求解一类整数规划问题最优解的算法

本文给出了求解一类整数规划问题所有最优解的两个算法．一个算法较为简单，其时间复杂性为O（n）,另一个算法求解较为快速，其时间复杂性为O（log n）.     

高斯牛顿算法在求解广义互补问题中的应用

本文将广义互补问题转化为一个非线性方程组问题,然后建立了GCP问题的无约束优化问题的转化形式,对该优化问题,用两种步长下的阻尼高斯牛顿算法来求解,并给出了两种情况下算法的全局收敛性.     

思想政治工作的量化考核办法初探

思想政治工作量具有直接性与间接性相结合、个体性和社会性相结合、微观价值和宏观价值相结合、精神成果和物质成果相结合、定性评价和定量评价相结合的五大特点,本文根据思想政治工作量化考核的选取原则,提出思想政治工作成果量化的内容和考核办法.     

一类新的参数线性规划最优解研究

在一些常见参数线性规划的基础上研究了一类新的参数线性规划最优解的分布区间及相关定理.     

一类拟牛顿算法的收敛性

根据一类基于新拟牛顿方程Bk 1sk=yk*的修改BFGS类算法,采用广义W olfe线搜索模型(GW搜索模型):f(xk 1)≤f(xk) δkαgTkdk和g(xk 1)Tdk≥m ax{,σ1-(kα‖dk‖)p}gTkdk,其中0<δ≤σ<1,p∈(-∞,1),得到一类修正的BFGS算法(M BFGS),证明了M BFGS算法的全局收敛性和超线性收敛性.数值试验结果表明M BFGS算法是有效的.     

非线性离散竞争系统的全局稳定性

考虑一类非线性离散的Lotka-Volterra竞争系统,通过构造适当的Lyapunov函数,得到了保证该系统全局渐近稳定的充分性条件,并给出该结果在一类二维竞争系统中的应用.     

环境质量评价中的主成分分析与全局主成分分析方法

给出在环境质量评价中对即时性平面数据的主成分分析方法与对多维动态数据系统的全局主成分分析方法,着重介绍了对时序立体数据表进行立体式的综合与简化,并应用于具体的实例,得到很好的结果.这两种方法对环境质量的评价和治理工作都有积极的指导作用与重要的应用价值.     

局部核方法及其应用

核方法是机器学习中一种强有力的学习算法.多个领域的实践表明，通过将领域知识嵌入到核函数中，一般会得到比较好的学习效果. 从微分流形的观点讨论了机器学习中全局信息与局部信息的关系，并提出了一种嵌入局部有意义信息的核方法.文本分类的实验结果表明，与其它几个分类算法相比，它具有较高的性能.     

一个具有对偶适应度函数的遗传算法

提出一个具有对偶适应度函数的遗传算法.该法提供了一个阈值,利用对偶适应度函数值辨别全局最优盆和局部最优盆.根据辨识结果,自适应地设置变异概率.对几种典型函数的测试结果表明,该法的全局收敛性能及收敛速度优于标准遗传算法.     

关于证券组合在安全区域内的最优投资策略问题

本文讨论了一类安全区域内的最优证券组合问题,给出了投资者为了使自己的财富在尽可能短的时间内达到预定的目标财富所应采取的最优控制策略,并且针对具体的目标财富值及金融市场参数进行了数据分析,得出了为获得既定目标财富所需平均时间的最小值.