短期负荷预测模型及其影响因素

在分析电力负荷曲线特性的基础上，将日负荷分成工作日和非工作日，并着重考虑温度对负荷曲线特性的影响，将BP算法和模拟退火(SA)算法相结合，对某电网的日负荷数据进行实际计算，发现考虑预测日类型和温度等因素后，负荷预测精度有很大提高．     

两区域重叠互联电力系统分散LQ最优控制方法的改进

利用系统包含原理的约束类条件和LQ最优控制算法，对两区域重叠互联电力系统提出了以两个单区域子系统为基础的分散控制，并基于稳定度设计策略及遗传算法对该方法加以改进．以两区域重叠互联电力系统19阶线性状态空间模型的负荷频率控制为例，给出了用该方法的设计仿真结果．     

基于模拟退火机制的网络蜘蛛搜索策略

在分析传统网络蜘蛛搜索机制特点的基础上，将模拟退火机制引入网络蜘蛛的链接选择策略。提出了一种基于模拟退火机制的启发式网络蜘蛛搜索算法。针对国外四所著名大学计算机系网站中计算机论文资源的搜索实验表明，新算法可以有效提高搜索效率。     

网络包分类算法仿真测试与比较研究

在深入分析基于树结构和计算几何学点定位算法而衍生的主要分类算法原理的基础上 ,建立了算法性能评估仿真测试平台 .平台包括网络流的软件仿真、算法的软件实现和算法性能参数测试统计三个主要部分 .通过对各算法的时间性能和空间性能及其随分类规则数和分类域数的变化趋势的测量 ,从数量上把握各算法的主要特点及其适用性 ,从而可以将各种算法有机地结合在一起胜任速度越来越高的网络应用需求 ,同时也是进一步研究其它算法的基础 .     

BA模型的三种扩展

无标度网络的发现，使人类对于复杂网络的认识进入了一个新的天地．BA模型是对于这种新认识的第1个抽象模型．由于考虑了系统的成长性和连接的择优性，BA模型给人们带来了很多启发．但是BA模型的两个基本假定，对于解释许多现实中的现象来说过于简单，与现实的网络还有较大的距离．所以，作者试图对BA模型进行扩展，即根据现实中的网络，增添某些假定，并通过计算机模拟进行观察，以便进一步探索复杂网络系统的规律．对BA模型的扩充考虑了3个因素：择优选择的成本；边的重新连接；网络的初始状态．实验结果表明，在考虑了这些因素之后，BA模型的基本结论并没有变化，它们的影响在于演化过程的某些方面，例如在某些极端条件下的演变趋势等．     

再论C2R模型的最优解的存在性及灵敏度分析

在评价指标可取负值及较宽松的条件下论证了有关C^2R模型(D)及扩展的C^2R模型(D0)的最优解存在性定理．然后，在输出可取负值的情况下，给出了用(D0)来判断DEA有效的定理，并据此讨论了评价指标有相对误差时的灵敏度分析．     

两层非线性规划问题的并行模拟退火全局优化

两层非线性规划问题的非凸性和非可微性给全局最优解的求解带来了较大的困难，目前还缺乏成熟的全局优化策略，同时其易并行计算特性未得到重视。提出了基于模拟退火算法的两层非线性规划问题的并行全局优化策略。融合单纯形法和模拟退火算法设计了一种并行模拟退火算法，用来求解上层问题，用精确惩罚函数处理约束。下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯形算法完成求解。所设计的组合算法有效地结合了两层非线性规划问题的易并行性，便于实现网络并行计算。计算表明算法有着可靠的全局收敛性和较高的收敛速度。     

组合式全局寻优算法研究

分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点，指出他们互相融合发展的趋势，提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法，将目前各种智能优化算法有机组合在一起，使它们能够共享优化信息，协同寻优，从而形成最丰富的寻优机制，达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。     

多传感器信息融合ARMA信号Wiener滤波器

应用现代时间序列分析方法,基于自回归滑动平均(autoregressive moving average,ARMA)新息模型和增广的状态空间模型,在线性最小方差按标量加权最优融合规则下,对带白色和有色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了多传感器最优分布式融合Wiener滤波器。给出了计算局部滤波器误差方差和互协方差的公式,它们可被用于计算最优加权系数。同单传感器情形相比,可提高融合滤波器的精度。一个带三传感器的跟踪系统的仿真例子说明其有效性。     

线性流形上反对称次对称矩阵反问题的解

令S={A∈ASn｜AZ=Y,ZT1ZT+1YT2=YT2,Y1Z+2Z2=Y1,ZT1Y1=-YT2Z2,Y,Z∈Rn×m},这里(ZT1　ZT2)=ZTD,(YT1　YT2)=YTD.研究了如下问题:问题Ⅰ　已知X,B∈Rn×n,找A∈S使‖AX-B‖=min.问题Ⅱ　给定A ∈Rn×n,找^A∈SE使‖A -^A‖=min A∈SE‖A -A‖.这里SE是问题Ⅰ的解集合,给出问题Ⅰ的解集合表达式和问题Ⅱ的逼近解.