思维进化算法的转移概率分析及几乎处处收敛性证明

思维进化算法已有的收敛性分析均是在依概率收敛意义下考虑的,而几乎处处收敛强于依概率收敛。在详细分析思维进化算法趋同算子和异化算子转移概率的基础上,利用种群最大适应度值函数描述思维进化算法的演化过程,将最大适应度值函数的进化过程转化为下鞅数列,并根据数学期望的性质和最大适应度值函数的特点,利用下鞅收敛定理严格证明了思维进化算法的几乎处处收敛性。     

带两类正态变异的PSO 算法

针对基本粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优点和收敛速度较慢的缺点,提出在PSO更新过程中加入两类基于正态分布投点的变异操作。一类变异用来增强局部搜索能力,另一类变异用来提高发现全局最优点的能力,避免所有粒子陷入到一个局部最优点的邻域内。数值结果表明,所提出算法的全局搜索能力有显著提高,并且收敛速度更快。     

合同网协议协商机制收敛性与收敛速率分析

针对合同网协议协商机制缺乏问题求解质量与效率分析的情况,设定假设条件,构建马尔可夫链模型,得出了利用目前已有的合同类型无法保证全局收敛的结论.在此基础上,提出了变邻域合同系的概念,通过分析控制方式对收敛性的影响,得出了集中式控制可以保证全局收敛以及分布式控制以概率保证全局收敛的结论,并设计了概率的计算方法.采用Doebin理论,对应用变邻域合同系的收敛速率进行分析,得出了集中式控制收敛速率与分布式控制收敛速率的上下界估计.     

基于局部搜索的改进SPEA2算法

由于追求收敛速度与防止陷入局部最优,标准的改进强度Pareto算法(SPEA2)过于注重全局搜索能力,从而导致局部搜索能力不足.为了增强SPEA2算法的局部搜索性能,进而提高算法收敛速度,提出了一种基于局部搜索的改进SPEA2算法.该算法单独设置一个新外部存档集以保存局部搜索后的非支配集,并且改进了交叉算子,加入了部分个体更新策略.将该改进算法与SPEA2算法进行了收敛性能比较实验.仿真实验结果表明,相比于标准算法,改进SPEA2算法不仅可以保证收敛到多目标优化问题的Pareto最优边界,而且在收敛能力上也得到了较好的改善.     

基于条件对数似然的BP神经网络多类分类器

BP神经网络分类器存在收敛速度慢的缺陷,为了提高分类器性能,针对这一缺陷对BP算法进行改进. 提出将条件对数似然（CLL）准则融入到监督性BP神经网络多类型分类过程中,利用CLL的可分解性优势,计算测试样本的条件概率,在误差反向传播时利用条件概率对权值进行相应的加权降权操作,简化误差反馈过程中的计算量. 在实验中对改进算法的收敛速度和准确率进行了测试,说明了该算法的有效性及实用性.     

多项式方程区间内求根基于R2空间的3次裁剪方法

多项式方程的求根问题在求交、最近距离计算等方面有着广泛的应用.3次裁剪求根方法充分利用了Bernstein基函数较好的计算稳定性,避免了数值迭代求解的不稳定性,同时具有4次收敛的速度.不同于传统的基于R1空间内的3次裁剪方法,提出了基于R2空间内的3次裁剪方法.首先引入R2空间中一条曲线(t,f(t)),在该曲线给定的区间上选取3个点,并计算这3个点及其对应的切向;然后求解3次多项式曲线Ai(u),满足同时插值这3个点及其中2个点处的切向;最后选择适当的重新参数化函数φ(t),使得Ai(φ(t))和f(t)之间具有5次逼近阶.若给定的参数区间Φ充分小,A1(φ(t))和A2(φ(t))可以在区间Φ内直接包住f(t),从而节省了用于求解包围多项式的大量计算.实例结果表明,该方法具有更好的逼近效果、更快的收敛速度和更高的计算效率.     

一种带交叉因子的双向寻优粒子群优化算法

针对传统粒子群算法易早熟、精度低、后期收敛速度慢等问题,结合反向学习理论,提出了一种基于交叉因子的双向寻优粒子群优化算法(CBMPSO)。该算法使初始种群在搜索区域均匀分布,计算粒子及其反向粒子的适应值,取最优作为初始种群;迭代过程增加对全局最差粒子的跟踪,随机开启基于交叉因子的双向学习机制。对几种典型函数的测试结果表明,CBMPSO算法的寻优能力及收敛速度有了显著提高,并且能够有效避免早熟收敛问题。     

非牛顿流体自然收敛半角方程的实验验证

引言非牛顿流体从大截面流道进入小截面流道时形成的收敛流动，是工业过程中常见的流型，如石油输运、聚合物加工过程等．流体的自然收敛角定量地描述了流体在流道入口前区的流动形态．在先前的工作中，作者应用最小能原理，导出非牛顿流体自然收敛半角方程式中，e是Bagley校正因子，n是非牛顿指数，是与流体的粘附性能有关的系数．聚合物熔体属于典型的非牛顿流体．本工作中，拟在考察聚乙烯熔体于毛细管挤出过程中流变行为的基础上，对方程（2）作初步验证1实验1.1原材料选用高密度聚乙烯（HDPE）和低密度聚乙烯（LDPE）作为试样材料…     

函数项级数一致收敛判别法

阐述的是关于函数项级数的一致收敛判别法。将数项级数收敛的一些判别法推广到判别函数项级数一致收敛上来,并通过例题的讨论说明这些判别法的可行性及特点。     

非线性优化约束变尺度法新进展

讨论了SQP算法与QP-frec算法的研究背景及现状,介绍,它们的具体步骤及其相应的优缺点,构造了一个特殊的仅含等式约束的QP于问题,提出了相应的修正SQP方法,使之仍然具有求解不等式约束二次规划子问题的SQP方法相应的特点.构造一个特殊的线性方程组子问题,提出了相应的修正QP-free方法,减少了每步求斛的子问题个数.