一类不可微规划及其应用

不可微Ｄ．Ｃ．规划是非凸不可微规划中重要的一类。本文利用ε次微分把［４］的最优性必要条件推广到充要条件，得到ε－最优解的几个充分条件和必要条件，并讨论了该规划的应用。     

梯级水电站排序模型的类梯度筛选算法

本文结合水电站和火电站排序模型的求解,提出所谓类梯度筛选算法。采用这种算法可以克服求解中的非线性和不可微性,找到最优解。文末有案例分析。     

变量耦合下大规模规划的三级分解模型及其协调算法

本文针对变量耦合下的一类大规模数学规划问题，给出了其三级分解模型，并讨论了三级模型的协调求解算法。     

非线性目标规划的一类有效方法

利用偏差变量的等价表示将其从目标规划模型中消去，得到不含偏差变量的等价模型。基于极大熵方法，通过求解等价模型，给出一类直接处理非线性目标规划的新方法，数据实例验证了算法的有效性。     

基于知识的分层事件调度混杂系统仿真策略

仿真策略是仿真学研究的核心问题之一。本文针对一类具有决策功能的混杂系统，提出一种基于知识的分层事件调度仿真策略。通过引入专家系统，建立了决策调度和事件调度的分层智能调度模型，克服了离散事件系统仿真策略缺少决策分析和事件处理缺乏层次的局限性。该策略算法设计简单，易于实现，并且已经在宝钢铁水运输仿真系统中得到实际应用，其有效性得到证明。     

一类自适应松弛算法的算法模型

对于一类自适应松弛算法,本文提出了一个算法模型。在一些通常的假定下,证明了该模型生成的序列的收敛性定理。     

一类二次0—1规划模型的遗传算法

本文提出了用ＧＡ构造求解一类二次０－１规划模型的算法，给出了算法步骤及实验，结果表明此法求解速度理想，易达最优解，可以处理较大规模的问题。此方法在系统优化中具有广阔的应用前景。     

计量经济中的一类单指标模型的建模

本文基于对统计学中广义线性模型的分析、详细研究了计量经济中一类单指标模型的建模问题，提出了相应的参数估计与推断算法，并加以实施。实例分析说明该模型及其方法在实际应用中具有优越性。     

计量经济中一类单指标模型的建模

本文基于对统计学中广义线性模型的分析、详细研究了计量经济中一类单指标模型的建模问题，提出了相应的参数估计与推断算法，并加以实施。实例分析说明该模型及其方法在实际应用中具有优越性。     

一类大规模不可分系统的分解算法

讨论了一类大规模不可分系统的优化问题。提出了一种3级递阶优化算法。该算法首先把原问题转化为可分的参数优化问题，然后再从参数优化问题的解集中挑出原问题的最优解。建立了算法的理论基础，证明了算法的收敛性。对3个例子的仿真结果表明算法是有效的。     

基于聚类求解TVAR模型的目标微多普勒分析

现有时频分析方法对目标进行微多普勒分析时的时频分辨率不足。针对该问题，提出了基于聚类先验求解前后向时变自回归(time-varying autoregressive, TVAR)模型的时频分析算法，来进行空间锥体目标的微多普勒分析。使用基于扩展块稀疏贝叶斯学习(extended block sparse Bayesian learning, EBSBL)的改进算法对TVAR模型的时不变块稀疏系数采用了聚类结构的先验，通过适当处理邻域的超参数来促进相邻稀疏系数之间的相关性，并结合刚体目标的时不变块稀疏系数的块边界已知的先验信息来求解时不变系数。电磁仿真和实测数据实验结果表明，所提算法在微多普勒分析时能够得到较传统方法更高的时频分辨率，时频聚集性更高，并且抗噪声性能较好。     

动态多方签名及其可证明安全性

多方签名是一类有效的多方安全计算协议。分析了现有多方签名方案的安全漏洞以及不足,基于多方安全算法提出了一类动态的多方签名方案,方案实现了签名与验证参数的动态生成及签名的匿名性。利用随机预言机(Random Oracle)模型,证明了方案在UF-CMA模型下的不可伪造性及不可否认性。方案中充分利用了多方安全计算的优势,降低了软硬件实现的系统开销,有广泛应用前景。     

一类地面等待问题的离散时间系统求解方法

近年来，航空业迅速发展，空中交通拥挤现象凸现。地面等待是缓解这类现象的有效措施和方法。针对一类目标机场容量随机的单机场地面等待问题，本文给出了问题的具体描述，建立了相应的离散事件系统模型，并在此基础上设计了求解模型的遗传算法，分析了模型的复杂度和相关参数的特性，最后对算法进行了仿真验证。结果表明，本文的离散事件系统模型及相应算法设计合理，可有效缩减总的消耗费用。相对普通的整数规划模型，本文的离散事件系统模型能够给出具体的航班到场时刻和地面等待时间长度，有效消除了“时间碎片”引起的累积误差。     

一类非线性大系统优化问题的逼近算法

针对一类约束函数是变量可分离的非线性大系统优化问题，本文给出一种基于逐次逼近算法的熵函数法，对每一个子问题，该方法可以通过解一个可微的无约束极小值问题，一次性地获得其ε－最优解，避免了序列极小化过程，并且可以通过参数的选承控制解的误差，初步的数值试验表明，对于该类非线性大系统优化问题，本算法有良好的数值表现。     

MINLP问题全局优化算法的研究

提出了一种求解混合整数非线性规划MINLP问题的混合优化算法GASimplex，由遗传算法模块GAsolver和单纯形算法模块SimplexSolver两部分组成。该算法首先确定MINLP模型的整数变量和复杂变量，使得固定这些变量后可以将原问题转化为一线性规划子问题，在此基础上应用GASolver实现对整数变量和复杂变量的优化，而其适应函数则可以通过求解编码对应的线性规划子问题SimplexSolver来得到。这样，一方面由于在遗传算法中引入了局部搜索过程，极大增加了GASimplex整体收敛速度，而且对于非凸的MINLP问题，可以在理论上保证得到解的全局最优性；另一方面，模型约束条件是通过SimplexSolver求解得到，故约束条件的存在—般不会增加遗传算法处理的复杂度，可有效的处理约束的MINLP问题。通过对一MINLP模型仿真分析，证明该算法不仅具有很决的收敛速度，而且能得到全局的次最优解，更适合处理一类复杂的MINLP问题。     

区域经济规划网络方法

本文根据区域经济规划的实际背景，把正特征矢量法与网络技术结合起来，给出一类区域经济网络模型，并提出一种寻求有效解的Ｐａｒｅｔｏ是优算法。     

二层系统决策的最优性

对一类用二层数学规划模型描述的二层决策问题,用凸分析工具讨论了下层极值函数和上层复合目标函数的广义可微性,得到了它们的方向导数和次微分的表达式,给出了模型最优解的几种最优性条件。     

一种利用感知模型增加容量的新颖盲水印算法

感知模型在水印算法中有重要应用,它很好的解决了水印不可感知性和鲁棒性间的矛盾。但感知模型和水印容量间的关系还没有受到应有重视。本文提出一种新颖盲水印算法,利用感知模型增加水印容量,根据DCT系数噪声门限大小决定嵌入比特数,噪声门限越大,嵌入比特数越多。本算法可灵活地调节水印不可感知性、鲁棒性和水印容量间的关系。试验结果表明,算法是有效的。     

不完备市场下一类衍生证券的无风险定价与保值

对于不完备市场模型，衍生证券定价及保值一般与投资者风险态度有关。本文研究的不完备市场模型是B-S模型的推广，它同时也说明了这样一个事实：即使是在不完备市场条件下，我们也能找到相当多的衍生证券，它们具有与投资者风险态度无关的惟一定价与保值策略。本文首先引入这种不完备市场模型，并运用梯度算子方法，得到一类相当广泛的衍生证券的定价与保值计算方法，作为两个应用例子，分别给出了组合型欧式期权及股票指数期权的定价与保值闭式解。     

一类串联加工网络的关键路径与扰动分析新算法

考虑一类有阻塞的串朕加工网络，首先引入了关键路径，并分析了其性质，在此基础上，研究了扰动分析法，得到了一种估计梯度的改进算法，该算法计算量少、精度高。