非光滑两级优化问题的必要条件及其算法

利用集值分析、非光滑分析与优化理论,研究了两级优化问题的性质、结构,提出了处理这类问题的一个通用性结构化模型,并利用该模型导出了非凸非光滑条件下两级优化问题的微分包含型必要条件,最后给出了其求解的算法及算例．     

递阶多目标非光滑优化问题的最优性条件

建立了递阶多目标非光滑优化问题的一个通用性结构化模型,利用参数规划、集值分析及非光滑非线性分析的理论和方法,研究了模型锥有效解存在的最优必要条件和充分条件．     

具有学习能力的FPN在航保系统易损性评估中的应用

基于Petri网模糊推理算法,引入改进粒子群优化算法,使其具有参数学习能力,摆脱系统中众多未知参数对专家和经验的依赖.以舰船航空保障系统为研究对象,建立了基于具有学习能力FPN(Fuzzy Petri net)的系统易损性评估模型,算例佐证了其学习效率及精度.与传统系统易损性评估方法的对比试验表明该评估模型的全面性和合理性,并可推广应用于复杂舰船系统易损性评估研究.     

SENSITIVITY ANALYSIS OF THE KNAPSACK PROBLEM： TIGHTER LOWER AND UPPER BOUND LIMITS

In this paper, we study the sensitivity of the optimum of the knapsack problem to the perturbation of the profit of a subset of items. We propose a polynomial heuristic in order to establish both lower and upper bound limits of the sensitivity interval. The aim is to stabilize any given optimal solution obtained by applying any exact algorithm. We then evaluate the effectiveness of the proposed solution procedure on an example and a set of randomly generated problem instances.     

基于仿真的有线通信网络连接方案优化研究

费用问题是有线通信网络建设过程中的重要问题.针对通信网络费用计算过程中的拓扑结构问题和定性值量化问题,分别研究了"演进法"和"拟合法".其中"演进法"大大减少了拓扑结构选择的计算量,使多节点连接方案计算成为可能;"拟合法"为多层定性值的量化提供了手段.把这两种方法综合到仿真计算过程中,为选择费用最小的网络连接方案提供了支持.     

运动参数受限的目标跟踪算法研究

提出一种运动参数受限的目标跟踪算法,对于速度受限目标采用平滑修正滤波跟踪算法,首先使用Kalman滤波得到当前时刻的滤波值,找到平滑精度最高点,根据速度限制条件,对滤波结果进行修正。为了保证滤波的无偏有效性,修正计算得到的结果不参与后续滤波处理。通过理论分析和仿真表明,速度受限跟踪算法在观测误差相对较大以及滤波起始阶段可以使滤波跟踪效果获得较大的改善。     

磁悬浮反作用飞轮系统模态分析及试验研究

介绍了一种角动量为50Nms工作转速在±5000rpm的磁悬浮反作用飞轮系统,利用有限元分析软件ANSYS对其定、转子及系统进行了模态分析,利用COMBINE14单元模拟磁轴承使模型更加接近实际,最后通过模态测试试验测出了转子的一阶弹性固有模态,与理论计算结果相近,误差仅为0.66%,验证了理论模型的正确性。模态分析及测试的结果对磁悬浮反作用飞轮系统的振动特性研究,控制方案设计及总体优化设计有着重要意义。     

不同约束下多产品报童问题解的比较研究

不同约束形式代表决策者不同的决策过程。传统多产品报童问题只考虑预算和能力等线性约束,而不涉及损失约束,显然有违真实的决策过程。为说明损失约束模型不同于预算约束模型的决策特点,通过算例对两个模型的解进行了分析和比较,总结了各自的决策特点。预算约束模型参照基于预算边际效用删除法和一般迭代方法(GIM法)求解。损失约束模型应用基于损失边际效用排序的删除法与线性近似规划法求解。另外对GIM法中衡量误差的公式作了修正。     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。     

Gate-to-Gate模式下航班到达的综合调度

Gate-to-Gate是空中交通管理的未来趋势之一,研究了Gate-to-Gate模式下的航班到达问题,对航班到达的空中降落与地面滑行进行综合调度,建立了地空综合调度的简化数学模型,实现了航班到达从区调阶段到航站楼的关键点路径规划和时间安排,并对北京终端区及首都机场地面滑行过程进行了算例分析。针对实际应用规模大、求解时间长的问题,利用模型的特殊性制定了先松弛后固定分支求解的两步法求解算法,实现了在5分钟内能求得相对误差小于5.3%的近优解。