基因表达式编程在组合预测建模中的应用

介绍一种利用基因表达式编程的方法来自动生成非线性函数的组合预测模型,并进行误差估计分析, 改变过去只依靠各个子方法的简单线性相加,不能很好地反映非线性真实世界的传统组合预测建模方法.通过对我国CPI的真实历史数据验证, 验证结果表明: 与传统的ARIMA,灰色GM(1,1), BP神经网络和线性组合预测四种方法对比,基因表达式编程建立的组合预测模型所预测的数据准确度明显提高.     

整数规划的旋转矢量法

针对整数规划问题的求解,改造了基本旋转矢量方法中的旋转因子和收缩因子。旋转因子的选取保证了矢量旋转过程中矢径长度不变,矢径的收缩策略的选取能保证最大范围地搜索解空间。多点旋转矢量法采用多矢量同时旋转的思想,在算法实施中基于优胜劣汰的原则引入了矢径舍弃系数和种群保留系数两个控制参数,极大地提高了计算效率和求解精度。最后,通过整数规划算例验证了该方法的有效性,表明对于维数较高的整数规划问题效果也很好。     

基于ACM竞赛的C＋＋程序设计课程教学改革

C＋＋程序设计课程是计算机专业的专业必修课程,是学生的入门课程.我们在C＋＋程序设计课程中从学习兴趣、教学效率、学习效率、实践能力、学习能力、评价机制等六方面充分结合ACM竞赛.教学实践证明它能有效激发学生的学习兴趣,提高学生的编程能力和综合实践能力.     

基于非线性规划双炼油厂输油管线的最优设计模型

在考虑双炼油厂各类距离、管线是否共用、附件费等因素各种不同情形的基础上,建立了基于非线性规划的输油管线铺设最优规划模型.目的是产生最小的管线铺设费用、最佳的车站选址,同时为长远发展战略服务.在必要的参数给定的条件下,用MATLAB软件对模型进行了编程仿真和求解,获得了最佳的设计方案.     

基于模糊预测性线性规划与改进灰色聚类分析的烟草企业最优生产方案选择方法

 烟草企业的生产方案选择需要考虑产量、利润、销售周期以及产品知名度等多种因素,是个复杂的系统化工程。考虑到烟草企业产能分配时,约束条件多为模糊约束,而约束系数又多为灰数,借鉴模糊数学与灰色系统理论的思想,构建了模糊预测性线性规划模型对烟草企业产能进行分配。利用灰色预测理论对模型中的各灰色系数进行白化,将模糊预测性线性规划模型转变为模糊线性规划模型,利用模糊最优判决条件将模糊线性规划进而转变为求最大隶属度的一般线性规划模型,求解得到烟草企业各生产方案取得最大利润时的产能分配。在此基础上,综合考虑各生产方案产品销售周期、产品知名度以及产品对人体健康的危害等因素,根据改进后的灰色聚类分析理论对各生产方案进行定性评价分析,并进行灰色决策度的计算及比较排序,从而得到烟草企业的最优生产方案。使用该方法,某烟草企业选取了最优生产方案,收到了良好的经济效益和综合效益。     

一类HIV传播人群的非线性动力学模型

考虑人体免疫缺陷病毒(HIV)传播的动力学模型, 利用流行性传染病区域的人群传播规律, 提出一类HIV传播的动力学系统. 先利用泛函同伦映射方法, 得到一类HIV传播动力学非线性系统近似解的序列及其一致收敛性, 并举例得到各次近似解, 再对HIV传播动力学系统的解进行定量和定性分析. 结果表明, 利用近似解的表示式可调节感染者人数和易感者人数的分布.     

基于近似熵快速算法的静息态脑磁信号分析

为了探究静息态精神分裂症患者脑磁信号的非线性动力学特性,提出了一种将小波变换和近似熵相结合的特征提取方法.该方法首先通过小波变换,将10个正常人和10个精神分裂症患者的脑磁信号进行6层小波分解,提取对应于脑磁信号θ波段和α波段的小波系数,继而计算和比较两类人近似熵的分布情况.实验结果表明,相同情况下精神分裂症患者MEG信号的各脑区和各通道间的近似熵都普遍高于正常人,α波段的额叶和中央区域尤为突出.该结果为进一步研究患者MEG信号特征进而建立相应的分类诊断模型提供了思路.     

基于最小费用流模型的不正常航班恢复问题研究

突发事件会导致航班计划无法按原计划执行,给航空公司及旅客带来巨大损失。而航班恢复问题的难点除了相关因素的复杂性,主要的体现在恢复方案的即时性。因此,为了提出快速有效的航班恢复方案,以降低损失,笔者通过时空网络技术对不正常航班的恢复问题进行描述,实现了对航班在空间和时间上的追踪。基于最小费用流模型,建立了以最小总延误时间为目标函数的整数规划模型,模型同时考虑了航班延误,飞机置换及航班取消的调度策略,并提出采用Floyd-Warshall算法对建立的模型进行求解。最后,通过算例对模型及算法进行验证。研究结果表明：针对突发状况,建立的模型及算法可提出合理的航班恢复方案,证明了模型及算法的可行性及有效性。建立的模型具有普适性,对不正常航班恢复问题的研究具有借鉴意义。     

MBM中基于AMP的多用户检测

针对媒介调制（MBM）系统中低复杂度高精度的多用户检测需求,提出了一种基于近似消息传递（AMP）的多用户检测算法.由于MBM自身具有稀疏性,可利用压缩感知的稀疏信号重构方法进行多用户检测.在检测过程中,当观测矩阵满足独立同分布条件时,采用近似消息传递算法进行多用户检测可在保证高精度检测性能的同时进一步降低检测复杂度.同时,针对噪声方差未知的情况,所提出的算法中设计了利用期望最大方法进行估计噪声方差的步骤,从而更加契合实际场景.经仿真测试表明,所提出的基于AMP的多用户检测算法与传统多用户检测方法以及其他具有相似复杂度的多用户检测方法相比具有最佳的多用户检测性能.      

多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

一般车辆路径问题的目标是总路程或总费用最小, 而在应急管理或特殊配送中要求以最快的速度完成配送任务, 该文研究了以最快完成为目标的多车场多车型车辆路径问题的变异蚁群算法. 首先介绍了多车场多车型最快完成车辆路径问题, 然后分别给出求解多车型和单车型问题的车辆分割的动态规划方法, 并把单车型问题的动态规划方法和改进的Split方法进行对比, 同时利用改进的最大流算法将车辆分配给各车场, 从而把该问题转化为寻找最优顾客排列的问题. 随后给出了求解该问题的变异蚁群算法, 最后给出了计算实例.