基于浮点数编码的信息熵控制多种群遗传算法

在用准精确惩罚函数处理约束优化问题的基础上，提出一种基于浮点数编码机制的信息熵控制多种群遗传算法。通过在遗传设计中定义一个新的概率而引入信息熵概念，构造出一个信息熵优化模型。该模型不必完全求解，即可容易求出作为概率的拉格朗日乘子，得出空间收缩概率，控制各种群中解空间的收缩。信息熵的介入可使优化过程更加平稳，收敛更快。同时，该算法给出了一种科学而有效的遗传设计收敛判据。实例证明该文算法在求解约束优化问题时快速、有效。     

基于单调链法的凸壳三角剖分算法研究

在分析应用相关定义的基础上，该文提出了一种基于单调链法的凸壳三角剖分方法。这种算法的计算复杂度优于标准的Delaunay算法，有效性也比许多凸多边形算法要突出，是一种行之有效的快速算法。将它用于网格重新剖分处理，在矢量图形网格的简化、优化、压缩以及传输中都具有现实的应用意义。     

BFGS算法实现的一种优化计算策略

BFGS算法是解无约束优化问题的公认的最有效的算法之一。针对BFGS算法的Hesse矩阵修正保持正定的特点,利用Chlolesky分解,对于算法中矩阵修正及确定相应的搜索方向的实现作了一定的分析和探讨,并导出了相应的计算公式,使得计算量下降了一个数量级,并且尽可能地保证了修正矩阵的正定性。     

求解多目标单机分批排序问题

分批排序(Batch Scheduling)是在半导体生产过程的最后阶段提炼出来的一类新型的排序问题．单机分批排序问题就是n个工件在一台机器上加工，要将工件分批，每批最多可以同时加工B个工件，每批的加工时间等于此批工件中的最大的加工时间．目前只有Cheng-shuo Wang，Reha Uzsoy运用Random Key方法编码研究了单目标函数为Lmax的分批排序问题．给出组合优化中的多目标分批排序问题的一种新编码，结合模糊数学知识，运用遗传算法研究多目标分批排序问题．研究了多目标遗传算法的机制特征，进而给出求解多目标分批排序的遗传算法．     

一个求外平面图最小反馈点集的多项式时间算法

如果从一个图中去掉某些顶点后得到的导出子图是无圈图，则所去的那些顶点组成的集合就是原图的反馈点集。本文讨论外平面图的反馈点集并给出了一个求外平面图最小反馈点集的多项式时间算法。     

改进的GE分布式并行算法

针对一维抛物方程的初边值问题，在分组显式(GE)并行解法的基础之上，利用冗余计算来遮盖部分通信的重叠边界优化技术，结合曙光-2000并行计算机系统，得到了一个通信时问缩短、并行效率提高的分布式并行算法。     

非线性贝叶斯动态模型的一种处理方法

对一类非线性贝叶斯动态模型进行了处理。用筛选算法进行抽样，利用得到的样本进行各种推断和预测。     

基于模糊理论和遗传算法的航空齿轮可靠性优化设计

该文运用模糊理论,建立全面考虑设计变量模糊性和随机性的数学模型,并针对设计变量的多样性,采用实值编码自适应遗传算法对航空齿轮进行可靠性优化.结果表明,基于模糊理论和遗传算法的优化方法能找到更符合工程实际的优化解.     

多芯片组件中时钟线无时延偏差的改进四通孔(v4R)算法

由于多芯片组件(MCM)布线中所使用的四通孔(v4R)算法在时钟线网布线中不考虑其无时延偏差的特殊布线要求，会使同步功能失控。针对这一缺陷，对MCM的时钟布线提出了一种新的方法。通过引入MMM(Method of Meansand Medians)方法，使得自动布线结果中，时钟源点到各作用单元的时延相等，从而改进了v4R算法。