OWL程序设计与多梳栉经编织物花型计算机辅助设计

为了适应多梳栉拉舌尔经编机向现代高速、工艺先进和计算机控制的方向发展,满足市场对经编产品小批量、多品种的要求,国内外在多梳栉经编织物计算机辅助设计方面都做了大量的工作,而国内的设计研究尚显不足.从多梳栉经编织物计算机辅助花型设计的特殊性出发,选用了一种面向对象程序设计——OWL程序设计,将二者有机地结合起来所做的研究工作.     

线性-二次双层规划的满意解与基于LP与NLP过程的算法

对线性-二次双层规划(简称LQP)模型提出求满意解的直接搜索方法.得到了基于LP与NLP过程来协调LQP上下层满意度与求满意解的算法.数值计算实例表明,算法得到的满意解较之传统最优解更有效.     

一种含整数型两层决策问题的求解方法

本文利用拉格朗日松驰技巧为两层决策问题构造了简单的线性定界函数，针对上层决策变量为０－１变量的两层决策问题，提出了一种分枝定界算法。文中给出的算例说明了算法的有效性。     

凸锥的一些重要性质及其在非线性规划中的应用

对与约束最优化相关的多面凸锥理论进行了讨论,证明了几个重要性质。利用正基,该文对线性约束的非线性规划问题设计了一种新算法。在该算法中,每次迭代时无需求解一个线性规划子问题,而且算法民比较简单。该文还证明了只要当目标函连续时,算法或有限步终止于一个Ｋ－Ｔ点,或产生一个无穷点列,其每一个聚点 Ｋ－Ｔ点。     

基于思维进化算法的常微分方程组演化建模

在基本思维进化算法（MindEvolutionaryComputation，原名Mind-Evolution-BasedMachineLearning）框架的基础上，吸取遗传规划（GP）中的树形编码思想，提出了利用树结构进行信息抽取的方法，进而实现了用于常微分方程组演化建模的趋同、异化算子，并获取了优良的效果，使MEC在非数值优化领域中得到了进一步应用。最后的仿真实例的结果表明，同GP方法比较，MEC方法具有计算速度快、建模结果优和全局搜索性能好等明显优点。     

不可微多目标数学规划的高阶对偶性

引入了一类不可微多目标数学规划的高阶对偶模型。在广义凸性条件下,建立了弱对偶性定理。其结果推广和统一了近期文献上出现的结果。     

一种青霉素发酵过程补料优化的新方法

将青霉素发酵工艺与最优控制算法相结合，提出一种二步优化法优化青霉素发酵过程．用该方法得出的优化结果指导青霉素发酵工业生产实际过程取得了满意的效果，证明用本方法求得的优化结果可弥补生化过程动力学模型的一些不足，寻求出较适合工业生产实际的优化结果，     

对称可微广义V-I型多目标规划的对偶性

在V-I，型和几个广义V-I，型不变凸性情形的基础上，研究了一类非光滑非凸多目标规划的对偶性，给出了若干个弱对偶、强对偶和逆对偶定理．     

二机流水作业带不可用区间、工件可拒绝的调度问题

考虑了二机流水作业第一台机器带不可用区间、工件可拒绝的调度问题.所有的工件都是加工可中断的,即当某一工件在不可用区间出现之前开始加工但在机器不可用时并未加工完成,在不可用区间结束后可以接着加工.目标函数是最小化接受加工工件的最大完工时间与拒绝工件的惩罚之和.此问题是NP-难的.首先提出了一个动态规划的最优算法以求解小规模问题,并给出了数值计算实例.所提出的动态规划算法的运算时间随着问题的规模成指数增长,进而又提出了一个启发式算法,并证明了该启发式算法的最坏性能比是3.     

机器更新决策规划中的强最优问题

在本文中，主要研究马尔科夫决策规划机器更新过程的平均目标“弱最优”“准强最优”“强最优”问题。文中把按数学期望意义下“平均”，总报酬的最优问题称为“弱最优”．同时，定义了“准强最优”“强最优”等标准。在以上三个最优的标准下，对于非齐次马尔科夫决策规划机器更新问题，提出并解决了“弱最优”，“准强最优”，“强最优”在全体马氏策略类Πｍ上相互等价。