用单亲遗传算法解决影片递送问题

遗传算法(简称GA)是基于生物进化原理的普适性全局优化算法，是解决NP难问题的一种行之有效的方法．但是，序号编码的遗传算法不能在任意两条染色体的任意位置进行交叉，必须使用PMX，CX和OX等特殊的交叉算子，这些算子实施起来都很麻烦且效率不高．针对这一问题，采用单亲遗传算法，取消交叉操作，强化变异作用．这样既简化了遗传操作，又克服了早熟现象．较成功的解决了影片递送问题，文中的算例表明，该算法是实际有效的．     

一类偏微分方程弱解存在性

一类如下拟线性偏微分方程{-div(|Du|p-2Du)+b(Du)+u|u|p-2u=0,在U内,u=0,在U上.这里的U是有界的并且边界是光滑的区域,应用不动点方法研究此类方程弱解的存在性.     

非对易空间平移算符及其正交归一完备态集合

目的研究相空间面积为A(整数)的一般格点上的平移态组成完备集合,讨论了一个任意态按照这组完备集展开的展开系数及其正交归一条件。方法运用H．Bacy等人的方法,通过将非对易空间的平移算符作用于几个一般的态矢上,构造了Hilbbert空间的完备集合{|φmnj>}。结果通过构造完备集合{|φmnj>},求出了一个任意态|ψ)按照上述完备集展开的展开系数,讨论了这组完备集的正交归一条件。结论在研究非对易环(torus)时,用{|φmnj>}做基矢是特别方便的。这些基矢对于研究非对易环的旋转及非对易空间的场论中的孤子解都有意义。本文的研究结果也可以进一步推广到2n维非对易空间。     

声学形变势表面极化子的性质研究进展

综述了近年来对声学形变势表面极化子的性质方面的部分工作。在第一节中从表面电子—表面光学(SO)声子和电子—表面声学(SA)声子系的哈密顿量出发，用线性组合算符和么正变换法研究与S0和SA声子弱耦合的声学形变势表面极化子的有效哈密顿量、有效相互作用势和有效质量的性质。在第二节中研究了与S0声子耦合强与SA声子耦合弱的声学形变势表面极化子的振动频率，诱生势和有效质量的性质。在第三节中研究了与S0声子强耦合与SA声子弱耦合的声学形变势表面极化子的有效哈密顿量、振动频率和有效质量的温度效应。在第四节中计算了与SO声子耦合强与SA声子耦合弱的声学形变势表面极化子的声子平均数随坐标Z、振动频率λ和η的变化规律。在第五节中采用微扰法研究了声子之间相互作用对与SO声子强耦合与SA声子弱耦合的声学形变势表面极化子的有效哈密顿量、诱生势和有效质量的影响。     

带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含

引入了一类新的带ψ-强单调映象的广义非线性拟变分包含，在Hilbert空间中使用极大η-单调映象的预解算子方法建立了这类变分包含解的存在性定理，构造了求此类变分包含解具误差的新迭代算法，并讨论了算法的收敛准则。     

基于语言信息集结算子的银行信贷风险评估的方法研究

在银行信贷风险评估中,专家给出的信息可能为纯语言信息。本文在EWAA算子和LHA算子的概念和纯语言运算法则的基础上,提出了基于语言信息集结算子的银行信贷风险评估的方法,将每名专家对风险评估的意见综合为专家组的一致意见,从而解决了银行信贷风险评估中语言信息可以做定量化的综合评估问题。     

对粗糙集两种新算子的注记

在粗糙集中，定义了集合并的下增近似和交的上减近似2种算子，它们与确定增量算子和不确定减量算子是等价的．这2种算子简单、直观，成功地解决了粗集运算中将包含关系转化为相等关系的问题，同时，利用它们可以、简化有关算子性质的证明．     

多梯度流域变换算法与传统算法比较

流域变换是图像分割的有力工具，流域分割方法的性能主要依赖于图像梯度。文中利用传统单尺度梯度算子流域分割算法和多尺度形态梯度流域变换算法，分别作用于计算机视觉细胞图像和水果图像，结果显示传统分割算法和多尺度算子流域分割算法在不同的图像中显示出各自的优越性，第一种算法更适合于交叠区域不是很多，但质地不必十分均匀的图像；第二种则更适合于交叠区域较多，质地较均匀的图像。     

一类二阶拟线性时滞差分方程的非振动性定理

研究了一类二阶拟线性时滞差分方程的渐近性，并给出了特殊情况下，此方程存在A∞^c，Ac^0型非振动解的充要条件以及存在A∞^0非振动解的充分条件．     

基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。