广义集值混合变分不等式的一类单调算法

本文利用一个新的技巧建立了广义集值混合变分不等式与新的不动点问题的等价性。利用这个等价性,我们提出和分析了一类解集值混合变分不等式和相关的优化问题的新算法。我们的结果统一和改进了该领域内的一些最新结果。     

一种新的智能优化及其改进研究

研究了一种新的进化算法-和声搜索(HS)算法,针对其在处理复杂函数优化问题时容易陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出一种改进的和声搜索算法,算法在保留和声搜索的搜索机理的同时,把混合蛙跳算法中的局部搜索策略引入其中,维持了和声库的多样性,从而提高了对复杂问题的搜索效率.与同类算法相比,本文提出的和声搜索算法全局搜索能力强,收敛速度快,数值实验结果验证了算法的有效性和鲁棒性.     

求解方程组的正交差分进化算法

首先利用代理约束概念和修正极大熵函数,将非线性方程组等价地转化为无约束优化函数;然后引入平均相似度概念,设计自适应正交交叉算子,利用正交设计产生初始种群,并在此基础上提出了自适应正交差分进化算法,用于求解修正极大熵函数;最后用方程组验证了算法的有效性。     

一类非线性矩阵方程的Hermite正定解

本文讨论非线性矩阵方程Xs A*X-tA=Q的Hermite正定解。利用不动点定理,研究了其正定解的存在性及包含区间;运用Banach压缩映像原理,建立了求极大解的迭代方法;最后给出数值例子对以上结果进行了说明。     

广义支持向量机的多项式光滑函数法

为了求解广义支持向量机（GSVM）的优化问题,将带有不等式约束的原始优化问题转化为无约束优化问题,由于此无约束优化问题的目标函数不光滑,所以引入一族多项式光滑函数进行逼近,实验中可以根据不同的精度要求选择不同的逼近函数。用BFGS算法求解。实验结果表明,该算法和已有的GSVM的求解算法相比,更快地获得了更高的测试精度,更适合大规模数据集的训练。因此给出的GSVM的求解算法是有效的。     

有限状态自动机的并行确定化及过程分析

本文通过对并行环境下非确定有限自动机和确定有限自动机的等价性和转换进行研究，详细分析了非确定有限自动机到确定有限自动机的并行转换方法及算法，并以实例给出了其间并行转化的过程。     

基于混合方式的贝叶斯网络等价类学习算法

贝叶斯网络(BN)是不确定知识表示和推理的主要方法之一,是人工智能中重要的理论模型.针对现有混合方法学习BN结构不稳定、容易陷入局部最优等问题,本文将图论中的最大主子图分解理论与条件独立(CI)测试相结合,同时引入少量的局部评分搜索,提出一种新的基于混合方式的BN等价类学习算法.新算法通过确定所有变量的Markov边界构造网络的无向独立图,并对无向图进行最大主子图分解,从而将高维的结构学习问题转化为低维问题,然后利用低阶CI测试和局部评分搜索识别子图中的V结构.理论证明以及实验分析显示了新算法的正确性和有效性.     

混合生物地理优化策略

针对生物地理学优化算法全局搜索能力较弱,易于陷入局部最优解的缺点,提出了一种双向搜索的策略.在生物地理学优化算法中引入反转算子与正交实验设计的思想,以提高算法的收敛速度与全局搜索能力.通过对标准测试函数的实验,显示出新算法的高效性,并将其应用于调谐质量阻尼器参数优化问题.实验证明,该算法不但克服了原算法的缺陷,而且在精度和稳定性上也得到了显著提高.     

基于支持向量机的粗糙分类器

支持向量机和粗糙集理论是两种分类技术.前者寻求最大化两类间隔的最优分类超平面,后者用逻辑规则解释分类.基于两者的关系,提出了一种复合算法,且将其推广到回归.新算法在一定程度降低了计算复杂度,且适用于软间隔分类.数值实验表明新算法是有效可行的.     

智能合约漏洞检测技术综述

智能合约作为可信的去中心化应用,获得了广泛的关注,但其安全漏洞问题对其可靠性带来了巨大威胁.为此,研究者们利用各种前沿技术(如模糊测试、机器学习、形式化验证等)研究了多种漏洞检测技术,并取得了可观的效果.为了系统性地梳理与分析现有智能合约漏洞检测技术,搜集截至2021年7月关于智能合约漏洞检测的84篇论文,根据它们的核心方法进行分类,从每种技术的实现方法、漏洞类型、实验数据等方面展开分析,同时对比国内外研究现状在这些方面的差异.最后,对现有的智能合约漏洞检测技术进行总结,探讨面临的挑战,并展望了未来的研究方向.