一类带记忆项半线性时间分数阶σ-发展方程解的爆破

研究了一类带记忆项半线性时间分数阶σ-发展方程解的爆破，通过构造合适的测试函数，在非线性项指数满足一定条件时证明了解的有限时刻爆破，并得到了生命跨度的上界估计，且所得到的指数p的范围在极限情形下与经典爆破结论一致.     

改进人工蜂群算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题（PFSP），以最小化最大完工时间为优化目标建立数学模型，设计了一种改进人工蜂群算法。该算法采用反向学习方法和混沌映射来生成初始种群，为使算法能够求解离散的调度问题，采用LRV规则将位置数值映射成工件排列顺序；在雇佣蜂阶段，融入差分进化算法的思想，加入高斯变异算子，使收敛速度加快；在跟随蜂阶段，加入自适应策略，将算法的勘探和开发能力进行平衡；在侦察蜂阶段，加入柯西变异算子，避免陷入局部极值。最后通过比较几种不同的算法，对Car算例以及部分Rec标准算例集进行仿真测试，验证该算法的有效性和优越性。     

基于改进樽海鞘群算法的提梁机主梁轻量化设计方法

针对樽海鞘群算法在优化过程中存在收敛速度慢、求解精度低、易于陷入局部最优解等缺点，提出了基于柯西和高斯混合变异的一种自适应变异策略的樽海鞘群算法，该算法通过选出适应度值最好的前S个个体进行自适应变异，可避免算法陷入局部最优解.通过柯西和高斯变异动态调整参数的变化提高算法的局部搜索能力和收敛速度.选取10个测试函数分别对樽海鞘群算法及改进樽海鞘群算法进行测试比较.数值分析表明，改进的樽海鞘群算法收敛速度快，寻优能力强且精度高.将改进后的算法用于提梁机主梁结构的优化设计中，该结构在满足强度、刚度、稳定性等设计要求条件下，主梁的截面积减少了13.58%,轻量化效果显著，表明该算法具有良好的工程应用价值.