基于极效率DEA模型的港口绩效评价

对集装箱港口的绩效进行评价一直是港口当局关心的问题，现有文献尚未提出比较有效的方法，尝试利用极效率(super-efficiency)DEA模型对集装箱港口的绩效进行评价。极效率DEA模型能够有效地区别出有效(绩效值1)决策单元之间的绩效差异，可以对所评价的决策单元进行有效的排序。此方法已在城市和企业的评价中得到了应用，但尚未在港口得到应用。在案例中，汉堡港最有效率，新加坡港次之，然后是香港港、泽布勒赫港和基隆港，香港港由于船舶的无效逗留时间长、新加坡港集卡数配置不合理，导致两者的绩效低于吞吐量远小于它们的港口。     

集装箱多式联运系统装卸与运输一体化优化问题

集装箱多式联运（Container Multimodal Transport）是一种以实现货物整体运输的最优化效益为目标的联运组织形式。本文针对集装箱多式联运系统优化的一个核心问题——装卸与运输一体化作业优化问题，进行深入分析，提出一个分析模型，为该模型开发了实用优化算法，并通过与基准问题（benchmark problems）的对比实验显示了该算法实用性及有效性。     

重置变结构神经网络及其在风险投资项目评估中的应用

基于神经网络的结构直接影响到网络性能的优劣,进而影响其推广使用,尝试将重置算法应用于经典BP神经网络的结构优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,提出一种重置变结构经典BP神经网络。通过实例,将重置变结构经典BP神经网络应用于风险投资的项目风险评估中,并与经典BP神经网络的实验结果进行对比。结果表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构的优化问题。     

粒子群算法中惯性权重的实验与分析

简要介绍了粒子群算法(PSO)，对算法中的重要参数惯性权重进行了系统的实验，分析了固定权重与时变权重的选择问题，并从问题依赖性、种群大小和拓扑结构等方面详细分析了惯性权重对于算法性能的影响．结果表明，惯性权重的问题依赖性较小，随着种群的增大，其取值应适当减小，局部版本下，惯性权重的选择具有更大的自由度．     

基于神经网络的故障模糊诊断研究

文章用模糊算子代替标准的传递函数，利用征兆、规则、故障间的逻辑关系进行故障诊断，构造了四层模糊结构，给出了诊断的知识流程、机理分析和诊断步骤，并推导出一种能加快网络收敛速度的故障诊断及改进算法．在对某J8-wp13发动机滑油典型故障样本和非故障样本的仿真中，诊断结果良好．     

不确定条件下的flow shop问题的免疫调度算法

生产调度是企业生产过程中一个重要部分，而且实际的生产过程中会存在各种各样的不确定性，针对不确定条件下的flow shop（流水车间作业）调度问题，采用模糊数学的方法来处理数据的不确定性，在基于模糊规划理论的基础上建立了相应的调度模型，并结合免疫算法的特点，提出了解决此类问题的模糊免疫调度算法．通过仿真试验，证明了模型和算法的可行性和有效性．     

热轧钢管主生产计划模型与算法研究

建立了热轧无缝钢管主生产计划问题的混合整数线性规划模型．该模型可归结为多阶段多产品带有能力约束的批量问题，但与传统批量问题存在以下不同：①充分反映了钢管企业与其它行业的不同工艺特点；②目标函数追求最大化现金流而不是最小化成本；③允许订单积压；④考虑库存能力约束；⑤忽略设置时间及成本。但引入了最小生产批量约束．鉴于该问题的NP难性，使用两种基于优化的启发式算法进行求解，并提出两条策略加以改进．     

一种动态调整的改进微粒群算法

微粒群算法是一种新型的进化计算方法，已在许多领域得到了广泛的应用．通过对基本微粒群算法的分析，发现基本微粒群算法在计算过程中使用Lebesgue测度为0的线段进行搜索，较易得到过旱收敛现象．据此，提出了一种改进的微粒群算法，该算法在运行过程中能动态调整极限位置，从而使得每个微粒的极限位置在其所经历的最好位置与整体最好位置所形成的动态圆中分布，由于在搜索空间中使用测度为正的区域对定义域空间进行搜索，能以较大概率跳出局部最优点．实例仿真结果验证了方法的正确性和有效性．     

复杂网络中的社团结构分析算法研究综述

许多实际网络中都存在着社团结构.为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法.本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法.首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法.最后指出了进一步的研究方向.     

基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用

提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理.