人工蜂群算法的几乎必然强收敛性:鞅方法

已有的人工蜂群算法的收敛性分析是基于算法的遍历性分析,在概率收敛意义下考虑的,这种收敛性分析不能确保算法在有限步内收敛到问题的全局最优解。首次尝试运用鞅论研究人工蜂群算法的几乎必然强收敛性,证明了人工蜂群算法确保能以概率1在有限步内达到全局最优解。这一结论为拓宽人工蜂群算法的应用范围奠定了理论基础,并为人工蜂群算法的改进及收敛性研究提供了新的理论工具。     

基于zigbee技术的空调控制系统的设计

为减少在已经竣工的建筑内部署中央空调控制系统所需的管线施工量，同时客服传统遥控系统用于无线控制时的距离短，无法多跳等问题，设计一一套基于zigbee技术的中央空调控制系统，提供一种上述控制领域内的新解决方案。     

基于蚁群算法的多目标优化问题研究

为保持所求得的多目标优化问题Pareto最优解的多样性,文章提出了一种新的蚁群算法。选择策略采用多信息素权重,信息素更新结合了局部信息素更新与全局信息素更新。其中,全局信息素更新采用了两个最好解。此外,通过在外部设置外部集来存储Pareto解,并将改进的算法应用在双目标TSP上。最后进行了仿真实验,结果表明新方法比NSGA-II和SPEA2更有效。     

锥-逼近多值函数和集值优化的近似解

最优性条件和对偶理论是集值向量优化研究领域的重点问题之一．本文的目的是建立一类广义凸集值优化的最优性条件和对偶定理,在锥-逼近多值函数概念的基础上,定义集值映射的一类新的广义不变凸性,称之为次不变凸集值映射,在这类广义凸性假设下,研究最优性条件和对偶定理．利用分析的方法,本文得到了集值优化问题关于弱近似极小元的一个最优性充分条件,以及Mond-Weir和Wolfe两种模型下的弱对偶定理、强对偶定理和逆对偶定理．本文所得结果丰富和深化了集值优化理论及其应用的研究内容．     

煤矿掘进工作面控顶设计分析

近些年煤矿事故的频发,造成的企业经济利益损失不计其数而且,从业人员死亡率也在逐步攀升,因此煤矿生产安全问题值得引起我们重视。为什么会频发煤矿安全事故?其中煤矿掘进工作面控顶设计不合理就是煤矿事故发生的重要因素。所以,我们侧重研究了煤矿掘进工作面控顶设计内容,并从中发现上行开采工作面的顶底板易破碎的等特点,从而根据相关特点,进行合理的控顶设计与选择支架,从而优化煤矿掘进工作面设计的同时,提高煤矿生产的安全性,减少人员伤亡,促进煤矿企业有序而稳定的发展。