色的最小正整数n.令Cm表示长度为m的圈,Dzido等证明了R3(C2k)≥4k.本文对k=4的情形进行研究,利用计算机,通过大量的计算证明了R3(C8)=16.     

素数阶循环图与经典Ramsey数R(8,16),R(8,17)和R(8,18)的新下界

研究了素数阶循环图的基本性质．提出寻求有效参数构造正则循环图的新方法．得到３个经典Ｒａｍｓｅｙ数的新下界：Ｒ（８,１６）≥５７８,Ｒ（８,１７）≥６４２,Ｒ（８,１８）≥６７８．这３个结果填补了关于Ｒａｍｓｅｙ数的上下界表中的３个空白．     

经典Ramsey数R(8,18)和R(8,19)的新下界

本文构造了２个素数阶循环图，得到了２个Ｒａｍｓｅｙ数的新下界：Ｒ（８，１８）≥６６２，Ｒ（８，１９）≥７５２．     

素数阶循环图和两个经典Ramsey数R(8,n)的新下界

研究了素数阶循环图的基本性质,提出了寻求有效参数构造正则循环图的新方法,得到了２个经典Ｒａｍｓｅｙ数的新下界：Ｒ（８,１６）≥６１４,Ｒ（８,１７）≥６７８．这２个结果填补了关于Ｒａｍｓｅｙ数综述［２］的上下界表中的２个空白．     

用循环图计算的Ramsey下界数

利用计算机,构造了既不含５－点团也不含１３－独立点集的１３９项点循环图,从而求得了二色Ｒａｍｓｅｙ数Ｒ（５,１３）的新下界：Ｒ（５,１３）≥１４０。     

经典Ramsey数R(4,20)、R(4,21)和R(4,22)的下界

本文构造了３个新的素数阶循环图,从而得到了３个Ｒａｍｓｅｙ数的下界：Ｒ（４,２０）≥２１２,Ｒ（４,２１）≥２４０,Ｒ（４,２２）≥２５８．