基于单亲遗传模拟退火算法的顶点p-中心问题

针对顶点p-中心问题这一经典的离散选址NP困难问题提出了一种单亲遗传和模拟退火的混合算法.该算法:1)采用单亲遗传算法简化遗传操作过程;2)加入模拟退火策略,增强局部优化能力;3)提出自适应选择法,根据个体的优劣及算法迭代情况来选择个体;4)设计了自适应基因重组操作;5)采取最优保存策略,避免最优解的丢失.数值实验结果表明了该算法对于解决规模较大的顶点p-中心问题的有效性.     

中心问题与中位问题的研究现状

P-中心问题与p-中位问题是两类基本的选址问题，在选址问题的研究中占有十分重要的地位。本文从问题的性质、算法设计思想与计算复杂性等方面总结了现有的研究成果，并指出了进一步研究的方向。     

相干分布式信源参数估计算法

针对目前分布式信源参数估计算法多采用二维联合搜索导致计算复杂度较大的问题,提出了基于中心波达方向预估计的波束形成一维搜索算法.通过将中心波达方向与角度扩散进行分离,把二维联合搜索简化为一维搜索,降低了计算复杂度.利用方向向量与信号子空间之间的特征结构预估计中心波达方向,缩小了参数搜索范围,提高了算法运行速度.该算法参数估计精度较高,鲁棒性较好,适用于角度扩散较大的场合.仿真实验验证了所提算法的有效性,与DSPE算法和传播因子算法相比,所提算法性能具有明显的优势.     

基于强点信息的SAR多普勒中心估计算法

提出了一种利用强散射点回波信息的合成孔径雷达多普勒中心快速估计算法,算法直接对距离压缩之后的回波信号进行处理,利用图像处理中的相关技术进行强散射点的选择和时域徙动曲线的跟踪,在提取出强点目标的距离时域徙动曲线后,由距离走动和多普勒中心之间的关系,直接计算得到多普勒中心估计值。算法的计算步骤简单,在对含有强散射点的回波数据进行处理时可以获得很高的计算效率。对Radarsat I卫星原始数据的处理,验证了算法的有效性。     

基于拉格朗日松弛的手术中心调度算法

为了有效提高手术中心的利用率,降低医院的成本,提高病人满意度,本文提出了基于拉格朗日松弛的手术中心调度算法.首先对问题域进行了描述,以最小化手术中心相关成本和最大化病人满意度为目标,建立数学规划模型.在此基础上,建立可行调度解策略,结合手术中心特有的约束条件,提出基于拉格朗日松弛的手术中心调度方法,并用分枝定界求解子问题.最后,设计不同问题规模的实验,对算法性能进行了评价和对比分析,实验表明,该算法能在可接受的计算时间内得到较好的近优解.     

基于共轭酉ROOT-MUSIC的一维散射中心提取算法

提出一种新的共轭酉Root-Music算法,并应用于雷达目标的一维散射中心提取.通过合成复观测数据及其共轭,有效利用共轭数据信息,提高一维散射中心分辨率.利用前后向空间平滑修正技术,构造中心复共轭对称矩阵,使其具备厄尔米特特性,通过酉变换使前后向自相关矩阵映射为实值矩阵,进行实值分解,提高计算效率.理论分析和仿真结果表明该算法在提高分辨率的同时有效降低了运算量.     

多种资源受限多项目排序问题的两层决策方法

分析了多种资源受限多项目排序问题的性质和特点 ,提出用两层决策方法建立这类问题的数学模型 .将基于直接搜索法的随机全局优化方法用于求解该问题的全局最优解 ,给出了具体的算法步骤 .计算示例表明 ,本文建立的模型和给出的算法能有效地求解多种资源受限多项目排序问题.     

基于全极化GTD模型的雷达目标二维散射中心提取

针对全极化二维GTD散射中心模型,首先提出一种二维极化线性变化(polarization linear variation PL)的ESPRIT算法(2D-PL-ESPRIT)用于提取雷达目标散射中心参数;其次,就2D-PL-ESPRIT算法提取目标散射中心的可行性进行了理论分析。相比通过多个单极化通道方法提取散射中心,2D-PL-ESPRIT算法可以有效提高参数估计精度,降低计算复杂度;相比二维极化并行(parallel polarization, PP)的全极化MUSIC方法(2D-PP-MUSIC),2D-PL-ESPRIT算法避免了复杂的二维谱峰搜索以及通过子空间正交方法判断散射类型的步骤,有效降低了运算量。之后,对三种算法进行了复乘计算量的比较以说明2D-PL-ESPRIT算法具有较高的运算效率。最后,通过仿真实验验证了2D-PL-ESPRIT方法用于全极化2D-GTD模型散射中心提取的有效性。     

基于危险化学品事故的双层次应急中心选址模型

针对危险化学品事故频发的现状,在传统选址模型的基础上建立了双层次应急中心选址模型.利用高斯烟羽模型对危险化学品泄漏风险进行了度量,在经典的p-中值选址模型基础上提出了事故风险和距离相结合的双层次选址模型,改变了传统的一对一应急模式,设置了两类应急中心服务于每一个化工厂,并设计了改进的禁忌搜索算法确定最优选址策略.最后,针对北京市大兴区化工厂的分布情况做了案例分析,给出相应的两个层次应急中心的选址方案,并对层级管理参数λ进行了灵敏度分析,验证了加入第二层次应急中心的考虑后,整个应急系统的效率得到了提高,并且应急成本有所下降.     

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型, 但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题。对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法, 快速定位模型位置参数值, 避免了正交匹配中的寻优过程, 从而降低算法的运算复杂度。通过对两类算法计算复杂度和计算精度进行多次蒙特卡罗实验比较得出,改进OMP算法提高了模型参数的估计精度与噪声鲁棒性, 且大幅降低了算法的运算复杂度, 相比于传统的OMP算法, 运算时间至少降低30%。     

基于遗传算法的动态聚类方法

针对常规动态聚类方法对初始聚类中心的敏感性以及聚类结果与样本输入次序有关等问题,本文另辟蹊径,提出了一种基于ＧＡ 的动态聚类方法,并将它应用到数据库的数据分析中． 计算结果表明,该方法是一个具有全局最优解的动态聚类方法,其结果明显好于Ｋ－均值聚类算法．     

正态分布下产品可靠性抽样检验方案——方差未知综合双侧情形

在综合双侧规格限下研究方差未知的正态分布产品可靠性抽样检验方法 .检验统计量取为不可靠度 p的极大似然估计 p.当 p小时 ,p的分布基本上仅依赖于 p ,对 p分解为下侧不可靠度和上侧不可靠度的依赖轻微 .因此 ,利用单侧规格限下的抽样检验方案近似地导出综合双侧规格限下的抽样检验方案 .随机模拟结果表明 ,给出的近似方法是有效的 ,抽样检验方案是合理的 .此外 ,检验统计量 p的表达式较简单.     

模糊析取语言的结构特征

采用代数方法探讨模糊 ( F -)析取语言的结构特征 .首先给出了 F -析取语言的等价刻划定理 .进而讨论了其代数性质与结构性质 .因而为其具体应用奠定了基础.     

3维与4维q元线性码的重量谱

得到了不满足链条件的 [n,3;q]线性码 ( q =8,9)的差序列的充要条件 ;并应用改进的遗传算法搜索满足链条件的 [n,4 ;4 ]线性码的差序列 ,取得了较好的结果 .     

应用多元隶属函数对厅堂测量点的音质效果进行分类

应用模糊集理论 ,将测量点听音效果作为全体测量点这一论域 U上的模糊子集 ,介绍了一种构造多元隶属函数的方法 ,并且把它用于对 2 0个测量点的音质效果进行分类 ,其判别的正确率为90 % .可以作为一种有效的方法应用于厅堂音质的判别过程.     

防空C3I雷达情报网数据融合算法的研究

传统C3 I系统的数据融合算法运算量大、融合精度不高。根据我国防空C3 I系统的现状 ,提出了一种新的基于神经网络的防空C3 I系统数据融合算法。由于神经网络是全并行工作的 ,所以此算法具有处理速度快、精度高等优点。仿真结果表明 ,航迹交接算法和航迹融合算法的性能都比较好 ,对真实雷达网数据融合有很好的参考价值。     

面向C-RAN的群稀疏线性预编码

云无线接入网络（cloud radio access network,C-RAN）是一种能够集中处理信号的网络架构。C-RAN能够通过算法动态选择无线电单元（remote radio head,RRH）来调整用户通信速率。而通信速率作为用户服务质量（quality of service,QoS）的关键部分,当参与服务的RRH越多时,用户的通信速率更大且体验更好,但同时所带来的能源损耗越大,因此本文研究通信速率和功率消耗二者之间的权衡关系。提出一种优化算法,将权衡问题建模成一个单目标优化模型,通过权衡系数来协调速率和RRH激活个数之间的矛盾。为了解决$\ell_0$-范数的非凸问题,本文使用重复加权$\ell_1$-范数去近似$\ell_0$-范数,同时使用加权最小均方误差（weighted minimum mean square error,WMMSE）的方法将通信速率从非凸问题转换成一个凸问题,最后使用改进的次梯度法对预编码矩阵进行更新。仿真结果证明该算法减少了时间复杂度,同时达到了与穷举法相近的性能。     

延迟离散Hopfield-型网络的收敛性及其算法

给出了延迟离散 Hopfield-型网络的收敛性定理 ,提出了用于组合优化计算的延迟扰动算法 .在正规异步运行规则下 ,证明了网络滞后于能量函数收敛的步数由 Hopfield结果的 n2 步降到 2 n +1步 .揭示了离散 Hopfield-型网络与延迟离散 Hopfield-型神经网络收敛性的内在关系 ,为离散Hopfield-型网络的应用研究构筑了新的框架.     

一种优化的自适应总体最小二乘系统辨识算法

对于监督信号和训练信号都含有噪声的系统辨识问题,如果采用经典的最小均方和迭代最小二乘算法进行估计,会带来较大的误差,而直接求解又会有较大的计算量,不利于在线计算.将权向量的求解转化为增广输入向量自相关矩阵瑞利商的受限最佳化问题,对增广输入向量进行遮代估计,同时建立了步长因子和误差信号问的函数关系,这个函数关系是建立在代价函数相对于步长梯度的基础上,而不是基于经验公式.所提算法结构简单,具有更好的稳健性,仿真表明这种算法相对于同类总体最小二乘算法和其他自适应算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度.     

合理施肥中投资风险预测研究

在合理施肥确定边际利润率值的基础上,应用数学方法给出一种确定投资风险预测阈值Ｋ的方法．根据阈值Ｋ 可预测施肥投资风险的大小．肥粮价格比例失调是造成投资风险过大的主要原因,本文通过计算机模拟可以计算出适宜的肥粮价格,为市场宏观调控提供可行性建议．