缺项算子矩阵的逆补

目的给出算子逆配置及缺项算子矩阵的逆补刻画。方法利用空间分解、极分解及构造算子矩阵的技巧。结果对给定的算子A∈B(?),B∈B(?),得到存在算子F∈B(?), 使得算子A BF可逆的条件;特别对定义在(?)上的缺项算子矩阵{A? B?},刻画了存在算子对(X,Y),其中(X,Y)∈ B(?)×B(?),使得补矩阵MX,Y=(AX BY)可逆的条件。结论利用获得结果,可对算子逆配置问题作进一步的研究。     

基于改进遗传算法的传感器特性方程的建立

在标准遗传算法的基础上,引入了变长度的编码方案、父子竞争的选择交叉机制、对优良个体的大变异操作等,算法的收敛速度得到很大提高,且能自动选择函数的形式、建立传感器的特性方程.结果表明,采用这种方法得到的拟合函数有着较高的精度.     

随机资源分配问题建模和随机模拟遗传算法求解

为了最大限度地满足用户对紧缺随机资源的需求,对随机资源分配问题建立了相关机会多目标规划模型和相关机会目标规划模型,通过表示各个(级)目标事件的诱导约束,建立决策向量和机会函数之间的关系,并运用随机模拟遗传算法求解模型。     

基于遗传算法的扫描线划图稿的拟合算法研究

研究智能款式设计过程中的重要环节之一扫描线划图稿部件信息的提取问题，提出采用给定误差基于遗传算法的扫描线划图稿的拟合算法，较好地解决了款式部件信息的获取问题；详细给出了扫描线划图稿的路径搜索和基于遗传算法的拟合细节，并通过实例研究证明了算法的有效性。     

水文模型参数识别算法研究及展望

就国内外水文模型参数识别算法的最新进展做了较为详细的阐述，特别对各种编码的遗传算法、单纯形混合加速遗传算法、模式搜索混合加速遗传算法、模拟退火混合加速遗传算法等现代优化算法在流域水文模型参数识别中的应用进行了研究，并与传统方法进行了比较；通过比较水文模型各参数优选方法的特点，认为混合加速遗传算法SHAGA,HJHAGA是一种较好的方法，具有较高的应用价值；同时对水文模型参数识别算法的发展前景进行了展望.     

催化精馏合成碳酸二甲酯神经网络建模与操作条件的遗传算法优化

催化精馏合成碳酸二甲酯能够显著提高反应物碳酸丙烯酯的转化率。这里采用径向基神经网络建立某些操作条件与碳酸丙烯酯的转化率之间的模型，并采用遗传算法优化操作条件。优化结果得到试验验证。     

不确定条件下单阶段多产品批处理过程的调度

讨论了不确定条件下的单阶段多产品批处理过程，基于模糊理论建立了加工时间不确定和顺序相关建立时间不确定的调度模型。这里引用“中间值最大隶属度”算法将模糊的优化问题转换为普通的优化问题，然后结合遗传算法进行优化求解。最后仿真结果表明了所建模型及算法的有效性。     

基于模式库的遗传算法在非静态函数优化中的应用

本文针对非静态函数优化问题提出了一种基于模式库的改进遗传算法，此算法最主要的特点就是采用模式库来保存算法进行过程中的一些好的模式，这些模式一方面用来组建一些适合环境的优良个体，提高收敛速度，另一方面可以给早熟群体注入新的基因，增加群体的多样性。文中分别就函数优化问题和背包问题给出了改进遗传算法的仿真结果，表明本文算法的有效性。从理论上来说，本文算法适用于多个状态之间的动态变化环境。     

具有随机缺失响应变量的广义半参数模型

本文在响应变量随机缺失条件下,研究了广义半参数模型的拟似然估计方法,给出了缺失数据下的未知参数与非参数回归函数的拟似然估计,进一步求出了估计的渐近偏差和渐近方差,并证明了所给出的拟似然估计具有渐近正态性。     

ERW钢管多阶段生产计划的编制及优化

生产计划是企业生产管理的起点和依据.本文分析了高频电阻焊钢管的生产流程和生产计划的特点,提出了钢管企业多阶段生产计划提前/拖期惩罚模型,并用实数编码遗传算法进行了求解及优化,得到生产计划的较优解.仿真结果表明,模型和算法是可行和高效的.求解方法在钢管实际生产计划编制中得到了良好的应用.