大索伦排干及总干渠改线分析

宝清煤电化工程朝阳露天煤矿为特大型煤炭生产企业,等级为Ⅰ级。所采煤适宜鲁能宝清发电厂燃料之用。煤矿首采区将在2007年进行开工建设,首采区内现有耕地5 487hm2,有大索伦排干、大索伦总干渠等主要水利工程。工程建设后将截断大索伦排干及大索伦总干渠,影响该区及上、下游地区的防洪、排涝及灌溉,为了该工程的实施必须对其大索伦排干及总干渠进行改线。文章通过大索伦排干及总干渠改线所需的投资及首采区所能创造的经济效益分析,评价工程改线的必要性。     

求解约束优化问题的引导多目标差分进化算法

将约束优化问题转化为带偏好的双目标优化问题,用差分进化算法求解转化问题。为了克服基于Pareto支配关系的多目标算法求解转化问题时没有考虑问题偏好、收敛慢等缺点,借助多目标α-支配关系的特点,提出了基于动态α-支配的新适应度函数。新适应度函数根据种群中可行解的比例动态平衡进化过程中对两个目标的偏好,引导算法不断向问题的偏好区域靠近,从而快速收敛到约束优化问题的最优解。对6个标准测试函数的数值实验结果表明:基于α-支配的动态引导多目标差分进化算法能快速收敛到问题的最优解。与3种经典高效算法的比较说明,所提出算法的鲁棒性强且效率高。     

非劣解分布范围的度量——S-度量

提出了一种新的非劣解前端宽广性的度量,S-度量。(1)粗略估计问题I的边界解的集合;(2)由二水平正交设计的思想,从这个集合中选取指定分布比较均匀的参考解;(3)从非劣解集中找与每个参考解最近的解,并计算其距离;(4)给出S-度量的定义.将S-度量与其他一些非劣解质量的度量相结合,从而可以对多目标遗传算法从多个角度进行评价和比较.     

Centrality measure of complex networks based on resource flow

A new centrality measure for complex networks,called resource flow centrality,is proposed in this paper. This centrality measure is based on the concept of the resource flow in networks.It not only can be applied to the connected networks,but also the disconnected networks. Moreover,it overcomes some disadvantages of several common centrality measures. The performance of the proposed measure is compared with some standard centrality measures using a classic dataset and the results indicate the proposed measure performs more reasonably. The statistical distribution of the proposed centrality is investigated by experiments on large scale computer generated graphs and two networks from the real world.     

基于多目标自适应遗传算法的逻辑电路门级进化方法

提出一种改进的遗传算法，通过网表级编码、多目标评估和遗传参数自适应等措施，可依据多个设计目标，以较少的运算量自动生成和优化逻辑电路．在数字乘法器、偶校验器等进化设计实验中，通过比手工设计和同类方法更优的新奇设计结果展示了该方法的有效性和先进性．     

求解TSP的量子遗传算法

量子遗传算法(QGA)在求解数值和组合优化问题时效率明显优于传统进化算法,但目前较多被用于求解组合优化的背包问题,为了充分发挥QGA的优点,文中用其求解TSP这一经典的NP难问题.首先,文中设计了一种利用几率幅值编码的新的编码方式,即利用几率幅值编码的量子个体与一组向量对应,而此向量又与一条可行路径一一对应.这样的编码方式不仅缩小了种群规模,占用较少内存,所得的解均可行,而且有效地增强了种群的多样性;其次,在量子个体上实施量子杂交,这一操作有利于保留相对较好的基因段;最后,为了加快算法的收敛速度,引入两阶段局部搜索,第一阶段主要针对实例中排列稀疏处的城市进行优化,第二阶段在第一阶段的基础上着重对排列密集处的城市优化.据此,设计了解TSP的一个新的高效的QGA,并证明了其以概率1收敛到全局最优解;测定算法性能的数值实验数据表明,该算法在种群规模较小,迭代次数较少的情况下就可以收敛到已知最优解.     

基于一种新模型的多目标遗传算法及性能分析

在多目标优化中,各目标通常相互冲突,其最优解往往有无穷多个,如何在最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解供决策者选择十分重要.本文给出了多目标优化的一种新解法.首先定义了种群序值的理想方差和种群密度的方差,然后把目标个数任意的多目标函数优化问题Ⅰ转化成了用种群序值的理想方差和种群密度的方差构成的两个目标函数的优化问题Ⅱ,并对转化后的优化问题Ⅱ提出了一种新的多目标遗传算法(RDMOEA).计算机仿真表明RDMOEA算法对不同的实验函数均可求出在最优解集合中分布均匀且数量充足的Pareto最优解.     

解非线性二层规划的一种混合遗传算法

对上层目标函数是非线性的二层规划，将遗传算法与单纯形法相结合提出了一种混合遗传算法，为了解决经典遗传算法在实际应用中存在的早熟收敛、全局优化速度缓慢和解的精度差等缺点，在设计变异算子时引入了梯度投影法，使变异更加有效并能产生更好的后代。数值模拟结果表明该算法是有效的。     

非线性平方和函数极小化的两种方法及其收敛性质

本文给出了求平方和函数极小化问题的两种改进方法,并讨论了它们的收敛性质,最后的数值例子也说明了算法是有效的.     

电光天平操作系统的设计和实现

根据电光天平的操作特点，用Ｃ语言编码，配合Ｆｏｘ和ＡＵＴＯ ＣＡＤ接口，开发设计了一种电光天平操作的计算机系统软件。该软件用“宁重勿轻”法寻找电光天平的停点，将电光天平的构造、操作方法和训练考核融为一体，经实践证明，是一种实用的操作软件。