基于遗传算法的ATM网络中VCC路由选择方法

针对遗传算法强大的全局寻优和并行处理能力 ,提出了一种改进的遗传算法调度ATM网络动态路由的新算法。综述了使用遗传算法进行通信网络节点选择的问题 ,指出了原有算法进行遗传算法优化时存在的不足 ,并提出一种新的基于动态惩罚的解决策略 ,其思想是在进化的过程中 ,逐渐减小对可行解惩罚的力度 ,使网络向可行解逼近。通过简单模型的仿真 ,验证了动态惩罚策略的可行性和有效性。     

MIMIC算法在非线性多约束机械优化问题中的应用

将双变量相关的分布估计算法与惩罚函数法相结合,用于解决机械工程上非线性多约束优化设计问题.算法对每一次迭代寻优后的变量进行保留,建立概率模型,通过正态分布发生函数对变量重新取值,并采用惩罚函数来处理变量约束条件.仿真结果表明,该算法能有效防止早熟收敛,提高算法的全局搜索能力,具有较好的应用前景.     

用Mathematica来实现非线性规划问题

本文用Mathematica编程实现了一类有约束条件的非线性规划问题的求解。文中先介绍了该类非线性规划问题的相关定义如约束条件、惩罚函数和内点法等,又介绍了用内点法解决非线性规划问题的相关定理和算法。经过研究这些理论和算法,结合Mathematica语言的特点编写出了相应的程序,并计算了几个实例。最后简单分析了用mathematica编写内点法程序的优越性和程序中所涉及到的部分函数和语句的功能及其作用。     

单台机器模糊加工时间排序问题的遗传算法

根据三角形模糊数的特性,在对总加工时间模糊度有约束的条件下,构造出NP-困难的1 |fuzzy| min n∑i=1Ci排序模型的遗传算法.并采用算例进行了仿真实验,验证算法的有效性.同时重点研究了设计的分段线性适应度函数的适用性.实例计算表明,通过调节适应度函数中的惩罚系数α和β,可以兼顾种群的多样性和促使搜索效率的提高.该算法的实际应用可行,且具有良好的收敛性和较高的搜索效率.     

新缘,互惠与驯顺：利他理论的三次突破

动物行为学在适合度范围内研究利他现象，理论发展过程中出现了三次重大突破。新缘选择理论从概率的角度，通过分析新缘关系指数，解释了近新利他现象。合作进化理论借用博弈论建立数学模型，解释了互惠利他现象。驯顺性理论在受限理性的基础上，比较社会强加给个体的利全主义要求与通过驯顺性获得的有利知识和技能，解释了纯粹利他现象。     

利用改进的离散变量惩罚函数法实现机械优化设计

阐述了改进的离散变量惩罚函数的原理，给出了三个过程实现的计算机程序，并把其应用于工程实际，证实了此种方法的有效性。     

最善意的惩罚

那年，我以优异的成绩从山旮旯的初中考入了县城里的一所重点高中。 父母异常高兴。但入学后，我发现我是班里唯一的一个来自山村的学生。尽管我的成绩非常好，但仍无可避免地招来同学的取笑，因为我的外表像个“土老冒”。     

组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.     

供应商与零售商演化博弈系统动力学模型

本文针对供应链管理中供应商与零售商之间演化博弈进行分析,讨论各种条件下演化稳定均衡的存在性,建立相应的系统动力学模型并对分析结果进行仿真验证.文章主要针对产品推广初期博弈双方不存在演化稳定均衡的情况提出了动态惩罚策略.仿真结果表明供应商采用动态惩罚策略改变了演化稳定均衡不存在的结果,并且能有效地促使零售商对产品销售采取积极态度.系统动力学为演化博弈理论在供应链管理的应用提供一个政策仿真实验平台.     

瑶、壮、汉小学儿童利他观念发展的比较研究

采用自编的救难、分享、捐献、助人和安慰等五个方面的两难故事，对瑶、壮、汉三个民族的二、四、六年级共５４５名儿童进行测试，对利他选择和理由反应的结果进行分析，取得了瑶、壮、汉小学儿童利他观念中的利他选择和认识水平的差异特点．