基于遗传退火算法的数据库多连接查询优化算法

结合多连接查询的特点,提出将侧重于全局搜索的遗传算法与侧重于局部搜索的模拟退火算法相结合的数据库多连接查询优化算法:先从一组随机产生的初始种群开始全局最优解的搜索,通过选择、交叉、变异等遗传操作产生新一代种群,然后对新个体进行模拟退火操作,将结果作为下一代种群中的个体.如此反复迭代进行,到满足最终条件为止.仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于遗传-粒子群混合算法的测试数据自动生成

针对传统遗传算法（GA）容易产生早熟收敛和易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于遗传-粒子群混合算法（GA-PSO）的软件测试数据自动生成算法：以粒子群优化算法（PSO）为主线,按PSO算法中标准的速度和位置更新,将GA算法的筛选、交叉、变异与PSO算法的自动更新特征结合在一起,使所有测试数据在局部区域中再次寻找最优值,从而避免了过早收敛,改进了搜索最佳值的能力.仿真实验表明：遗传-粒子群混合算法具有更快的收敛速度,保持了种群的多样性,提高了全局搜索能力.     

遗传算法在男西裤生产流水线平衡中的应用

遗传算法能够自动给出比较合适的交叉概率和变异概率,显著提高搜索效率。文章将遗传算法应用于男西裤生产流水线中,同时改进了遗传算法的搜索能力,以解决并行制造中的流水线平衡问题,并通过对男西裤生产工艺进行仿真证明了该算法的有效性。     

基于改进遗传算法的选播QoS路由算法

针对基于遗传算法的选播QoS路由算法易于收敛于局部的问题,把相异度的思想引入到遗传算法中,改进了遗传操作(选择、交叉和变异);同时引入模拟退火算法的理论对适应度函数进行调整,提出了一种选播(Qos)路由算法.仿真实验证明,该算法具有较强的全局搜索能力,克服了早熟收敛的缺点,能够快速、有效地找到满足时延要求的低费用路由路径.     

求解复杂旅行商问题的混合粒子群算法

针对粒子群算法在解决组合优化时存在早熟和易陷入局部最优的问题,提出一种求解旅行商问题(TSP)的混合粒子群算法。将粒子群算法与遗传算法结合,引入遗传算法中的交叉和变异操作,通过个体极值和群体极值的交叉以及粒子自身变异的方式增加种群的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高算法的局部搜索能力。仿真结果表明,新的混合粒子群算法在解决TSP问题时具有较好的收敛性及优化效果。     

基于遗传算法的卷烟换牌排产与优化设计

为解决卷烟生产换牌耗时长等问题,采用遗传算法对卷烟换牌排产进行了优化设计。结合卷烟换牌生产情况,分析了换牌耗时与设备规格调整之间的关联特性;通过增大变异概率和交叉概率对遗传算法进行改进,防止算法陷入局部最优解;改进后遗传算法能够快速找到全局最优解,计算得到最短换牌耗时并给出最优排产方案。仿真结果表明,寻找到的最优排产方案可节约时间240 min;根据仿真最优排序进行卷烟排产试验,结果显示优化后换牌耗时比优化前缩短105 min,有效提高了生产效率。该方法可为完善卷烟生产计划、优化调度策略提供技术支持。     

基于指数惯性权重和自适应变异的樽海鞘算法

针对樽海鞘算法(SSA)求解精度低,收敛速度慢,易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于指数惯性权重和自适应t分布变异的改进樽海鞘算法。通过用最优位置替代个体位置改进了跟随者位置更新公式,提升了其寻优能力。将带有随机扰动项的指数递减惯性权重引入到改进后的跟随者位置更新公式中,平衡了算法全局搜索和局部搜索能力。在搜索过程中对每次更新后的位置以一定概率进行自适应t分布变异,避免其陷入局部最优。将改进算法与4种算法在8个不同维度、峰度的测试函数上进行了对比测试,并将其应用到2种工程设计问题中,结果表明:改进算法具有更好的全局和局部搜索能力,以及更高的寻优精度和更快的收敛速度,同时在求解实际问题时也表现出良好性能。     

混合模式搜索差分进化算法研究及其在高压容器概率优化中的应用

为求解高压容器的概率优化问题,提升差分进化算法的收敛速度,提出一种基于模式搜索算法的混合差分进化算法。该算法在差分进化算法的后期,引入模式搜索算子,以当前群体最优点作为模式搜索算子的基点进行模式搜索。仿真结果表明该混合算法收敛速度明显要优于差分进化算法。最后建立高压容器的概率优化设计模型,利用混合算法求解高压容器优化问题的确定型优化模型及概率优化模型,结果表明概率优化模型的优化结果更合理可靠。     

基于种群分类的差分进化算法

针对差分进化算法易陷入局部最优及收敛速度慢的缺点,提出基于种群分类的差分进化算法.该算法首先在种群中随机选取3个个体,与目标个体的适应度值进行比较,从而将种群分为优势、一般和劣势子种群;其次对每类子种群采用不同的变异算子进行变异操作,并设置合理的参数取值.所提算法不仅保证了算法的鲁棒性,而且充分利用了每个个体的特征信息,有效地平衡了全局搜索能力和局部开发能力.数值实验说明了本文算法的有效性.     

基于改进DE算法的造纸污水活性污泥法处理工艺优化控制策略

活性污泥法作为一种常见的造纸污水生物处理工艺,由于处理过程存在多种生化反应相互作用,导致实际运行能耗过高。在分析差分进化算法的基础上,提出了一种改进的差分进化算法,将其应用于造纸污水处理过程优化控制中。该算法通过基于个体适应度的优劣来自适应调整每个个体的缩放因子和交叉概率因子,有效平衡快速收敛和探索鲁棒性的矛盾,从而避免了算法陷入局部最优,实现了全局最优搜索。MATLAB仿真实验表明:与传统定参数控制和基本差分进化算法优化控制相比,改进的差分进化算法在保证出水水质的基础上,能够进一步提高出水水质以及降低运行能耗。     

常利率下相依风险模型的破产问题

考虑常利率下理赔时间间隔与理额赔相依的风险模型.利用Laplace变换,首先得到了该模的生存概率和破产概率的Laplace变换满足的一阶齐次微分方程,其次得到了生存概率满足的指数积分方程.     

基于方阵乘幂的马尔可夫链问题研究

马尔可夫链是一类重要且得到广泛应用的随机过程。指出一步转移概率、n步转移概率以及稳态概率等重要概念与线性代数中的矩阵、矩阵乘幂之间的密切联系,重点引入求解方阵的高次幂的相似对角化方法,最后结合实例,利用相似对角化方法推导出其计算结果。     

物理实验的不确定度评定

针对不确定度在物理实验的数据处理中存在的不规范问题，简明系统地引入不确定度的概念、评定和修约．通过表征合理地赋于被测量值以分散性，评定实验的测量误差和评价实验质量，从而实现了不确定度的评定．它有助于物理实验课程与现代工程技术和计量技术接轨，且对不确定度在物理实验课程中的应用有指导作用．     

测量中的不确定度及其数学处理方法

论述了国际上新提出的不确定度概念和它的数学处理方法 ,以及与误差概念的区别 ,并说明了为什么要用不确定度的概念取代过去长期使用的误差概念来对测量结果的质量作出评定 .     

基于自适应寻优遗传算法的牛肉变质区域识别方法

针对传统方法对牛肉变质区域识别的准确率低、用时长的问题,提出基于自适应寻优遗传算法的牛肉变质区域识别方法。将牛肉检测光谱数据子集作为染色体,引用二进制编码,计算群个体编码及种群初始化;通过适应度函数优化交叉与变异操作,为种群的不同个体计算单独的交叉概率与变异概,输出最终牛肉变质区域的检测光谱数据。实验数据表明,所提方法仅迭代40次可完成牛肉变质区域识别,且平均识别准确率为95.8%,识别用时为1.7 s,与两种传统方法相比,识别精度分别提高了28.72%和20.34%,识别耗时分别缩短了2.09 s和4.13 s;由此得出结论,所提方法具有收敛速度快,且适应度均值较高,全局搜索能力强;所提方法在识别牛肉变质区域方面具有识别率高、用时短的优势,具有较高的可靠性、科学性和可行性。     

概率元素的确定及其应用

概述元素充分刻划了随机变量在极小区域内的概率含义，对具体问题，准确地表述其随机变量的概率元素的含义，以便寻找出数学表达式，从而地其随机变量有一个完全的刻划，概率元素一些基本性质的恰当应用，可以得出期待的结果。     

Meta分析中关于总体效应量的区间估计

在随机效应的Meta分析中，通过修正产分布法中相应统计量分布的不精确性，得到更高精度的总体效应量的置信区间．与D-L法相比，改进的争分布法得出的置信区间的覆盖率和精度均有所提高；与争分布法相比，改进的t-分布法覆盖率相当，但精度有所提高．所以本文提出的方法是基于争分布法的一种简便和有效的方法．     

臭氧在纯净水中的应用及控制

瓶装纯水最常见的微生物污染是细菌和霉菌,造成产品质量事故而报废.杀菌技术是控制瓶装纯水质量的重要措施之一,而通过合理有效使用O3杀灭细菌和霉菌是一种较为理想的方法.     

Effects of milk urea nitrogen and other factors on probability of conception of dairy cows

The objective of this study was to evaluate the relationships between milk urea nitrogen (MUN) and other factors and the probability of conception in dairy cows. Data were retrieved from the Lancaster Dairy Herd Improvement Association (DHIA). A total of 713 dairy herds and 10,271 dairy cows were included in the study. Logistic regression was used to determine the within-herd effects of MUN, milk production, lactation number, and breeding season on the probability of conception for each of 3 services. Within herds, MUN displayed a slight negative association with probability of conception at first service. For example, there was a 2- to 4-percentage unit decrease in conception rate at first service with a 10-mg/dL increase in MUN. In among-herd regression analysis, there was no effect of MUN on probability of conception. These results suggest that MUN may be related to conditions affecting reproduction of individual cows within a herd. Diet formulation usually would affect MUN equally among all cows at a similar stage of lactation in a herd. Because there was no effect of MUN among herds, diet formulation did not appear to affect conception rate.     

一类非齐次马氏链常返的充分条件

讨论了一类非齐次马氏链的主要性质，给出常运链的一个充分条件，证明了非齐次马氏链强大数定理的充分条件．