两种新的DS合成法则仿真近似算法

DS合成法则计算时间复杂度是影响DS理论广泛应用的主要原因之一,介绍了几种著名的近似算法,并分析了它们的优劣性,指出了这些方法的存在的问题。给出了两种新的仿真近似算法,这两种新方法不需要预先限定焦元的个数,计算过程直观、方便,结果合理。仿真试验结果表明,这两种方法的计算结果和Bayesian方法非常接近,但不存在Bayesian方法的不合理之处。对几种算法作了进一步分析研究,给出了三种算法间的关系。     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

多模式项目支付进度安排的优化模型及求解

研究了活动具有多种执行模式的项目支付进度安排问题,目的是寻求使项目收益最大化的支付进度包括支付事件,支付量以及与之相联系的活动执行模式和事件实现时间的安排.在对所研究问题进行界定的基础上,分别从承包商和业主两个角度构建了问题的非线性混合整数规划优化模型,并设计了由满意支付事件集合搜索模块和满意事件进度搜索模块构成的双模块模拟退火启发式求解算法.借助一个算例对研究进行了说明,结果表明:业主和承包商对支付进度安排的偏好差异明显;承包商的收益随着支付次数和支付比例的增加而上升,而业主正好相反;双方的收益均与折现率呈显著的负相关关系.     

用多目标遗传算法优化设计水库分期汛限水位

水库分期汛限水位利用洪水的季节性规律,可在不降低水库防洪标准的前提下,显著提高水库兴利效益.论述了优化设计分期汛限水位的必要性、基于模拟调度优化设计分期汛限水位的可行性.以防洪、发电、航运等多目标来评价分期汛限水位方案,以不降低水库防洪能力为约束条件,建立了优化设计模型.对简单遗传算法进行了多目标评价、引入共享函数、线性变换适应度函数、优解保持策略、重新洗牌等改进,建立了一种改进的多目标遗传算法,用以优化设计分期汛限水位方案.以三峡水库为研究背景,采用混合编码方法描述分期汛限水位方案,利用1882~2003年宜昌站汛期的实测日流量资料进行模拟优化,得出了较优的分期汛限水位方案.计算结果表明,分期汛限水位优化设计能权衡防洪与兴利之间的关系,在满足防洪要求的前提下,显著提高水库兴利效益.     

风险资本最优IPO时机选择模型研究

借助实物期权和最优停时的方法对风险资本的退出方式之一:IPO退出方式进行了退出时机的研究.通过假定项目的利润流服从几何布朗运动,并在有卖空限制以及假定乐观投资者的数量服从一个泊松跳过程的情况下,借用实物期权的方法和最优停时定理,建立了退出时机选择的模型,并推导出了最优停时的临界值阀值,最后得到结论:如果当乐观投资者和项目的利润流之比大于临界值阀值时,风险投资家是同意公司上市,因为此时为他们安全退出的最优时机.     

单向单交叉并行链优先约束的可靠性系统测试优化

针对具有单向单交叉并行链优先约束的可靠性系统的最优测试序列问题,提出了一种最优测试原则,该测试原则的约束条件更接近复杂的实际情况。通过证明三个相关的定理,分别解决了单向单交叉并行链优先约束的问题转化形式,相交单元在最优测试序列中测试的先后顺序,以及反“Y”形优先约束问题的最优测试序列。利用这一测试原则,可使此类系统获得总期望测试成本最小。通过一系列证明,给出了该原则的求证过程及具体步骤。     

Best tracking performance for integrator and dead time plant

The optimal tracking performance for integrator and dead time plant in the case where plant uncertainty and control energy constraints axe to be considered jointly is inrestigated.Firstly,an average cost function of the tracking error and the plant input energy over a class of stochastic model errors are defined.Then,we obtain an internal model controller design method that minimizes the average performance and further studies optimal tracking performance for integrator and dead time plant in the simultaneous presence of plant uncertainty and control energy constraint.The results can be used to evaluate optimal tracking performance and control energy in practical designs.     

石油开发投入产出系统的优化与控制

依据石油开发系统的特点,引入状态方程和多变量控制方法,对石油开发投入产出系统进行了分析,提出了多输入－多产出无反馈最快操作问题,建立了多输入－多产出石油开发操作优化模型,研究了多输入－多产出最快操作策略,并进行了案例分析。     

多目标预报系统的Fuzzy 优选识别模型及其应用

对多目标预报系统的Ｆｕｚｙ优选识别模型进行了分析和研究,并建立了山东省曲阜市第二代棉铃虫发生量的Ｆｕｚｙ优选识别模型。对历史资料进行回代验证,其历史拟合率高达９１．６７％。将１９９４年的观测数据作为独立样本进行试报,预测结果与实际一致。     

Higher-order principal component pursuit via tensor approximation and convex optimization

Recovering the low-rank structure of data matrix from sparse errors arises in the principal component pursuit （PCP）. This paper exploits the higher-order generalization of matrix recovery, named higher-order principal component pursuit （HOPCP）, since it is critical in multi-way data analysis. Unlike the convexification （nuclear norm） for matrix rank function, the tensorial nuclear norm is stil an open problem. While existing preliminary works on the tensor completion field provide a viable way to indicate the low complexity estimate of tensor, therefore, the paper focuses on the low multi-linear rank tensor and adopt its convex relaxation to formulate the convex optimization model of HOPCP. The paper further propose two algorithms for HOPCP based on alternative minimization scheme： the augmented Lagrangian alternating direction method （ALADM） and its truncated higher-order singular value decomposition （ALADM-THOSVD） version. The former can obtain a high accuracy solution while the latter is more efficient to handle the computationally intractable problems. Experimental results on both synthetic data and real magnetic resonance imaging data show the applicability of our algorithms in high-dimensional tensor data processing.