新型的融合优化算法及其在电力系统中的应用

提出了一种新型的融合优化算法,该算法结合了遗传算法(GA)的复制、交叉、变异操作以及粒子群优化算法(PSO)的个体速度和位置更新的原理,并将混沌的概念引入其中,它的性能要优于GA和PSO.在标准测试函数上进行了仿真比较,验证了新型算法的有效性.最后,这种新的融合优化算法被应用到了电力系统最优潮流的计算中,对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法进行比较,结果表明新型的融合优化算法具有更好的优化性能.     

生物种群系统中的最优控制问题

利用Banach空间理论,对极小化序列中的弱收敛序列,构造一强收敛极小化序列,讨论了种群系统中,成活率的最优控制问题,给出了其最优解的存在性和唯一性.     

图论在大学生数学建模竞赛中的应用

随着图论的发展,图论的理论和方法广泛应用于大学生数学建模竞赛中．讨论了大学生数学建模竞赛中如下图论问题的应用：二分图的最大匹配,最大点独立集;最佳推销员回路,哈密尔顿图;最小生成树等．     

一类可修复人机系统的最优控制

利用范数指标泛函作为衡量控制变量的标准, 采用极小化序列, 解决了一类可修复人机系统解的最优控制问题, 得到了系统的最优控制元, 使系统的稳定性和利用效率得到较大提升.     

非对称信息条件下销售商的采购策略

研究了关于制造商的单位生产成本信息不对称时,销售商和制造商之间的采购策略问题。在对称信息条件下,通过极大值原理得到最优订货量与转移支付;非对称信息下,由于制造商单位生产成本信息隐匿,运用揭示原理,建立了销售商采购策略的最优控制模型并得到了解析解。最后对所建模型进行了数值计算和分析,数值结果显示非对称信息情况下,最优订货量变少且制造商利润增加,销售商利润减少。     

不同适应度函数的遗传算法在桥梁结构传感器布设中的应用

从模态振型正交性和模态能量两方面出发设计了3个适应度函数,将其分别应用于改进遗传算法和单亲遗传算法。采用两步法对大跨径桥梁结构传感器布设进行定量和定位分析。通过对两种遗传算法、3个适应度函数及有效独立算法在大跨径拱桥中的对比分析,证实了单亲遗传算法比改进遗传算法更适合于桥梁结构传感器的布设,基于组合评价准则适应度函数比单一评价准则适应度函数布设出的传感器位置更加合理,验证了两步法用于传感器定量及定位计算的有效性 。     

西湖凹陷某构造花港组沉积相及致密砂岩储层特征

西湖凹陷某构造渐新统花港组是重要产气层系。通过岩心观察、薄片鉴定及样品测试等研究,利用岩石学特征及测井相分析方法,在前人研究的基础上,对渐新统花港组致密砂岩储层沉积相类型、储集空间特征、储层物性以及影响储层发育的主控因素进行了分析。认为研究区花港组发育河流—湖泊—三角洲沉积体系,上、下段分别发育了三角洲前缘和三角洲平原2种亚相类型,自下而上呈现湖平面上升的退积型沉积旋回;储层岩石类型主要为长石岩屑砂岩、岩屑长石砂岩和长石石英砂岩,岩石粒度中—细粒,骨架组分成熟度低,储集空间以次生溶蚀孔隙为主,裂缝不发育;储层物性差,属典型的致密砂岩储层,上、下段物性相差较大。沉积环境是花港组储层致密化的基本因素,而压实作用是花港组致密砂岩储层的主控因素,杂基含量高、碳酸盐胶结程度高也是储层致密化的重要因素;而溶解作用对致密砂岩相对优质储层段的发育具有明显的建设性作用。     

线性神经网络模型在新上证综指的预测

利用线性神经网络模型对"新上证综指(000017)"进行拟合预测,选取从"新上证综指"开始发行月份(2006年1月)开始到2011年6月的月度数据,共计66个,用前62个做训练组,最后4个数据做预测组,通过比较不同滞后窗口模型的误差平方和,选择适当的窗口数为最优模型,为了提高模拟的效果,对模型的初始数据进行优化,然后进行预测分析;结果显示,拟合效果很好,除6月份股市波动稍大,其他月份拟合误差不到3%,阐释了股票市场的短期可预测性。     

区间有理Bézier曲线的降多阶逼近

通过分析有理多项式的约束不等式,把区间有理Bézier曲线的降阶转化为多项式的保上界降阶逼近问题,得到两种降阶算法:拟线性规划法和拟最优逼近法。前者可一次降多阶,后者可一次降一阶或降二阶且具有显式的计算公式。给出了两种算法降一阶时的误差上界估计。数值实例验证了两种算法的有效性。     

单指数模型的最优风险投资组合研究

根据威廉·夏普的单指数模型（Diagonal Model）构建最优风险投资组合,选取2005年6月至2010年5月间上市交易的股票型基金13只和债券型基金9只进行实证检验．发现选取的22只基金与上证综合指数构建的最优风险投资组合的收益率比上证综合指数的收益率要高．同时,使用样本数据中具有正a值的基金进行对比分析,发现正a值的基金构建的最优风险投资组合的收益率无法战胜基于22只基金构建的组合的收益率．这说明基于a值的积极组合管理无法获得超额收益,虽然它的收益超过同期的上证综指的收益．因此,得出结论,单指数模型构建的最优风险投资组合能够获得超过大盘指数的收益,但是基于正O／值的投资策略无法对单指数模型进行改进．