TSP问题的顺序插入交叉算子

针对TSP问题的特点,在遗传算法的交叉运算过程中设计了三角距离差函数作为评价标准,运用贪婪策略思想,提出了一种新的交叉算子:顺序插入交叉(OrderInsertCrossover,简称OIC)算子,该算子有效地利用了局部信息,并且能很好地继承父代优秀的基因,实例仿真验证了该算子的有效性。     

旅行商问题的动态顺序插入交叉算子的研究

针对旅行商（TSP）问题的特点，在遗传算法的交叉过程中对边的邻接状况采用了新的评价标准，结合顺序交叉算子和贪婪策略设计提出了一种新的交叉算子：动态顺序插入交叉（DOIC）算子。该算子有效地利用了局部信息，并且能很好地继承父代优秀的基因段，实例仿真表明了该算子的有效性。     

BP网络模型中输出神经元过早饱和的机理研究

在数学理论上分析了BP神经网络输出神经元出现过早饱和现象的内在机制，提出了相关定理并加以证明。阐释了动量项对出现该现象起着十分重要作用，分析了其它一些文献提出的改进算法与该文所提出的定理之间的联系。因此，该定理对改进BP算法在理论上能够提供很好的指导。     

基于放大误差信号的BP算法

提出了一种基于放大误差信号的改进BP算法,构造了一个新的函数修改激励函数的导数,通过放大误差信号,加大网络权值调整力度,避免BP算法易于陷入饱和区域来加快收敛速度。仿真结果表明,该算法在收敛速度等方面大大优于其他一些算法。