解约束优化问题的一类广义共轭方向法：一种几何处理

运行微分几何方法将无约束最优化中的共轭方向法推广到约束最优化问题上。在约束子流形上诱导了一类新的仿射联络使原来的约束最优化问题转化为约束流形上的无约束的局部二次规划问题。从而形成了具有广义共轭方向的一种曲搜索算法。     

神经网络处理平面图着四色问题的研究

以Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络为基础，提出一种网络模型，可以正确处理平面图着四色问题，它具有结构简单，连接规则，容错性强等优点，并可用电子电路实现，在各个神经元外加激励稍有不同或网络连接权值有偏差的情况下可以得到正确输出，用两种途径进行仿真，其结果与理论分析相吻合。     

基于遗传算法的系统辨识方法研究

针对从样本数据进行系统辨识的问题,提出一种由典型数学模型相互组合构成系统模型的新的辨识方法,将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,并采用遗传算法同时实现了系统的结构辨识与参数辨识,模拟仿真与实际系统辨识结果验证了系统辨识方法的合理性与求解算法的有效性.     

经济复杂性系统主体学习算法理论综述

对经济复杂性系统研究文献中常见的主体学习算法进行了一个全面的梳理.将学习算法分为来自智能计算或演化计算的学习算法以及来自心理学和实验经济学的学习算法,并结合文献介绍了各类学习模型在经济学研究中的主要应用.还回顾了文献中对各种算法的分析比较,并对学习算法的发展前景进行了展望.由于学习算法还是一个相对较新的领域,对经济系统中个体学习行为需要进行更加深入的研究和探索.     

天文卫星巡天扫描智能规划模型及仿真

巡天扫描是天文卫星进行天体观测的基础,但是使用传统方法很难实现全天球覆盖,并且会遇到能源输出瓶颈。因此,针对天文卫星巡天扫描所遇到的问题,提出了使用多目标遗传算法对卫星飞行任务进行智能规划的模型。该模型通过调整飞行任务很好解决了能源输出的问题,与仅依靠被动的分段式扫描方法相比,还大大缩短了巡天扫描的时间。从仿真结果来看,该模型是十分有效的。     

模糊遗传滚动优化的LS-SVM预测控制研究

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的非线性系统预测控制算法。该算法通过LS-SVM对非线性系统输入输出数据序列的训练学习建立其预测模型;基于模糊遗传算法完成非线性预测控制的滚动优化过程。仿真结果表明基于该方法的非线性系统预测控制比基于RBF神经网络的预测控制具有更好的控制效果。     

基于投影的增强现实系统中的光照技术研究

基于投影的增强现实系统是增强现实技术中的一个新的研究领域。针对基于投影增强现实技术的魔幻展台系统中的光照问题,我们提出了一套解决魔幻展台中真实场景与虚拟场景光照影响一致性的方法,给出了相关算法的关键代码,采用投影仪补充投射阴影的方法来实现虚拟物体的阴影制作,解决了真实场景与虚拟场景之间相互遮挡的问题,增强了魔幻展台中虚拟物体的真实感及与真实场景的一致性,取得了良好的效果。     

基于概率分布的局内特殊优惠卡问题及其竞争分析

特殊优惠卡问题是租赁问题的推广.应用平均情形竞争分析研究了局内特殊优惠卡问题,理论和数值分析表明概率分布的引入使得竞争分析的性能得到了改善.并对存在市场利率的特殊优惠卡问题进行了讨论,市场利率的引入使得该金融模型更贴近于现实情况.得到两种情形下不同的竞争比,同时竞争比是市场利率的递减函数.     

停机位分配问题的顶点着色模型及算法

给出了停机位分配问题顶点着色模型及其分解算法.通过改良一种时间冲突算法,构建了航班使用停机位的时间冲突集合.以"先到先服务"原则为基础,把停机位分配问题转化为顶点着色问题,并建立了相应模型.利用笔者独创的分解算法,停机位的作业能力可得到改善.算法的计算复杂度为O(n2).该算法的特点在于:1)将顶点、颜色划分为若干个不同等级的集合;2)将顶点按照所属集合的等级、度进行分解,得到顶点的分解序列.在用一种颜色ck(1≤k≤K;K是可用颜色数)给顶点着色时,优先给这样一个顶点着色:该顶点能被着ck色,且其分解序列号最大.最后将该算法应用于一个算例,得到了最优解.     

马铃薯专家系统中基于遗传算法的知识发现的研究

主要讨论了从数据库中发现有用的知识建造专家系统,利用遗传算法构建知识发现子系统,以解决在处理复杂数据时的仿真丢失问题。结合项目实际设计了系统的结构和工作流程,并对实现系统的关键技术进行探讨和构想,以此提高求解问题的效率,增强系统在实际应用中的适用性。实现了遗传算法在马铃薯专家系统建立过程中的应用。