应用于卫星网络拓扑生成的快速收敛蚁群算法

针对蚁群算法生成卫星网络拓扑时存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的问题,从卫星网络高动态以及大时空尺度的特性出发,提出一种新算法SNTG-ACA。在满足卫星节点的可见性、星间链路长度以及链路连接时间的条件下建立潜在链路,提高信息素浓度的增量使蚁群算法快速收敛,并采用归一化思想求解全局最优解。仿真结果表明,与传统蚁群算法和引入遗传因子的蚁群算法相比,该算法具有更快的收敛速度,与链路长度最短策略和链路连接时间最长策略相比,生成的卫星网络拓扑更稳定。     

深亚微米物理设计的挑战与方法

随着集成电路加工工艺技术向0．18微米或更小尺寸的继续发展，设计高性能的SOC芯片面对越来越大的挑战。几何尺寸越来越小，时钟频率越来越高，电压越来越低，上市时间越来越紧迫，因此设计复杂性迅速增加，互连线和信号完整性问题已成为影响设计成功的主要因素。现有的设计方法遇到了许多新的挑战。为了应对这些挑战，人们展开了深入的研究，提出了许多方法。本文将分析物理设计的挑战，回顾物理设计的方法，比较它们的优缺点，指出它们的适用范围，最后展望深亚微米物理设计的发展方向。     

乘性和加性噪声中谐波恢复的循环统计量方法

本文从循环平衡的观点出发来研究乘性和加性噪声中的谐波恢复问题.首先，在一定条件下建立了一般复过程的有限长付里叶变换的大样本性质．然后，得到了任意阶循环矩的样本估计关于循环频率的一致收敛速度．对于乘性和加性噪声中的谐波信号，建立了一、二、三阶循环矩样本估计的统计性质．在此基础上，分别提出了基于不同阶循环矩的谐波分最个数和频率的估计方法，并得到了估计的强相容性质和强收敛速度，最后给出了模拟实验结果．     

K次可微多元函数列的收敛性

本文将函数列的微分定理推广到多元函数列的微分上去。     

改进的拉普拉斯算法初轨计算的收敛问题

首先分析了人造卫星初始轨道计算的改进拉普拉斯算法,指出了该算法中存在的不可解和不收敛问题,并对这两个问题给出了解决的方法:半步后退法和增加惯性项,从而较好地解决了问题。     

一类Boltzmann & Darwin混合寻优策略的收敛特性研究

基于文［１］提出的求解组合最优化问题的Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略，本文进一步分析研究了Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略非时齐情形下的收敛特性，包括全局收敛性和收敛速度。结果表明，Ｂｏｌｔｚｍａｎｎ＆Ｄａｒｗｉｎ混合寻优策略的收敛特性优于模拟退火（ｓｉｍ－ｕｌａｔｅｄ ａｎｎｅａｌｉｎｇ）方法的收敛特性。     

L^p空间准压缩映射的收敛定理

对Ｌ＾ｐ空间上的准压缩映射，给出了Ｉｓｈｉｋａｗａ迭代格式的收敛性定理。