非均匀B样条曲线的快速显示算法与实现

本文应用数据结构的思想,讨论在计算机上快速实现非均匀Ｂ样条曲线的显示及节点插入,该算法具有快速,稳定和高效率等优点。     

"Ljung"型随机算法的收敛性

本文研究了“Ｌｊｕｎｇ”算法的收敛条件,给出了两类条件下的收敛定理,并将收敛定理推广到观察值更复杂的情形     

基于可变安全第一准则和交易约束的投资组合调整模型

结合证券市场的实际情况,通过加入最小交易单位及交易费用约束改进了基于可变安全第一准则的风险定义,将风险表示成为与投资者意愿和交易约束相关的一条曲线。提出了一个新的基于可变安全第一准则的具有一般交易费用函数的投资组合调整优化模型,并给出求解该模型的基于遗传算法和随机模拟的混合智能算法步骤。然后,结合现实中交易费用的实际情况,分别建立了具有线性交易费用和二次分段凹型交易费用的投资组合调整模型。最后,依据上海证券市场的实际数据,通过两个实例验证模型的可行性和有效性。     

数字图像灰度置乱均匀度算法研究

数字图像的灰度置乱能够改变原图像的直方图分布,在图像加密中扮演着比较重要的角色。灰度置乱效果的研究在信息隐藏领域中有重要意义。本文分析了现有的基于直方图相似度的评价算法,找出了其存在的不足,提出了合理的灰度置乱均匀的评价依据,并根据此依据进一步提出了新的灰度置乱均匀度的评价算法。     

基于Isight平台的多目标翼型优化设计

以Isight为集成平台,将遗传算法与CFD计算结合在一起,引入到翼型气动优化设计中.该优化设计方法不仅注重提高升阻比,而且在升力系数达到设计要求的条件下尽可能地减小阻力系数,以及防止绕前缘点力矩系数的剧烈变化.同时考虑到负迎角时的升力系数,可以说是真正的多目标气动优化.计算结果表明,这种优化方法是可行的.     

基于转运合作博弈模型的逆向供应链回收研究

针对逆向供应链中多再制造商之间结成联盟进行回收,从而更好地平衡回收量与需求量,并将该问题转化为联盟回收的合作博弈问题进行研究。将以联盟转运为再制造商之间的结盟形式,以联盟总效益最大为目标,利用设计的粒子群算法对联盟转运的转运数量矩阵进行求解,并利用夏普利值求得联盟利润的分配方案,以使得联盟处于稳定状态。最后给出了算法的数值例子并分析了计算结果,验证了算法的可行性。第一次研究了n个再制造商再制造产品多样的以联盟转运作为合作模式的逆向供应链回收问题,并首次使用粒子群算法对合作博弈模型进行求解。     

蚁群算法求解消防站的选址问题

将消防设施选址问题抽象成集合覆盖问题。应用蚁群算法对集合覆盖问题进行了求解。并针对点的重复覆盖问题对每次迭代的结果进行了启发式改进,消除了冗余的子集。同时采用精英策略,加速了蚁群算法的收敛速度。并将用蚁群算法得到的结果与基于贪心策略得到的结果进行了比较,效果较好。     

以可靠性为中心的多状态单源单汇网络路径优化

本文在考虑网络单元存在多状态特性的基础上,描述了一个单源单汇的多状态网络运输问题,建立了综合考虑可靠度、时间、成本的效用函数模型,并基于捕食搜索算法建立了问题的求解方法,最后,针对不同实例在Matlab上进行了试验,并与蚁群算法进行了对比,验证了算法的有效性和适用性。     

一种改进的Aitken加速算法

在传统的Aitken加速算法的基础之上,定义了新的收敛序列,构造了新的加速方法,给出了定理的证明和算法实现的计算机程序伪代码.结合其在幂法加速中的应用进行了理论分析和实例比较.结果表明,此方法不仅减少了计算量,加快了计算速度,还可以提高计算精度.     

有容量约束车辆路径问题的蒙特卡洛模拟算法

带容量约束的车辆路径问题是一个NP-hard问题,针对此问题将蒙特卡洛模拟方法与流行的节省算法结合,提出Flag-MCS-CWS算法,该方法通过对CWS算法得到的节省序列进行蒙特卡洛模拟,适用于不同节点数、不同车辆载重量的车辆路径问题.在标准数据集测试,相比当前最优解有平均0.75%的改进,为车辆路径问题提供了更加有效的解决方案.