基于多模型切换的多变量直接自适应控制器

当系统参数发生跳变时,为了解决系统暂态响应变差的问题,提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器·该控制器由多个参数已知的固定模型和2个自适应模型构成,多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到,并且和邻域一起完全覆盖控制器参数模型集·不但消除了稳态误差,而且实现了解耦控制·最后给出全局收敛性分析·仿真结果表明暂态响应和解耦效果得到了提高·     

一类转库问题流向优化问题的模型与解法

转库是大型企业物流管理工作中的重要环节·针对企业决策支持系统的子系统转库作业日计划问题进行了分析,为一类转库流向问题建立了优化模型具有特殊约束0-1整数线性规划问题(0-1ILP)·分析了具体问题的性质·为求解这类NP-难问题,给出了一种在实际中行之有效的求解问题的算法降维替换算法·以SAS语言为环境,用实际问题作为计算算例,对这种算法的优点进行了总结:该算法在实际应用中是切实可行的,在时间上是节约的,尤其适合于大规模的问题     

开关广义Mandelbrot集

基于开关复映射,阐述了开关广义Mandelbrot集(简称广义M集)的构造方法,并构造出一系列开关广义Mandelbrot集·在对开关映射作用下复C平面上初始点轨道的分析及开关广义M集构造算法研究的基础上,通过计算机实验,得出以下结论:①开关广义M集具有分形结构;②开关广义M集包含了构成开关映射的两个映射的部分稳定区;③开关广义M集的演化过程依赖于相角主值范围的选取     

非线性电路的ACNGA求解方法研究

在非线性电路的研究中，非线性电路的全解集的求解方法研究是非线性电路理论的重要研究领域之一。遗传算法是一种模拟生物进化的最优化搜索方法，因其稳定性好、不需要计算目标函数的能处理多维数值问题，遗传算法在科学研究和工程技术中得到广泛运用。针对非线性电路的全解集的求解要求，本文提出了一种改进的具有自适应交叉算子的小生境遗传算法，成功地应用于非线性电路的全解集的求解，结果表明了具有自适应交叉算子的小生境遗传算法（ACNGA）对非线性电路求解的有效性和实用性。     

Markowitz资产投次组合模型的凸二次规划快速求解算法

Markowitz资产投资组合模型诞生以来，不断得到改进和修正，但是处理量太大、求解复杂的缺陷，使其实际应用难度很大。文章在将一般化的约束条件纳入分析框架的基础上，建立起Markowitz等式约束凸规划分析模型，运用二次规划问题降维算法的原理，提出了一个求解Markowitz等式约束凸规划模型的快速算法。在该算法中只需民需的方程组，然后求解该方程组，得到严格局部极小点，从而得出Markowitz资产组合模型的最优解。这样的模型求解过程中，不需要求逆矩阵，速度较快且具有可操作性。     

采用重复交叉操作及最优保留策略的遗传算法

基于有限次重复交叉操作和将父代的最好个体代替子代的最差个体的思想，提出了一种新的遗传算法（REGA）。该方法克服了基本遗传算法容易出现的早熟现象，并利用马尔可夫极限定理获得全局收敛性，求得基于有限次重复交叉操作的基本遗传算法（记为RSGA）的渐近性质，以及提供关于这两种算法吸收时间的数学期望的计算方法，仿真事例表明，它不仅克服了局部最优的缺点，而且适用于有多个最优解问题，同时群体的平均适应度增加较快，运行效率更高，因而，该方法对于优化问题具有一定的应用价值。     

背包问题的遗传算法求解

探讨利用遗传算法解决背包问题并设计新型的遗传算法，给出了背包问题的数学模型，建立了有效的约束条件。在引入一种新的具有自适应性的杂交概率和变异概率的基础上，提出了面向背包问题的遗传算法和一种构造染色体的新方法，提供了遗传算法的结构并讨论了遗传算法，给出了一个例子说明算法的收敛性和收敛效率，仿真说明了算法的有效性。     

抽水蓄能电站优化运行方式的混合遗传算法

在建立抽水蓄能电站优化运行方式计算模型的基础上，将遗传算法与领域问题的算法相结合：选择机组运行状态作为编码变量，使机组的运行状态与二进制遗传编码具有简洁对应关系，采用符合问题本身特点的基因面式杂交算子和改造的变异算子，使遗传操作更适应问题的求解；根据领域问题的性质及算法求解承担系统基荷的机组运行方式，使问题的规模得到有效压缩，应用领域问题求解的等微增率原理计算各个体因子所对应的运行机组间最优负荷分配方案，并以此计算了个体适应值，由于在遗传编码设计，遗传操作改造，问题规律压缩以及适应值计算几个方面融合了问题所涉及的领域知识，提高了算法的计算效率和全局搜索能力，形成一种适合于求解复杂约束条件下抽水蓄能电站优化运行方式的混合遗传算法。     

审计日志的关联规则挖掘

研究了在入侵检测系统中利用数据挖掘技术从审计日志中挖掘关联规则的方法，针对现有关联规则算法应用于入侵检测系统引起的问题，提出了利用本质属性限制无趣规则的产生、利用行向量的位运算提高Apriori算法时间性能的一种高效改进算法。该算法不需生成候选频繁集和剪枝操作，避免了因无趣规则引起的大量运算。因而能提高入侵检测系统的效率。     

无模型映射学习控制算法的研究

提出一种基于无穷级数映射的无模型学习控制算法，将往复运动的复杂非线性控制问题映射为傅里叶空间内有限个调节器设计问题，与一般基于被控对象模型的控制算法相比较，该方法无需巳知系统的内部结构与参数，而仅需了解系统的实际输入输出及系统的期望输出，是往复运动精确轨迹跟踪的一种较为理想的控制算法，给出了算法的推导及其收敛性的理论证明，并给出了仿真结果。