一种解TSP问题的混合算法

把经典启发式算法与遗传算法相结合,构造了一种混合式算法.这种算法通过加入2-opt算法改进了边重组算法,兼有2-opt算法和边重组遗传算法的优点.对于小于80个城市的旅行商问题,能收敛到全局最优解.     

光网格计算环境下基于抢占的多优先级提前资源预留机制

提前资源预留是光网格计算中一种重要的资源占用形式,能较好地保障资源的协同服务需求和网格应用的服务质量。通过研究光网络中动态路由和波长分配问题,提出了一种基于抢占的多优先级波长资源预留算法。仿真结果表明该算法保证了高优先级业务下能够兼顾网络全局资源分配,可以在一定程度上减少资源碎片,提高资源利用率,性能明显优于传统的RWA算法。     

行波管的注-波互作用模拟与相位计算

为了对螺旋线行波管注-波互作用这一复杂物理现象进行快速的实时跟踪模拟与分析,采用T型有耗L.Brillouin模型,有机结合时域有限差分方法(Finite-Difference Time-Domain,FDTD)与粒子模拟(Particle-In-Cell,PIC)技术,建立了行波管的非线性互作用计算体系。在此基础上,采用C语言自主研发了运行稳定的计算程序。应用这一研究成果,对某支成熟管型的行波管开展模拟研究,增益模拟结果与实测数据的偏差小于6.1%。     

电网故障行波保护技术研究综述

电网故障行波保护技术是20世纪80年代发展起来的故障诊断新技术.利用电网中变电站检测到的故障信息,可以准确地判断故障位置、故障方向、故障类型、故障程度、故障发生时间等,以便迅速处理,减少电网损失.行波检测技术、实用性、时间同步技术是研究的重点.     

一种改进的自适应蚁群算法及其应用研究

蚁群算法作为一种新型的模拟进化算法,具有分布计算和信息正反馈等优点,但蚁群算法与其他进化算法一样存在收敛速度慢,易陷于局部最优等缺陷。针对这一问题,提出一种改进的蚁群算法,结合遗传算法和图论中的最邻近算法,并自适应地初始化信息素和限定信息素的大小范围。将该算法应用于旅行商问题（traveling salesman problem,TSP）求解,与基本蚁群算法比较,数值实验结果表明,这种改进算法能有效抑制算法陷入局部最优的缺陷,从而提高了解的全局搜索能力和解的质量。     

捕食-被捕食系统的行波解

利用上下解方法和Schauder不动点定理,得到一类具有阶段结构和非局部扩散的时滞捕食-被捕食系统行波解的存在性,推广了已有文献中的相应结果.     

基于Park变换的配电网多端行波故障定位方法

单端和双端行波定位方法都很难准确定位配电网故障,因此提出一种采用多端行波的配电网故障定位方法.首先给出基于Park变换的自适应行波检测策略,在分析双端行波定位缺陷的基础上,根据检测到的行波到达各配电线路末端的时间,给出多端行波故障定位的原理.该方法克服了由于配电线路结构复杂所造成的反射波识别困难,而且不受故障类型、故障初始相角和接地电阻大小的影响.采用PSCAD/EMTDC仿真软件和MATLAB软件对不同的故障工况进行仿真,仿真结果表明,本文方法能够快速准确地定位故障点,从而证实了该方法的有效性和可靠性.     

（3＋1）维KP方程的新的精确行波解

运用试探函数—辅助方程综合法,求出（3＋1）维KP方程的某些函数类新的精确行波解,其中包括双曲函数孤立波解、三角函数解、椭圆函数解和幂函数解等．     

暂态混沌神经网络的算法改进及其在TSP中的应用

根据暂态混沌神经网络所具有的通过负反馈系数对神经网络引入退火机制,并通过网络动态运行中系数的不断减少来使网络从初期的混沌状态收敛到稳定收敛状态的特点,将其应用到中国31个省会城市的旅行商问题中.针对应用中所存在的解决较大数目的组合优化问题不易收敛到最优解的情况,将暂态混沌神经网络和传统的启发式算法相结合,提出一种组合算法.给出了改进算法的具体设计以及应用实施的步骤,并对应用结果进行了性能对比分析.     

基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。