一种求解非线性优化问题的可行方向法

针对目前常用的解线性约束的非线性优化问题的方法在实际应用中还存在不收敛、收敛较慢,或"基变量大量达界后,找不到新的入基变量"等问题,该文提出了求解该问题的新方法夹逼可行方向法,已证明算法的最优性与收敛性。指出夹逼可行方向法可视为Frank-Wolfe算法的推广,也可视为是Zoutendijk可行方向法和逐次线性近似方法的改进算法。算例表明,算法收敛速度较Zoutendijk可行方向法、Frank-Wolfe方法等有了较大提高。算法已被研制成实用软件,并成功应用于三峡电力系统优化调度和调峰方式研究中。     

一种灰度图象的自适应分割算法

利用遗传算法的高效搜索性能和模糊集合理论能较好地描述问题的模糊性和随机性，提出了基于遗传算法的最大模糊熵快速分割算法，将遗传算法和模糊集合理论结合起来应用于灰度图象单闽值和多阈值分割．实验结果证明该方法有效地实现了快速分割，并具有较好的鲁棒性．     

包含QoS路由信息的最优路径选择算法

介绍了如何使用C 语言形成包含QoS路由信息的随机网络拓扑图,并通过在网络拓扑图上寻找最短路径来模拟在现实网络中满足一定条件的最优路径选择算法.     

The parameter determination in the design of 3-D spherically symmetric FIR filters via the McClellan transformation

In the design of 3-D spherically symmetric FIR filters via the McClellan transformation, two methods are proposed to determine the transformation parameters. The first is to improve the original 3-D algorithm by exploiting the 2-D effective methods in 3-D. This method can change the constrained optimization algorithm into the unconstrained one and makes the design easier to realize. The second method is to solve the coupled equations under constrained conditions and a set of ideal parameters can be gotten. The design example shows that the two methods are all efficient and easier than the original algorithm. Supported by the National Natural Science Foundation of China Jin Xiaoying: born in 1975, Graduate student     

一种适用于Ad Hoc网络路由的启发搜索技术

提出了一种基于地理位置信息的启发式Ad Hoc网络路由方法,该方法将传统的A^＊算法改造后用于Ad Hoc网络的路由搜索,解决了由贪婪方式转发而失败的本地最小问题,避免了繁杂的路由平面构造与维护,计算机仿真显示,它需要的开销较小并能提供较高的分组传输成功率。     

过热器机理模型的遗传算法参数优化方法研究

针对过热器模型各参数存在的强耦合性,提出了基于遗传算法的机理模型参数优化方法。建立过热器数学模型,确定优化参数,应用遗传算法进行优化,直到模型精度达到要求。仿真研究表明,运用该方法建立的过热器模型达到预定精度要求;优化过程自动进行,缩短了建模和优化时间。这种方法具有通用性,简单易行,为火电厂仿真机数学建模和参数优化提供一种新的思路和方法。     

生存迁移算法

基于生物迁移的机理,提出了一种新算法--生存迁移算法.每个生物体都存在着生存极限,生存极限会随着时间不断演化,而生物体为了生存又会在空间上不断地迁移,当全部个体所在位置的生存状况都能满足生存极限时,就认为达到了最佳的生存位置.文章分析了算法的机理与过程,用其解决了四种类型的非线性最优化问题,并进行了比较分析,实验结果说明生存迁移算法具有较快的收敛性,能较好处理一些优化问题.     

关于仿真理论的探讨

系统仿真经过几十年的发展,逐渐形成了一个相对独立的学科领域。作为学科,应该有其自己相应的基础理论。本文提出将模型论、仿真算法和仿真可信度评估理论作为系统仿真学科的基础理论的观点。     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法.借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优.实例分析表明,所提算法能够...     

基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性.针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit,GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将...