基于Grover算法的量子多用户检测

经典的多用户检测技术，其求解最优解的时间复杂度为0(2n)，这是一个NP难解问题．在Pauli算子的基础上建立量子多用户信道模型，给出利用Grover算法的多用户检测解决方法．该算法的时间复杂度为O(√2n)，并且当2n足够大时，其错误的概率趋近于0．     

最优子种群实数编码遗传算法的研究

提出了最优子种群实数编码遗传算法理论，通过从种群中选出适应值最高的若干数量的个体，组成该代最优子种群，将最优子种群中的个体与种群中其它个体进行交叉变异，最优子种群中的个体间也进行交叉变异，从而产生新的种群．该遗传算法对于示例中多极值的问题非常有效，收敛速度也非常快．     

极小化向量定理的一种新证法

通过充分利用下确界的概念,给出了极小化向量定理的一个简单明了的新证明.     

基于遗传算法的铁路车站到发线运用优化研究

针对车站到发线的合理运用问题，目前一般是由相关工作人员根据以往的经验知识进行手工编制，采用遗传算法对这种复杂的非线性组合优化问题进行研究．以成都车站为例，利用遗传算法对到发线安排进行优化，其结果表明优于人工安排。     

一类凹(凸)增算子的不动点定理

引入弱序Lipschitz条件,研究了Banach空间中不具有任何紧性或连续性条件的一类凹(凸)算子不动点的存在性,得到了新的不动点定理,是某些已有结果的本质改进和推广.     

一类非光滑广义凸多目标规划的最优性条件

首先利用K 方向导数, 给出了一类非光滑广义凸函数和K 稳定点的概念, 并在一定条件下, 讨论了K 稳定点和(弱)有效解之间的关系. 然后讨论了一类非光滑广义凸多目标规划的最优性条件.     

广义凸集值向量优化问题的弱有效解

在序线性拓扑空间中定义了广义凸集值映射．引进了相对内部．应用凸集分离定理建立了一个广义凸集值映射的择一性定理．运用此定理获得了弱有效解意义下的集值向量优化问题的最优性条件．     

多态蚁群算法

在分析现有蚁群算法不足的基础上，提出一种新的含多种蚁群、多种信息激素的多态蚁群算法．该算法通过引入不同种类的蚁群，每一蚁群有不同的信息素调控机制，将局域搜索与全局搜索相结合，使搜索、收敛速度大幅度提高．针对TSP问题的仿真实验结果表明了该算法的有效性．     

一种高效覆盖的节点放置算法

提出了一种新的高效覆盖的节点放置方法．该算法的目的是使传感器的数目最优化，并确定能支持分布式传感器网络的传感器的配置，其基本思路是剔除局部冗余，提升整体性能．最后通过仿真与已有的算法进行比较，展示了其性能的优越性．     

关于k紧优双环网络

给出了判断N个节点存在k(k≥0)紧优双环网络的一个算法,得到该算法的复杂性为O(N1/4).作为具体应用,给出一个7紧优双环网络的无限族.首次给出了一个7紧优双环网络G(81 190 689;16 035),其直径为15 612.