蚁群算法的全局收敛性研究及改进

针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。     

一类基于分治原理的多种群协同进化算法

根据脑生理学和社会分工的特点和方式,提出一类"分而治之"多种群进化算法。该算法在任务分解机进行任务分配后,子种群独立完成所分配任务,与其它群体几乎不发生联系。在子伤务完成后,各子群中的优秀分子组成新的种群,在整个问题空间完成进化,然后由决定机构根据情况选择相应的可能行动。最后就两个复杂多模态函数优化问题对该算法进行了实验研究,结果表明:合理的"分而治之"方法在效率和效果上明显优于单种群方法。     

基于峰态的盲信号分离

就一种基于信号峰态(kurtosis)极值化的盲信号分离方法进行了探讨．首先介绍算法理论，然后提出了一种简化快速的最速下降算法，解决了收敛指向性的问题，并将对混合语音信号的分离扩展到混合图像信号的分离．实验结果表明，同其他基于峰态的盲分离算法相比，其分离效果好，而且在收敛速度、运算复杂度方面有显著的优势．     

第二类Fredholm积分方程的一个基于插值的自适应解法

考虑核函数有弱奇性的第二类Fredholm积分方程的自适应数值解法,讨论如何对核函数进行分片多项式插值逼近,如何确定相关的参数,最后给出数值例子说明自适应解法的可行性.     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

MUSIC算法多值模糊问题研究

针对阵列测向 ,概括论述了空间谱估计算法中最为经典的算法———MUSIC算法的基本思想和方法 ,从理论上推导出天线距离大于信号源载频波长的一半时产生多值模糊的原因 ,给出了多值之间的数学关系公式 ,并基于MAT LAB程序进行了计算机仿真 ,仿真结果与理论分析达到了很好的吻合 ,并针对多值模糊问题提出解决方案设想     

非限定手写汉字的分割研究

分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法，在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展，建立算法的基本模型，编写相应的程序，应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。     

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。