遗传算法研究证券组合投资的有效边界

基于遗传算法,搜索了证券组合投资中不同风险约束下的最优收益率的大小,实证研究了证券市场证券组合的有效边界曲线．另外给出了不同证券组合可能导致的组合风险和组合收益率的上下限．文中采用适当的方法,对原始数据进行预处理．     

采用遗传算法的LED太阳光谱仿真

基于简单遗传算法,通过求解超定方程组的非负最小二乘解,优化单色发光二极管(LED)匹配光源组合,实现用白光LED取代部分单色LED模拟太阳光谱,并讨论白光LED可以取代几种不同峰值波长的LED.仿真结果表明:在300~1 100 nm范围内,随着白光LED取代单色LED种类的增加,所用LED总数减少,光谱匹配度均下降;当取代3种不同峰值波长LED时,该算法拟合的相关指数为0.903 5,可减少15.6%的LED个数,模拟光谱与目标光谱基本吻合.该方法的光谱失配度小,可精确分辨标准太阳光谱AM1.5的两个吸收谷.     

基于模板的服务工作流的优化组合方法

研究了网络环境下基于模板的服务工作流的优化组合算法.该算法将服务优化组合问题转化为服务工作流模板的优化组合问题,既极大程度地复用历史服务工作流模板以减少组建新工作流的工作量,又通过优化使得服务工作流结构更为合理,缩短了服务工作流的执行时间.通过使用Petri网对网络流媒体课件制作服务工作流进行建模,并对比优化前后服务工作流模型的SPNP性能分析结果,证明了优化算法的有效性.     

桁架材料和结构组合多目标优化设计

同时为桁架的每个杆件确定最为合适的材料和结构尺寸属于桁架材料和结构组合优化问题．提出一种桁架材料和结构组合多目标优化的方法．为材料分配唯一的标识编码，把杆件所用材料直接作为设计变量，并且和杆件截面积一起构成设计变量空间．考虑结构重量、成本和节点位移3个目标以及应力约束，建立了桁架材料和结构组合优化问题的数学模型．应用多目标遗传算法进行求解．算例结果表明，采用多目标遗传算法可以为桁架设计参数的确定提供多种选择方案，决策者可以根据目标的重要程度确定最后设计方案．算例分析结果验证了该方法的有效性．     

基于BP神经网络的钢液终点磷含量预测模型

磷含量是描述钢液质量的一个重要的含量。结合遗传算法（GA）和误差反馈型神经网络（BP）,建立了优化的GA-BP神经网络预测模型,预测转炉炼钢过程钢液终点磷含量。对现场收集的数据进行仿真学习,结果表明,该预测模型收敛速度快,具有较高的预测精度,平均绝对误差可达到0.002 7%。随着训练样本的增加和模型结构的进一步优化和完善,将具有很好的应用前景。     

一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊神经网络模型的学习算法

提出了一种基于模糊聚类和遗传算法的模糊神经网络的学习算法,采用 模糊Ｃ－均值聚类算法进行模糊神经网络模型的结构辨识,得出最优或次优的模 糊规则数,采用改进的遗传算法进行系数辨识。仿真结果证明该算法是可行和有 效的。     

《数据结构》课程教学纵横谈

从数据结构课程的教学方法与手段及实验构想方面进行了阐述,在教学过程中强调前导课的重要性,注重培养学生的自主学习能力和学习兴趣,注重多种教学方法的灵活运用,结合上机实践操作,培养学生思维能力、动手编程能力及分析解决实际问题的能力,最终达到了教学质量的提高.     

多任务外协加工资源优化配置模型及遗传算法求解

针对外协加工资源优化配置过程中的多任务性、多目标性和环境多变性等特点,采用线性加权法建立了以外协加工时间(T)、外协加工成本(C)和外协加工质量(Q)为目标的多任务外协加工资源优化配置模型,并给出了基于遗传算法的求解过程。最后,以一个应用实例验证了该优化配置模型及求解方法的有效性与实用性。     

基于脑模型联接控制器的车间布局多目标优化技术研究

该文根据车间物流费用和车间面积2个优化目标，建立车间设备布局多目标优化模型。并根据车间布局优化特点，设计了基于脑模型联接控制器的混合遗传算法对该模型进行求解。该算法具有自学习和自适应的特点。最后给出算例，通过对仿真结果的分析，证明该文所提算法能解决提出的问题。     

不光滑凸函数的下降算法

给出一个易在计算机上实现的极小化凸不光滑函数的下降算法，在目标函数下有界的条件下，证明了算法的全局收敛性；此外还把算法推广到约束凸规划问题，得到了与无约束问题同样的收敛结果，如果约束是线性的，则算法是数值可行的。和已有的下降算法相比，该算法具有更好的适应性。