一种求解不等式约束下函数优化问题的新算法

提出了一种求解不等式约束下的函数优化问题的新算法． 算法设计思想来源于演化计算的群体搜索技术,但又不同于现存的任何一种演化算法． 对一些典型的约束优化问题测试结果表明：新算法结构的简单性,搜索的高效性,收敛的全局性,应用的广泛性,算法的鲁棒性及结果的精确性,都优于现存的演化算法．     

多目标子空间搜索演化算法MOSSSEA

在研究已有的求解多目标函数优化问题的演化算法的基础上,提出了一个结合Rank排名和子空间搜索的新的以杂交为主的演化算法MOSSSEA(Multi-Object Sub-Space Search Evolutionary Algorithm),将MOSSSEA应用到求解静态多目标函数优化问题中.一组测试函数的结果表明MOSSSEA表现出了优于同类算法的收敛性和多样性.     

演化求解高维函数优化问题的独立编码策略

在用演化算法解高维函数优化问题时，一般采用传统的二进制整体编码策略．本文将函数的自变量独立分组，分别进行编码和演化操作，以突破传统二进制整体编码策略的束缚，将这种分组编码策略称为独立编码策略．同时，讨论了独立编码串行实现的灵活性，提出了一个基于变量分组的并行演化计算模型．大量的数值实验结果表明：在问题求解的精确度和求解速度方面，独立编码策略都优于传统的二进制整体编码策略．     

有界区域上多峰函数全局优化问题的改进演化算法

针对演化算法求解有界区域上的多峰函数全局优化问题中，保持种群多样性和搜索效率的矛盾，提出了一种结合了多样性维持机制和加速算子的改进演化算法并对算法作了收敛性分析．实验结果表明，在低维情况下，算法容易收敛于全局最优解，优于基本遗传算法；在高维情况下，虽不满足收敛条件，但算法仍能收敛到本文意义下的ε-满意解，优于基本粒子群算法．     

一种求解多峰函数优化问题的演化算法

针对演化计算产生新解无序的问题，提出了基于相似性的邻域搜索策略．利用邻域搜索，可以方便地建立自适应的新解产生机制．针对演化算法设计中存在的搜索效果和效率平衡问题，提出了利用适应值对个体进行分级的搜索策略．通过对个体的分级，可以区分个体在搜索过程中的职能：优秀的个体进行局部极小值的开采；其他的个体进行搜索空间的探索，以发现新的局部极小值．数值实验表明，新算法能有效处理低维多峰函数，能找到所有的全局最优解．对高维多峰函数．也能找到全局最优解．     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。     

演化仿真优化的若干问题研究

针对仿真优化这一仿真领域提出了演化仿真优化的概念及其形式化语言描述，并给出了演化仿真优化的算法实现框架、分类，指出了仿真优化与演化算法相互取长补短的策略。为了提高速度和效率提出了一种混合演化仿真优化的算法：基于拉网的仿真优化算法（MESOAs）。该算法结合仿真系统的输出信息，构造出系统的响应曲面来指导演化算法，同时又不要求系统连接、可导，因此具有通用性、鲁棒性、隐含并行性等优点，它能有效地解决不确定环境（含随机系统和定性系统）的仿真决策优化，连续时间仿真控制优化问题等。最后，给 出了两类测试演化仿真优化算法的测试实例。一类是随机函数，另一类是GI／G／S排队模型，试验的结果表明在解的质量和速度两方面MESOAs都优于曲面响应法、随机搜索法。     

基于差分演化算法的双曲型方程参数识别

差分演化算法在求解复杂优化问题时具有简单、高效的优点.本文将差分演化算法用于求解一类双曲型偏微分方程的参数识别问题,并根据所求问题的特点对算法进行了若干改进:包括基于帽子函数的参数表示和个体编码方法,用于增强算法性能的一般反向学习机制和平滑算子,以及将Tikhonov正则化和全变差正则化相结合的个体适应度计算方法.数值模拟显示,本文的算法可有效求解一维双曲型偏微分方程的参数识别问题.该算法不仅获得了高质量的近似解,而且还具有较快的收敛速度.     

一类推广的差异演化算法及其应用

针对差异演化算法的局部收敛性问题，从Minimax优化的角度，提出求解非线性多峰函数优化问题的一类推广的差异演化算法（EDEA），该算法利用均匀设计方法在可行域内产生初始群体，增加种群的差异性，具有大范围收敛的性质；并且动态收缩可行域，有效地抑制了粒子群优化算法易收敛到局部最优的缺陷；给出应用该方法到典型非线性优化和不稳定周期点的求解的具体步骤，通过仿真实验证明该算法是鲁棒的。     

一种求解组合优化问题的演化算法

从蚁群算法中得到启示，将信息素的观点引入到求解组合优化问题的演化算法之中，提出了一种基因优化算法，该算法直接在基因的层面上进行优化，能学习劣解的基因，并用信息熵用为结束条件的判据，最后用该算法解决了两个典型的组合优化问题，取得了较好的结果。     

基于变长编码求解一维下料问题的演化算法

针对一维下料问题的特点,将线性规划方法与演化算法相结合,提出了一种基于变长编码求解一维下料问题的演化算法,该算法设计了一种新颖的遗传算子,实现简单,求解快速,实验表明,运用该法求解下料问题,材料利用率高,平均达到97．5％以上,具有很好的实用价值。     

CDMA蜂窝移动通信系统中的无线资源管理算法研究

无线资源管理是CDMA蜂窝移动通信系统保证业务质量(QoS)和提高频谱利用率的关键技术，本文提出了CDMA系统中无线资源管理算法的一般模型，阐述了三种重要的无线资源管理算法，即功率控制算法、呼叫接纳控制算法和分组调度算法的主要研究情况，并分析了目前研究中仍然存在和需要解决的问题。     

一种求解厌恶型p-中位问题的混合进化算法

厌恶型p-中位问题是一个NP-困难问题.提出了一种求解厌恶型p-中位问题的混合进化算法.首先,通过贪心随机自适应搜索方法和随机构造方法产生初始种群.然后,利用搜索过程中收集到的全局信息和局部信息构造新解,期间注意提高搜索的多样性,避免早熟.最后,针对厌恶型p-中位问题的特点,构造基于约束交换邻域的局部搜索算法,提高了算法的局部搜索能力.通过求解72个标准测试例子以检验算法的性能,发现该算法在较短时间内得到了高质量解,优于现有算法.     

基于免疫遗传算法的多重序列比对

提出一种基于免疫遗传算法的多重序列比对的方法，它将一种免疫算子加入到遗传算法的框架中，通过对个体接种疫苗来进一步提升个体的存活能力，实验结果表明，该方法可以加快收敛速度，并能求出比遗传算法更优的解。     

一种求解混合整数非线性规划问题的演化算法--搜索空间自动收缩法

提出一种求解混合整数非线性规划问题的新的演化算法 -搜索空间自动收缩法 (ACSSOS) .在这种算法中 ,演化算法既用来定位最优解区域 ,实现搜索空间自动向全局最优解收缩 ,又用来最终求得最优解 .由于在遗传算子中引用了舍入操作 ,它不仅可用来求解混合非线性整数规划问题 ,也可求解纯整型或纯实型变量非线性函数优化问题 .数值试验结果表明本文的算法在解的质量、稳定性和收敛速度等方面优于一般的演化算法 .     

一类苯系统的克拉公式

按克拉的芳香六隅体理论,苯系统的一个克拉公式是它的一个两两不交的共振六隅体的集合,且其基数最大,构造苯系统的克拉公式及计算其大小是一个未解决而困难的问题,本文基于苯系统的三元不变量(x,y,z)构造出了一类称为二面体型六边形苯系统(ihedral hexagon)的克拉公式,该方法还可用于构造其它几类苯系统的克拉公式。     

一种基于SSM的HMM训练算法

在Baum-Welch(BW)算法的基础上提出了一种基于态相关方法(State—Specific Method：SSM)的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Mode：HMM)参数估计算法(简称SBW算法)．该算法在估计HMM不同状态的概率密度函数(probability density function：PDF)的参数时使用了与状态有关的维数较低的特征集合．与传统的BW算法相比，新算法避免了直接估计高维的PDF参数．仿真实验表明，在训练数据量不足的情况下，采用SBW算法的误识率明显低于BW算法．     

基于共轭梯度法的盲分离在线算法

在严格论证盲分离问题与数学上的最优化问题等价的基础上,把问题的重点集中在对该最优化问题的寻优上.由于盲分离最优化问题的目标函数的特点,在欧氏空间中对决策变量(分离矩阵W)进行寻优求解带来诸多复杂因素,寻优算法在弯曲的黎曼空间中动态运行是解决这些问题的一条可行途径.为此,本文在改进 NGA 和 PDFA 算法的基础上,结合在线算法 PDEA 在估计信号的得分函数的较好效果,和求解最优化问题的共轭梯度法较快收敛性能,提出了具有自学习能力,并继承共轭梯度法特点的盲分离在线算法 PDEA-CONJ.此算法应用到盲分离问题中,在混合矩阵严重病态情况下能取得了较好分离效果.实际算例验证了其收敛性和有效性.