带反馈的混沌并行GA及其在非线性约束优化中的应用

基于生物系统中普遍存在"随机进化 反馈"现象,提出了带反馈机制的混沌并行遗传算法:混沌映射的嵌入保持演化群体良好的多样性,而反馈机制,即基于Baldwin效应的后天强化学习,克服纯粹随机演化,从而加速系统演化进程.通过基准复杂非线性约束优化问题及金融领域中基准的参数优化问题的数值实验,验证了文中算法的高效性、通用性及稳健性.     

基于B/S模式的证券监管管理实验系统的设计与实现

探讨在.NET framework框架环境下证券监管管理实验系统的设计与实现.通过实验系统,可以研究如何促进证券监管效率以及如何保护投资者利益的问题.该系统采用浏览器/服务器(B/S)模式和ASP.NET技术,并结合ADO技术进行开发设计.系统具有较好的适用性,可以根据实验需要加入不同的监管信息,考察不同情境下投资者投资行为的变化情况.     

复杂最优消费组合问题的数值逼近解算法

针对由现有理论和方法求不到显式解的复杂最优消费组合问题,提出基于参数待定法以及遗传算法的数值逼近解算法。算法的可行性及通用性,在求解基准的复杂最优消费组合问题上得到了检验。     

基于MPICH的多核并行程序设计

概述了多核程序设计的发展以及MPICH的概念,介绍了利用Visual C＋＋6.0在MPICH环境下进行多核并行程序设计的方法,并给出了一个多核程序设计实例,阐述了主从模式并行计算流程。