基于混合优化算法的遗传算法参数设定研究

有限计算量条件下遗传算法的理论收敛条件难以完全满足,参数选择的恰当与否直接影响到算法性能的发挥。针对这一情况,在分析现有参数设定方法的基础上,将遗传算法参数设定问题描述为随机优化问题,并提出一种解决该问题的新的混合优化算法,即基于序优化的巢分区算法。该算法将序优化思想融入巢分区算法的局部搜索过程,大大提高了局部搜索效率,而巢分区的算法框架则保证了算法的全局收敛性。以典型旅行商问题为算例的仿真结果验证了该方法的高效性与可靠性。     

行列式三种定义方法的等价性

在行列式普通定义的基础上又介绍了归纳定义和公理法定义两种方法，并证明了它们的等价性．     

基于模糊偏好的多目标进化优化算法

近年来有关多目标优化方法得到了广泛的关注，但大部分多目标优化算法只是给出了一个优化解集，而没有对这个解集进行分析。这就使得决策者（DM）在决策阶段，无法分辨解的优劣，从而给决策带来困难。本文介绍了一种基于模糊偏好和遗传算法相结合的方法，使决策者在优化的初始阶段根据对不同的目标函数的偏好来决定它们的权重，通过与NSGA－Ⅱ算法所得到的Pareto曲线进行对照，可以为决策者提供更大的帮助。     

多分类有序反应变量L0gistic回归及其应用

对近年发展起来的多分类有序反应变量Logistic回归进行了补充和完善，设计出对样本数据的应用条件做χ^2检验的方法，证明了比数比在分析自变量作用中的实际意义．随机抽取2002年国家执业医师资格临床实践技能考试30岁以下本科毕业考生5000人，以考生的考试成绩(3分类有序变量)为反应变量，以考生的性别、工作单位级别、考试评分方法、考官回避制度、考题重复次数、考试合格率控制措施等9个影响因素为自变量，进行多分类有序反应变量逐步Logistic回归分析．研究结果已为卫生部改革和完善国家医师资格考试方法、措施提供了重要的科学依据．     

Goldbach问题中的圆法

给出圆法在Godbach问题应用中优弧上积分的一个简化表示式,这个表示式是进一步研究偶数Goldbach问题的基础。     

与Noor算子相关的一类解析函数的不等式

通过Hadamard卷积定义算子In＋p-1,并利用其引进了新的解析函数类H（p,n,δ,A,B）,得出了与函数类H（p,n,δ,A,B）相关的三个不等式,所有结果皆精确.作为特殊情形,给出了一些有趣的推论.     

经验过程的欧拉弱大数定律

得到了经验过程的一般加权和的对称化不等式及欧拉加权系数的性质．利用这个对称化不等式及欧拉加权系数的性质，研究了经验过程中的独立同分布随机元序列的欧拉可求和性，得到了经验过程的欧拉弱大数定律成立的充分条件（Ｅｆ（Ｘ）２Ｇ＜∞），建立了实值情形下的结果在经验过程中的相应形式．     

加权块空间上的极大部分和算子

引入加权块以及由它生成的加权块空间B_(q,∞);证明了极大Fourier部分和算子在空间B_(q,∞)上的弱有界性.     

优化权重下平稳高斯序列的部分和与最大值的几乎处处中心极限定理

在协方差满足一定条件下,研究平稳高斯序列的部分和与最大值的几乎处处中心极限定理,获得平稳高斯序列的加权函数形式的几乎处处中心极限定理,此结果推广Marcin Dudzinski在对数平均下的平稳高斯序列的几乎处处中心极限定理.     

D族 END随机变量随机和的精致大偏差

重尾理赔下风险模型的精致大偏差研究是现代保险精算学中的一个重要课题。假定理赔序列为一列D族重尾END同分布随机变量序列,理赔到来过程为一与理赔序列独立的计数过程。在一定条件下,得到该风险模型在一般情形下的精致大偏差,推广了相关文献已报道的结果。