一类特殊二次分配问题及其求解

二次分配问题(quadratic assignment problem,QAP)是应用于诸多领域的组合优化NP-难题,许多从实际问题中抽象出来的二次分配问题,其流矩阵与距离矩阵中存在大量零元素,如果在该类二次分配问题的求解中,能够充分利用这些零元素的信息,将大大缩减问题的规模,节省大量运算时间.本文以二次分配问题的线性松弛模型为基础,分别从理论和实验的角度对这类二次分配问题的求解进行了研究,说明了二次分配问题求解中,先行利用零元素信息减小问题规模的可行性和重要性.     

基于加权最小二乘拟蒙特卡罗的美式期权定价

美式期权定价具有后向迭代搜索特征, 在最小二乘拟蒙特卡罗模拟(least-squares quasi-Monte Carlo, LSM)方法的基础上, 本文通过随机Faure序列以及对偶变数法增加抽样数目, 达到减小模拟方差的目的,用其计算标的资产价格, 然后用加权最小二乘法进行回归, 得到了加权最小二乘拟蒙特卡罗(weighted least-squares quasi-Monte Carlo, WLSQM)方法. 从期权价值、标准差、运行时间几个方面比较方法的优劣, 得出WLSQM 方法比LSM 方法估计效果更优的结果, 验证了WLSQM方法在美式期权定价上的有效性.     

基于改进粒子滤波的双站无源定位跟踪算法研究

在非线性非高斯状态空间下,粒子滤波器是一种有效的非线性滤波算法,它的关键问题包括粒子权重的计算、粒子重采样和状态估计等.根据粒子滤波算法思想和双站无源定位跟踪的非线性,将粒子滤波算法用于双站无源定位跟踪问题,给出了一种改进的粒子滤波算法,并对其关键问题根据双站无源定位跟踪的特殊性进行了改进.利用matlab进行了仿真实验,与最小二乘算法、扩展卡尔曼滤波算法进行了比较,结果表明所提算法定位跟踪精度优于其他方法.     

基于二维几何特征的微地形快速识别算法

为满足水下超声波准确、实时探测海底微地形的需要,研制出一种摆动式单波束探测系统.该系统在探测实验过程中,因出现高程奇异值而造成数字"伪"地形产生,由此提出一种基于二维几何特征的水平、斜坡和凹凸不平三种微地形模式的快速识别算法.该算法建立在现代统计分析与模糊聚类的理论基础上,具有准确性高、实时性好以及抗干扰能力强等优点;并由物理模拟实验证明,利用该算法能有效消除高程奇异值的影响,识别出来的微地形模式准确可靠,为下一步快速重构逼真的数字微地形提供了保障,能够应用于真实的海底微地形探测.     

二次D稳定约束下不确定T-S模糊系统的L∞鲁棒可靠控制

针对一类受持续有界扰动的T-S不确定模糊系统,提出了考虑执行器故障的鲁棒可靠控制器设计方法。引入基于L_∞范数理论的鲁棒性能指标及二次D稳定的概念,给出了鲁棒可靠控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式完成可靠控制器的设计,从而使系统即使在发生执行器故障的情况下仍能满足给定的L_∞性能指标,并且闭环系统二次D稳定。仿真实例表明了本方法的有效性。     

机动运动辐射源的单站无源定位自适应算法

利用目标到达角(DOA)和到达时间(TOA)作为测量数据,采用最优加权最小二乘估计和基于机动加速度的非零均值时间相关模型的自适应卡尔曼滤波算法,通过加速度方差对滤波增益的修正,完成机动加速度方差自适应算法,实现了对机动目标进行单站无源定位与跟踪的方法.计算机仿真验证了算法的有效性和可行性,证明该方法在无源定位系统中有一定的参考价值.     

投资组合有效集问题和它的一种算法

本文构造了一种二次参数规划转轴方法,并在此基础上提出了Ｍａｒｋｏｗｉｔｚ投资组合有效集的一个解法。该方法的优点在于能够处理各投资项目之间的协方差距阵为半正定的情形。     

确定事例特征权值的方法研究

针对事例特征权值的确定问题 ,提出了 Delphi和 AHP相结合的权值确定方法 ,以及二次规划模型权值确定法和信用统计权值确定法 .这些方法在事例特征权值的确定中 ,有助于减少主观性 ,增加客观性 .     

SMFSIA/CAG快速计算二维分形粗糙面的电磁散射特性

应用稀疏矩阵平面迭代/规范网格法(sparse-matrix flat-surface iterative approach and canonical grid method,SMFSIA/CAG)快速计算了二维分形粗糙面的电磁散射特性。在SMFSIA/CAG中,基于迭代法的原理,通过加快迭代收敛速度和加速矩阵向量积两个方面对该算法进行了改进,推导了关于平面展开的高阶泰勒级数展开公式,并对近场相关距离和泰勒级数展开阶数对算法效率的影响进行了分析。SMFSIA/CAG的应用降低了计算量,实现了对二维分形粗糙面电磁散射特性快速、准确地仿真计算。     

基于ET-WG和ET-OWG算子的二元语义群决策法

针对一类属性值和权重值均为语言评价信息的多属性群决策问题,提出了一种群决策分析方法.首先,为了便于语言评价信息的集结运算,提出了一些新的集结算子:扩展的二元语义加权几何(ET-WG)算子和扩展的二元语义有序加权几何(ET-OWG)算子,并分析了这些算子的性质.然后提出了一种基于ET-WG算子和ET-OWG算子的群决策方法,其核心是通过语言信息的集结运算,得到各方案的群体综合评价信息,从而根据二元语义信息的比较原则,得到所有方案的排序结果.最后给出了一个实例分析,说明了本文提出方法的可行性和实用性.