单峰函数最优化问题的一个快速收敛的进化策略

针对单峰函数的最优化问题，给出一个快速收敛的进化策略，首先，对于该类最优化问题，本文使用一致分布的随机变量作为变异算子，替代传统进化策略的基于高斯分布的变异算子，减少了产生随机种随的代价，本文提出用当前种群和上一代种群的最优个体确定一个半空间，下一代种群在含有较多下降点的半空间中产生，使算法快速收敛，初步的数值结果表明，该方法可以明显提高计算效率。     

以模拟退火算法为收敛判据的混合微粒群算法

本文提出了一种以模拟退火算法为收敛判据的混合微粒群算法,不仅保留了微粒群算法收敛速度快、易于实现的特点,而且通过模拟退火为群体置换更优的微粒,从而保证算法得到一个高质解.仿真结果表明了该方法的有效性.     

一种混合全局寻优算法及其在布局中的应用

布局问题是NP完全问题,传统的优化算法很难求得全局最优欠解,遗传算法和模拟退火算法等的随机搜索算法的求解精度和效率不能令人满意,文中将启发式随机搜索策略的局部优化算法相结合,构造混合全局寻优算法,以旋转卫星舱布局问题的简化模型为背景,建立了多目标优化的数学模型,通过一已在最优解的布局算例与遗传算法和乘子法的计算结果比较,该算法求解的质量和效率更优,表明此算法在布局优化中具有应用潜力。     

基于遗传算法的混合优化策略研究

最优化问题是工程设计、科学研究、经济管理等众多领域经常遇到的一类问题。随着待解决问题范围的不断扩大以及优化算法研究的不断深入，混合优化策略已成为解决大规模、高复杂度优化问题的一种重要而有效的方法。介绍了遗传算法、贪婪法、模拟退火算法、禁忌搜索的基本原理，阐述了各种算法的优缺点；针对各单一算法存在的缺陷和不足．对三种以遗传算法为主体框架的混合优化算法进行了分析；最后，指出了混合优化算法存在的问题及今后的发展方向。     

基于遗传算法的混合优化策略研究

最优化问题是工程设计、科学研究、经济管理等众多领域经常遇到的一类问题。随着待解决问题范围的不断扩大以及优化算法研究的不断深入,混合优化策略已成为解决大规模、高复杂度优化问题的一种重要而有效的方法。介绍了遗传算法、贪婪法、模拟退火算法、禁忌搜索的基本原理,阐述了各种算法的优缺点;针对各单一算法存在的缺陷和不足,对三种以遗传算法为主体框架的混合优化算法进行了分析;最后,指出了混合优化算法存在的问题及今后的发展方向。     

最优化问题全局寻优的AFSA-BFGS混合算法

针对人工鱼群算法在优化后期收敛速度变慢问题,利用BFGS算法快速的局部搜索能力来改进,提出了一种最优化问题全局寻优的AFSA-BFGS混合算法。通过8个标准函数测试结果表明,AFSA-BFGS混合算法,不仅具有全局收敛性能,而且还具有较快的收敛速度和更高的求解精度,是求解优化问题的一种有效方法。     

基于混合优化策略的拜耳法物料平衡计算

首先分析了氧化铝生产工艺中物料平衡计算的特点,介绍了拜耳法生产工艺流程,并给出了拜耳法物料平衡计算的数学模型,接着针对传统的优化算法存在易陷入局部最优导致的收敛速度慢,精度低等问题,提出以模拟退火—单纯形法作为混合优化策略用于拜耳法物料平衡计算。最终的计算结果表明,混合优化策略有效地避免了原有两种算法的缺陷,具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度,其性能远远优于单一优化方法,是进行拜耳法物料平衡计算的有效方法。     

基于混合优化策略的拜耳法物料平衡计算

首先分析了氧化铝生产工艺中物料平衡计算的特点．介绍了拜耳法生产工艺流程，并给出了拜耳法物料平衡计算的数学模型。接着针对传统的优化算法存在易陷入局部最优导致的收敛速度慢，精度低等问题，提出以模拟退火一单纯形法作为混合优化策略用于拜耳法物料平衡计算。最终的计算结果表明，混合优化策略有效地避免了原有两种算法的缺陷，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，其性能远远优于单一优化方法，是进行拜耳法物料平衡计算的有效方法。     

一类快速收敛的渐进迭代逼近方法

渐进迭代逼近(PIA)是一种用于数据拟合的经典几何迭代方法,其操作简单,表达显式.针对经典PIA算法存在收敛速度慢的问题,将逆矩阵的具有高阶收敛的迭代算法与经典PIA方法融合,提出一类单步非定常的加速PIA算法.首先,对给定数据点用均匀或累加弦长法进行参数化;然后,用加速PIA算法调整控制点生成拟合曲线(曲面)序列,从理论上保证了生成的曲线(曲面)序列的极限插值原始数据点.在规则曲线曲面,散乱数据点以及加噪声散乱数据点的拟合实验结果表明,在相同终止误差条件下,相比经典PIA算法,所提加速PIA算法需要的迭代次数平均减少84.75%,运算时间平均减少65.53%.     

基于模拟退火机制的精英协同进化算法

为了获取更好的全局寻优性能,同时保持较快的收敛速度,文中结合精英策略、协同进化思想和模拟退火机制,提出了一种基于模拟退火机制的精英协同进化算法( SACEA)。算法维持三个种群：精英种群、普通种群和随机种群。精英个体组团,并和其他组员个体协作或对其引导来达到进化目的。 SACEA算法在精英组团过程中引入随机种群以增加种群多样性,同时随机个体和精英个体的合作采用快速模拟退火机制来实现,使算法获得了更好的全局寻优性。通过对15组标准测试函数的仿真,并和已有的算法进行对比,很容易得出：SACEA算法具有更强的全局寻优能力,同时收敛速度也有所提高。     

一类GASA混合策略及其收敛性研究

结合模拟退火算法（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）提出一类ＧＡＳＡ混合优化策略，借助于非平稳马氏链理论证明混合算法的全局渐近收敛性，同时实性地分析了算法的优化效率。     

离散复杂系统最优化的Darwin&Boltzmann混合策略

离散复杂系统最优化具有广泛的理论和应用背景.基于对现实自然和社会进化中 Darwin过程和不可逆热动力过程的分析,本文提出并构造了一类新的求解离散复杂系统最 优化问题的随机方法--Darwin&Boltzmann混合寻优策略.分析和计算结果表明, Darwin&Boltzmann混合策略求解离散复杂系统最优化问题是有效的且优于模拟退火法. 本文的工作无疑为离散复杂系统最优化的分析和求解提供了新的途径.     

可用于人脸识别的反馈型二元神经网络

提出和分析了一种新型的反馈型随机神经网络,并将其用于解决复杂的人脸识别问题.该模型采用随机型加权联接,神经元为简单的非线性处理单元.理论分析揭示该网络模型存在唯一的收敛平稳概率分布,当网络中神经元个数较多时,平稳概率分布逼近于Boltzmann-Gibbs分布,网络模型与马尔可夫随机场之间存在密切关系.在设计了一种新型模拟退火和渐进式Boltzmann学习算法后,系统被成功地应用于难度较大的静态和动态人像识别,实验结果证实了系统的可行性和高效率.     

模型参数估计的一类混合策略

合理融合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的可控性概率突跳特性 ,构造了一类高效的混合优化策略 ,并用于多种类型模型的参数估计。对典型问题的仿真结果验证了混合策略的有效性     

一种GASA混合优化策略

结合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳性,提出了一种高效的GASA混合优化策略,基于典型TSP问题的仿真研究表明,混合策略的优化性能较单一算法和启发式算法有很大改善。     

A Finite Difference Method and Analysis for 2D Nonlinear Poisson–Boltzmann Equations

A fast finite difference method based on the monotone iterative method and the fast Poisson solver on irregular domains for a 2D nonlinear Poisson–Boltzmann equation is proposed and analyzed in this paper. Each iteration of the monotone method involves the solution of a linear equation in an exterior domain with an arbitrary interior boundary. A fast immersed interface method for generalized Helmholtz equations on exterior irregular domains is used to solve the linear equation. The monotone iterative method leads to a sequence which converges monotonically from either above or below to a unique solution of the problem. This monotone convergence guarantees the existence and uniqueness of a solution as well as the convergence of the finite difference solution to the continuous solution. A comparison of the numerical results against the exact solution in an example indicates that our method is second order accurate. We also compare our results with available data in the literature to validate the numerical method. Our method is efficient in terms of accuracy, speed, and flexibility in dealing with the geometry of the domain     

Convergence and stability of the balanced methods for stochastic differential equations with jumps

This paper deals with the balanced methods which are implicit methods for stochastic differential equations with Poisson-driven jumps. It is shown that the balanced methods give a strong convergence rate of at least 1/2 and can preserve the linear mean-square stability with the sufficiently small stepsize. Weak variants are also considered and their mean-square stability analysed. Some numerical experiments are given to demonstrate the conclusions.     

Dynamic behavior of droplet through a confining orifice:A lattice Boltzmann study

The motion of gravity-driven deformable droplets passing through a confining orifice in two-dimensional ($2D$) space is numerically studied by the phase-field-based multiple-relaxation-time (MRT) lattice Boltzmann (LB) model, and the ratio of orifice-to-droplet diameter is less than 1. Droplets are placed just above a sink with an orifice in the middle, accelerate under gravity and encounter the orifice plate. In this work, we mainly consider the effects of the Bond number ($Bo$), orifice-to-droplet diameter ratio ($r=d∕D$), plate thickness ($H_t$), wettability (or contact angle) and the diameter ratio of two droplets ($r_d=D_1∕D_2$) on the dynamic behavior of droplet through the orifice. The results show that these issues have great influences on the typical flow patterns (i.e., release and capture). With the decrease of contact angle, the droplet is more easily captured, and there exists a critical equilibrium contact angle ${\theta }^{eq}$ when the Bond number and the orifice-to-droplet diameter ratio as well as the thickness of the plate are specified. For the case with $\theta >{\theta }^{eq}$, the droplet can finally pass through the orifice, otherwise, the droplet cannot pass through the orifice. In addition, the droplet is more likely to pass through the orifice as the thickness of the obstacle increases. Actually, when the obstacle thickness is large enough, droplet breaks into three segments and a liquid slug is formed in a hydrophilic orifice. Finally, for the evolution of two droplets with a larger diameter ratio ($r_d=1.0$), the combined droplet finally passes through the orifice due to greater inertia than the cases with $r_d=0$ and $r_d=0.43$. Besides, we also establish the relation $r=0.57^{\frac{2}{3}}B{o}^{?\frac{1}{3}}$ which can be used to separate droplet release from capture at $H_t=1.2mm$.     

A class of iterative methods for computing polar decomposition

In this article, there is offered a parametric class of iterative methods for computing the polar decomposition of a matrix. Each iteration of this class needs only one scalar-by-matrix and three matrix-by-matrix multiplications. It is no use computing inversion, so no numerical problems can be created because of ill-conditioning. Some available methods can be included in this class by choosing a suitable value for the parameter. There are obtained conditions under which this class is always quadratically convergent. The numerical comparison performed among six quadratically convergent methods for computing polar decomposition, and a special method of this class, chosen based on a specific value for the parameter, shows that the number of iterations of the special method is considerably near that of a cubically convergent Halley's method. Ten n×n matrices with n=5, 10, 20, 50, 100 were chosen to make this comparison.     

离散时间非线性时滞系统最优控制的DISOPE算法

对于非线性时滞系统的最优控制,提出一种基于线性时滞模型和二次型性能指标问题的迭代处蒙混过关针时滞系统化为满足可尔可夫性质的增广状态系统,在模型和实际存在差异的情况下,该算法通过迭代求解时滞线性最优控制问题和参数估计问题,获得原问题的最优解,仿真实例表明该算法的有效性和实用性。