分布式电源中最佳蓄电池容量的机会约束规划

为解决分布式电源中最佳蓄电池容量的计算问题，提出了电池容量优化机会约束规划的教学模型。在分析决定电池容量的关键因素和分布式电源中风能、太阳能以及用户负载随机特性的概率模型基础上，将电池容量的最优化问题归结为机会约束规划问题，得到了优化计算的教学模型，并应用遗传算法，结合随机模拟技术求解，得到了最佳电池容量。实例计算表明该方法是有效的。     

基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡算法

针对常数模算法(CMA)及符号常数模算法(SCMA)迭代中的大量乘法运算会产生延时的不足，提出了双层符号常数模算法(DSCMA)。该算法采用逐级取符号的办法，将迭代过程中的大量乘法运算转化为比较运算，大大减少了计算量。而基于双层符号常数模的多径水声信道盲均衡器，具有收敛速度快，超量均方误差和计算复杂度小等特点。用负声速梯度信道及深海信道对该盲均衡器性能进行的仿真研究表明：该盲均衡器对多径干扰有良好的抑制作用，对水下数据通信有很强的实用价值。     

基于距离空间的遗传算法分析

通过对简单遗传算法的分析，发现每次执行复制、杂交、变异等操作均相当于对所作用的个体进行一次线性变换，这样，从函数的角度来看，引入非线性变换的遗传算子将是一个有待研究的问题，因而提出了非线性遗传算法。通过对二进制遗传算法的Hamming距离的扩充，引入了一种几何模型-距离空间，并在该空间上对杂交、变异等算子进行了系统的分析。根据分析结果，指出了改进遗传算法的途径，并提出一种改进的二进制非线性遗传算法，仿真实例证明了其有效性。以上分析从几何意义出发，提出了一种全新的分析遗传算子的方法，对遗传算法理论的完善与发展具有重要意义。     

列车自动驾驶仿真系统算法及其实施研究

介绍了列车自动驾驶系统(ATO)的算法，该算法兼顾了列车运行的高效性、准时性、节能、停车精度、舒适性等功能。其中，节能算法采用按目标速度运行，最大限度利用惰行的控制方式，定时算法采用调整目标速度的启发式算法的方式。同时对列车正常及晚点运行的情况进行了计算机仿真实现，并与列车的实际运行情况进行了比较。该系统可以为进一步研究列车自动驾驶系统提供了有效的实验手段和方法。     

食物链算法及其在供应链计划中的应用

人工生命两个重要特征是突现和与环境进行动态交互作用，即人工生命个体间微观的相互作用将在整个生命系统中产生突现集群的现象；同时食物链也是生命系统中重要而有又广泛存在的重要现象。基于上述思想，提出一种新的基于人工生命的算法，称为食物链算法。并把它应用于供应链计划中企业联盟的企业伙伴挑选与生产能力分配问题。该算法模拟了在未来市场需求的刺激下，供应链的成员企业是如何不但调整自己的生产能力，以及供应链如何挑选成员企业组成企业联盟的。该算法较好的解决了既有企业联盟伙伴挑选又有生产能力分配，这一具有分布特征的问题。并可应用于供应链管理的其他的问题，比如选址．分配问题。     

采用遗传算法的中轨区域通信星座优化设计

区域通信星座的研究具有重要的现实意义，给出一种利用遗传算法设计中轨区域通信星座的方法。首先分析、确定中轨通信星座优化涉及的轨道控制参数，然后讨论了星座覆盖性能的评价准则，对星座系统的轨道控制参数集进行二进制编码后，利用遗传算法来获得对服务区具有最佳覆盖性能的星座类型。为了验证该方法的有效性，选择我国本土的一块区域，以最大覆盖率为目标进行仿真，结果表明该方法可以在给定条件下获得性能良好的星座方案。     

用模拟退火差异进化算法进行匹配场反演

分析了模拟退火算法与差异进化算法单独应用于匹配场反演时的局限性，构造一种结合两种算法优点的混合算法。模拟退火算法对差异进化算法的种群进行扰动，保留了差异进化算法的并行特性；在差异进化算法中引入模拟退火算法的重要性抽样思想，增强其逃离局部最优的能力，差异进化算法对目标函数梯度信息的利用仍然保留。仿真研究表明，混合算法在寻优时间与效率上达到了较好的平衡。     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。     

并行分布仿真中负载平衡的调度算法研究

并行分布式仿真对复杂大规模动态系统的研究，以及探索其长远的应用空间提供了便利，近年来日益成为研究的热点。在并行分布式仿真中，资源的负载平衡对于维护长时间运行的分布仿真演练的高逼真性是十分必要的。首先分析了分布式仿真中存在的一些负载平衡问题，进而提出了两种负载平衡的方法，以及集中与分布两种实现方式；然后提出了一种具有启发式的征募算法，最后分析了负载监测及迁移策略的实现方法。