高效求解多峰值全局优化的区间-遗传算法

针对传统区间优化算法求解高维问题耗时的缺点,将区间算法和遗传算法进行融合,提出了一种区间-遗传算法。该算法利用区间算法为遗传算法的搜索区域进行定界,同时采用拒绝指标可使包含全局最优解的区间更容易被选择,而且算法通过遗传算法提供的问题全局最优解的上界可对那些不包含全局最优解的区间进行删除。对一些多峰值全局优化问题进行了仿真实验,结果表明:该算法相比传统区间优化算法更加有效,而且随着问题维数的增大,算法的高效性更加明显。     

以优秀个体为导向的多策略差分进化算法

提出一种以优秀个体为导向的多策略差分进化算法.根据适应度值将种群等分为三个子种群,针对不同的种群使用不同的变异策略和控制参数.针对适应度值较差的种群提出了一种新的变异策略,通过引入学习因子和平衡因子,对提高收敛速度、精度和易陷入局部最优状态进行平衡,并对其中个体的控制参数采取自适应的机制,降低种群陷入停滞状态的概率.除...     

基于K最优路径的QoS路由预计算新算法

针对下一代高速网络中的多约束服务质量路由问题,首先提出了一种精确链路状态信息条件下的路由预计算算法MKPPA.在此基础上根据网络状态信息的动态性,通过引入"警戒点"对MKPPA进行了改进,提出了一种基于警戒点的修正预计算算法M_-MKPPA,该算法能够适应网络链路信息的不精确性.最后通过理论分析表明MKPPA不仅能够解决加性度量参数受约束的QoS路由问题,而且能够解决加性与非加性度量参数混合受约束QoS路由问题,修正预计算算法M -MKPPA能够适应网络链路状态信息的动态特性.计算机仿真结果显示出MKPPA在求解QoS路由问题时,当计算次数不超过已有算法的计算次数时,不论是精确链路状态信息还是非精确链路状态信息条件下,均具有更高的路由计算成功率.     

反拟阵自同构群的公理系统及其性质

给出了反拟阵自同构群的定义,利用反拟阵的公理系统建立其自同构群公理系统;在此基础上,讨论了拟阵与反反拟阵之间的一些关系。     

多块结构化网格CFD并行计算和负载平衡研究

基于连续拼接多块结构化网格,通过求解雷诺平均Navier-Stokes方程研究并行计算中的负载平衡问题。利用组合优化中的排序理论设计负载平衡算法,实现了网格数据的自动划分和各处理机上计算任务的自动分配。在工作站集群MPI并行环境下,通过实例考察了负载平衡算法和并行计算的性能,16个处理机上的负载均方差和负载相对均方差分别为0.0084和0.1347%,并行计算结果和实验数据吻合良好,并行效率高。本文算法具有良好的可扩展性,适用于MIMD结构计算机上基于多块结构化网格并行计算中的负载平衡问题。     

基于回溯搜索算法的决策粗糙集属性约简

属性约简是粗糙集理论的核心问题,为了获得更多更稳定的最小属性约简,根据决策粗糙集模型将最小属性约简问题转化为决策风险最小化问题,并给出了新的适应度函数计算方法;在此基础上利用回溯搜索算法较强的全局搜索性能,提出了基于回溯搜索算法的决策粗糙集属性约简算法;对UCI数据集的实验结果以及与其他约简算法的比较表明,该算法能够得到更多的最小属性约简,而且能够在多次运行中保持约简结果个数的稳定性。     

半定规划的一种新算法

将半定规划转化为一个变分不等式,在满足单调性的假设下,提出了一种新算法,并给出算法的收敛性分析,该算法简便易行且具有直观的几何意义,数值实验结果表明此方法是有效的。     

解离散系数滤波器设计问题的分支定界算法

基于离散系数滤波器设计问题已有的半定规划松弛模型,利用文献[6]的方法给出了该问题的二次规划松弛模型,该模型能给出比半定规划模型更好的界,然后运用分支定界方法求解该模型。与随机扰动方法相比,该方法能得到一个性能更好的次优解,对于精度要求较高的滤波器设计问题,这种方法非常有效,并通过了仿真实验的证实。     

二次锥规划的一种原-对偶不可行内点算法

为了克服内点算法中初始点是严格可行的这一缺点,给出二次锥规划的一种原-对偶不可行内点算法．基于二次锥规划的最优性条件和互补条件,定义了一个新的价值函数．当价值函数的值越小时,迭代点越靠近最优解．该算法不要求初始点及迭代点的可行性且具有Q-线性收敛速度和多项式时间复杂性．     

微分流形上的最优化算法

指出了流形算法中利用测地线寻找最优解存在附加度量结构和计算复杂的问题,根据流形的局部与欧氏空间零点的开邻域光滑同胚这一性质,利用坐标变换把非线性等式约束优化问题转化为无约束优化问题,利用坐标变换而不是黎曼几何结构给出了函数取得极值的充分和必要条件,构造了一种映射梯度算法,并证明这种算法是线性收敛的．