一个数学模型的全局稳定性讨论

研究了一个由非线性微分方程组所描述的数学模型。通过利用Poincare-Bendixsion环域原理、比较原理和奇点指数的有关结论，证明了这个数学模型是全局稳定的。改进并纠正了关于这个模型已有的结论。     

基于势场栅格法的机器人全局路径规划

综合势场法和栅格法的优点，提出了一个新的全局路径规划方法——势场栅格法、算法在避免局部最优点和降低计算量方面，有着良好的效果；并且可以自动确定栅格粒度．最后，文章分析了影响算法精度的因素，仿真试验表明此算法有良好的可行性和有效性．     

一种缓解IP地址资源缺乏的有效方法

本文介绍了利用CISCO路由器的NAT，解决企业网内部全局性IP地址的短缺问题的方法同时综合使用CISCO2500的一些指令，有效的平衡主机负载、隐藏主机地址，以尽可能提供主机更好的安全保障。     

遗传编程局部最优化问题分析

本文介绍了遗传编程的一般步骤，指出程序在遗传的过程中存在的局部最优问题，分析了局部最优状态产生的机理，并提出了局部最优状态的发现方法以及解决方法。     

遗传算法中参数选取及其在数据全局寻优中的应用

对基于遗传算法的基本原理及其关键参数的选择进行了讨论，提出了遗传进化的选择过程中使用的淘汰率和保护率的改进方案，并分析了两类参数的选择对遗传算法收敛速度的影响，最后通过将其与Matlab软件结合，实现遗传算法在数据全局寻优中的应用。     

智能交通控制系统

介绍一种智能交通控制系统。首先依靠车辆计数仪，得到交叉口的交通数据；然后利用专家系统、神经网络等技术分析交通动态特征，形成全局优化调度指令，并利用模糊控制的方法实现交叉口的信号灯控制。本系统利用系统仿真的方法来训练该模糊神经网络。     

冒泡择优遗传算法

为快速地寻求复杂多峰函数的全局极值点，提出一种冒泡择优遗传算法。它以冒泡的形式让每一代种群中的最优的个体参加列队竞争，以成为局部最优或全局最优。对于达到局部极值的个体，进行湮灭操作，重新进行进化与列队竞争。该算法能自动保持种群多样性且易于实现。实验结果表明，该算法对于求解多峰函数优化的问题十分有效，通常都能找到全部全局最优解。     

基于免疫遗传算法的智能化电磁电器全局优化设计

文章用一种免疫遗传算法（Immune Genetic Algorithm,简称IGA）对智能化电磁电器进行结构及控制参数优化设计。该算法在保留基本遗传算法（Simple Genetic Algorthm,简称SGA）随机全局搜索能力的基础上，引进了生物免疫系统中的抗原记忆，抗体促进与抑制，抗体多样性保持等机制，实验结果表明，基于免疫原理的遗传算法可有效改善基本遗传算法未成熟收敛等缺陷，提高全局搜索的效率及能力，在智能化电磁电器全局优化设计中取得了满意的结果。     

免疫遗传算法在配电网重构中的应用

配电网重构是配电网络优化的主要措施，其实质是一个多目标非线性混和优化问题．采用免疫遗传算法来研究重构问题的求解方法．免疫遗传算法在传统遗传算法的基础上，借鉴生物免疫机制中抗体的多样性保持策略和记忆抗原的特点，大大提高了算法的全局搜索和局部搜索能力．实验表明，免疫遗传算法具有很好的全局收敛性，能有效解决配电网重构问题．     

基于集合划分的分布式数据库查询分解算法

分布式数据库把数据分散存储在不同的站点上 ,使得数据库中最常用的查询操作 ,必须同时操作多个站点的数据 ,对查询处理提出了较高的要求。通过以关系模型数据库为例 ,详细地研究了分布式查询处理的一个分支——查询分解 ,从而提出了一种行之有效的查询分解算法——基于集合划分的查询分解 ,以使全局查询能完整地在各局部数据库上完成