无相间物质传递化学驱浓度方程算子分裂隐式解法

为了改进化学驱数学模型 U TCHEM显式求解浓度方程计算速度慢、计算结果精度低的缺点 ,研究了隐式求解组份浓度方程的方法。根据具有无相间物质传递关系的化学驱油藏流体渗流过程满足的相行为 ,推导出了化学驱数学模型 UTCHEM物质守恒方程的等价形式 :饱和度方程和组份浓度方程。利用算子分裂技术将组份浓度方程分裂为扩散方程和对流方程 ,隐式交替求解对流方程和扩散方程得到组份浓度方程的隐式解。扩散方程采用隐式局部一维格式差分离散 ,利用追赶法求解 ;对流方程选用了隐式迎风格式差分 ,并且结合油藏模拟问题的流场是有势场的特点 ,实现了对流方程隐式差分显式求解。所建立的隐式求解浓度方程的方法提高了计算精度 ,可以加大计算时间步长 ,加快计算速度。     

A genetic algorithm on multiple sequences alignment problems in biology

The study and comparison of sequences of characters from a finite alphabet is relevant to various areas of science, notably molecular biology. The measurement of sequence similarity involves the consideration of the possible sequence alignments in order to find an optimal one for which the “distance” between sequences is minimum. In biology informatics area, it is a more important and difficult problem due to the long length (100 at least) of sequence, this cause the compute complexity and large memory require. By associating a path in a lattice to each alignment, a geometric insight can be brought into the problem of finding an optimal alignment, this give an obvious encoding of each path. This problem can be solved by applying genetic algorithm, which is more efficient than dynamic programming and hidden Markov model using commomly now. Foundation item: Supported by Zi-qiang Foundation of Wuhan University and Open Foundation of the State Key-Laboratory of Software Engineering, Wuhan University Biography: Shi Feng(1966-), male, Associate professor, research direction: bioinformatics.     

Hybrid Genetic Algorithm for Engineering Structural Optimization with Dis crete Variables

Aiming at the phenomenon of discrete variables whic h generally exists in engineering structural optimization, a novel hybrid genetic algorithm (HGA) is proposed to directly search the optimal solution in this pape r. The imitative full-stress design method (IFS) was presented for discrete struct ural optimum design subjected to multi-constraints. To reach the imitative full -stress state for dangerous members was the target of IFS through iteration. IF S is integrated in the GA. The basic idea of HGA is...     

机器人系统中环境动力学模型及其参数辨识

根据机器人系统中环境的本质特征，本文提出了环境动力学既有刚体运动力学特性，又有表面开变动力学特性的观点；由此建立了新的环境动力学模型，给出了该动力学模型参数辨识的遗传算法模型，理论分析和实验研究表是该模型及其参数辨识方法是实用的，可行的。     

图像增强的自适应免疫算法

介绍了自适应免疫算法的基本原理及实现步骤，并将其应用到图像的增强处理中，在传统的图像管理处理中，针对图像灰度分布的不同情况，需要定义相应的灰度变换函数。Tubbs将图像增强处理中几种常用的非线性变换函数表示成一个归一化的非完全Beta函数，但确定Beta函数参数仍是一个复杂的问题，本文利用自适应免疫算法来确定该变换函数的最佳参数值，通过对自然图像的仿真实验可以看出本文方法的有效性。     

基于神经网络的公路边坡冲刷量模拟计算

神经网络模拟采用三层前馈网络模型，输入层有3个结点，分别代表30min降雨强度、降雨历时和降雨量，表示冲刷外因。输出层只有一个结点，代表坡面冲刷量；隐层结点数采用7个，即土压实度、坡度坡长、径流流速、径流流量、土颗粒粘聚力、植被指数和人为干扰等，为影响冲刷量的主要因素。为了验证模型，在连徐高速公路路堤边坡用SR型人工降雨设施进行冲刷试验，得到冲刷量实测资料，将通过模型计算的冲刷量值与之比较，显示了模型具有较好的模拟预测效果。     

基于进化算法的拟可行方向法及其收敛性

在传统优化算法中嵌入一拟步骤 ,改善了算法的收敛性质 ;并用进化算法计算拟步骤 ,提高了算法的全局搜索能力 ,又不改变原算法的收敛性 .且研究了参数变化对算法的影响 ,并对算法进行了数值实现     

关于"TSP"的算法研究

n阶完全图 (边赋权 )的矩阵每行每列最小元素对应着一个次数为n的置换 ,若从这些最小元素组成的所有圈中每圈至少取出一个元素并令其为∞ ,那么仅包含这些元素的子矩阵可以经过初等变换将这些元素置于主对角线上形成一个新矩阵 ,其每行每列最小元素又对应一个新的置换 .在满足一定条件时 ,两个置换合成能够得到一个次数为n的循环置换 .运用这种方法 ,可使求TSP解的算法得到简化     

基于遗传算法的模糊逻辑控制器优化设计

设计了一种新的用于模糊逻辑控制器优化的遗传算法，实现了模糊逻辑控制器参数和结构的同步快速优化。该算法对经典的简单遗传算法进行了改良，设计了一种带区间限制的十进制编码方案，实现了模糊控制器隶属度函数和控制规则的联合编码；并设计了受限分步一致交叉和变异算子，改进了经典赌轮选择法,避免了病态个体产生，加快了收敛速度。通过对典型的一阶和二阶工业对象控制器优化的仿真研究表明，相对于一般的遗传算法，该算法在群体规模较小（20或40）的情况下，能够在20代左右快速收敛到理想结果，并且在进化过程中很少产生病态个体，因此能够在小群体规模下，实现模糊控制器参数和结构的快速同步优化。     

一种基于混沌迭代的加密算法

提出一种基于混沌迭代的加密算法，这种加密算法根据混沌迭代确定的位置将明文填入一个较大的密文空间。反之，利用混沌迭供的确定性，可以方便地从密文空间中取出密文单元，重新排列得到明文。