径向对称的拟线性热方程的新精确解

利用函数不变集方法,讨论了径向对称的N维拟线性热方程的旋转不变集和精确解,给出了径向对称的拟线性热方程在旋转群上不变时满足的约束条件,进一步求解约束条件得到了上述方程的一些精确解,文中的结果推广了Galaktionov关于非线性演化方程的结论.     

基于遗传算法的神经网络优化

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中,神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理,模式识等领域,而遗传算法则是模拟生物的进化现象（处然淘汰,交叉,变异等）,不表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此,将这两种方法相互结合,必能达到取长补短的作用,近年来,在这方面已经取得了不少研究成果,形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络（ENN）。本文以综述的形式总结了遗优越传算法在神经网络训练中的应用情况。     

P systems based multi-objective optimization algorithm

Based on P systems, this paper proposes a new multi-objective optimization algorithm (PMOA). Similar to P systems, PMOA has a cell-like structure. The structure is dynamic and its membranes merge and divide at different stages. The key rule of a membrane is the communication rule which is derived from P systems. Mutation rules are important for the algorithm, which has different ranges of mutation in different membranes. The cooperation of the two rules contributes to the diversity of the population, the conquest of the muhimodality of objective function and the convergence of algorithm. Moreover, the unique structure divides the whole population into several sub populations, which decreases the computational complexity. Almost a dozen popular algorithms are compared using several test problems. Simulation results illustrate that the PMOA has the best performance. Its solutions are closer to the true Pareto-optimal front     

一种新的进化策略及其全局收敛性

在求解单峰最优化问题算法的基础上,给出了一种新的进化策略.针对连续函数优化问题,利用中心极限定理,在较弱的条件下,首先证明了基于均匀分布的(μ λ)-ES算法依概率收敛,然后给出了采用一般连续性随机变量作为变异算子的(μ λ)-ES算法依概率收敛的证明.数值结果表明:采用基于均匀分布的进化策略求解维数较高的连续函数优化问题能够快速有效地收敛到全局最优解.     

考虑静态安全约束的暂态稳定极限计算

将求解暂态稳定极限问题描述为一个以输电线路或输电断面输送功率最大为目标，以静态安全及暂态稳定为约束条件的最优参数选取问题．并将一种新的进化算法——粒子群游(PSO)，应用于暂态稳定极限计算．算例表明，此种计算方法克服了静态安全约束等因素对稳定极限的影响，因而减小了计算误差，提高了计算结果的精确性。     

政府与农村精英对农村公共品的供给决策分析——基于演化博弈的视角

在有限理性的条件下在政府和农村精英之间运用演化博弈的分析方法来研究政府和农村精英对农村公共品的供给,试图找到政府和农村精英在提供农村公共品时最优均衡点,政府可以制定激励相容政策,引导多元化供给,进行制度创新等促进农村经济发展.     

现生鸟类的起源和早期演化

现生鸟类的起源和演化在过去一个世纪以来,一直是公众关注的话题。古生物学研究表明,现生鸟类的最早出现是在古新世,而爆发性辐射演化发生在新生代早期。现生鸟类是白垩纪与第三纪之交绝灭事件发生之后的幸存类群,近来今鸟类的新发现也进一步支持了现生鸟类起源于新生代的推论。新生代早期（包括古近纪和新近纪）鸟类的分类已被清晰地归入到现生鸟类中,并且现生鸟类传统的“目”“科”类型在早期已经出现并确立。因此,通过研究中生代—新生代鸟类不仅可以帮助我们了解鸟类的早期辐射演化和多样性的历史,同时也能够阐明现生鸟类的起源和早期演化。     

认知进化观:认知科学研究范式的新取向

认知科学在其发展过程中经历了几次研究范式的转换，认知进化观的兴起是认知科学各学科多层次整合的表现。在心理学领域，进化心理学采用功能分析的方法分析适应性行为下的心理机制和特征。在人工智能领域，采用进化计算和遗传算法探讨人工生命的适应性行为。在神经科学领域，是对神经网络的自组织机制和神经系统的可塑性进行考察。认知进化观的缺陷是自然主义的计算与进化，忽视了人的历史文化性。认知进化观作为一种新方法论，为智能研究带来了生机。     

A Novel Dynamic Decision Model in 2 player Symmetric Repeated Games

Considering the dynamic character of repeated games and Markov process, this paper presented a novel dynamic decision model for symmetric repeated games. In this model, players＇ actions were mapped to a Markov decision process with payoffs, and the Boltzmann distribution was intousluced. Our dynamic model is different from others＇ , we used this dynamic model to study the iterated prisoner＇ s dilemma, and the results show that this decision model can successfully be used in symmetric repeated games and has an ability of adaptive learning.     

求代数方程组数值解的智能新方法

本文针对解代数方程组计算复杂和非线性方程组的解难以得到问题，提出了一种适合于不同类型方程组的通用算法．模拟生物进化过程，利用仅以变异作为唯一基因操作的EP方法来求方程组的最优解或次最优解．首先建立智能化的通用方程组，再利用改进的EP方法(在自适应方法中引入小生境思想)来求解方程组．算法既简单又具有通用性，最后举例说明本方法的有效性．