求解全局优化问题的改进蝙蝠算法[英文]

蝙蝠算法(BA)是一类基于试探技巧的群智能优化算法,该算法已被广泛用于诸多领域问题的求解.本文提出一个改进的蝙蝠算法NIBA.在算法中,为了加强蝙蝠算法的局部和全局搜索能力,提出了三个改进策略.首先,为了改进蝙蝠的局部搜索能力,在当前最优解处给出了一个新的搜索方程.其次,为了改进算法的全局搜索能力,平衡算法的开发能力和探索能力,算法吸收并改进了和声搜索机制.最后,为了进一步提高NIBA算法的搜索能力,在当前最优解处,算法采用了混沌搜索机制.为了验证算法的性能,针对18个标准测试函数进行了数值实验.与其它算法的比较结果显示,NIBA算法具有更好的稳定性,且效率更高.     

基于乌鸦喝水的元启发式优化算法

启发式优化算法已成为求解复杂优化问题的一种有效方法,可用于解决传统的优化方法难以求解的问题.受乌鸦喝水寓言故事启发,提出一种新型元启发式优化算法—乌鸦喝水算法,首先建立了乌鸦喝水算法数学模型;其次,给出实现该算法的详细步骤;最后,将该算法用于基准函数优化,并将该算法与乌鸦搜索算法、粒子群优化算法、多元宇宙优化算法、花授粉算法、布谷鸟算法等群智能算法进行了比较.仿真实验结果表明,乌鸦喝水算法优于其他算法.     

基于混合细菌趋药性的聚类分割算法

为解决模糊C均值算法对初始值敏感、容易陷入局部极值的问题,提出基于混合细菌趋药性的聚类分割算法,在简单细菌趋药性算法的基础上,将粒子群算法引入.新算法使用粒子群算法、细菌趋药性算法两步优化得到的结果作为模糊C均值算法的初始值,同时新算法中引入精英保持策略,进一步提高算法效率.实验结果表明,新算法具有较快的收敛速度,.同时能够获得较好的图像分割效果和质量.     

偏微分方程的局部保结构算法

讨论偏微分方程的局部保结构算法,它是原来的整体保结构算法的自然推广. 当边界条件适宜时, 局部保结构算法自然是整体保结构算法, 但整体保结构算法却不一定是局部保结构算法. 局部保结构算法的概念能解释不同保结构算法之间的差异性, 也能为分析和构造性能较好的保结构算法提供理论基础. 不仅如此, 合适的边界条件不再是局部保结构算法可应用于偏微分方程的必要条件, 从而拓宽了保结构算法的适用性. 还讨论了局部保结构算法的应用和系统构造问题, 得到了非线性Klein-Gordon方程的一些新的格式.     

Euclid算法、Guass消元法以及Buchberger算法研究[英文]

本文给出计算多个正整数的最大公因子的算法,该算法是Euclid算法的推广,基于该算法可再次发现Guass消元法,而且不必使用多元除算法来简化Buchberger算法.     

Monte Carlo EM加速算法

EM算法是近年来常用的求后验众数的估计的一种数据增广算法, 但由于求出其E步中积分的显示表达式有时很困难, 甚至不可能, 限制了其应用的广泛性. 而Monte Carlo EM算法很好地解决了这个问题, 将EM算法中E步的积分用Monte Carlo模拟来有效实现, 使其适用性大大增强. 但无论是EM算法, 还是Monte Carlo EM算法, 其收敛速度都是线性的, 被缺损信息的倒数所控制, 当缺损数据的比例很高时, 收敛速度就非常缓慢. 而Newton-Raphson算法在后验众数的附近具有二次收敛速率. 本文提出Monte Carlo EM加速算法, 将Monte Carlo EM算法与Newton-Raphson算法结合, 既使得EM算法中的E步用Monte Carlo模拟得以实现, 又证明了该算法在后验众数附近具有二次收敛速度. 从而使其保留了Monte Carlo EM算法的优点, 并改进了Monte Carlo EM算法的收敛速度. 本文通过数值例子, 将Monte Carlo EM加速算法的结果与EM算法、Monte Carlo EM算法的结果进行比较, 进一步说明了Monte Carlo EM加速算法的优良性.     

基于精英区域学习的多种群自适应的差分进化算法

为了进一步提高差分进化算法的收敛速度、算法精度和稳定性,采用多种群技术来增加算法收敛速度和降低复杂度;利用精英区域学习策略来对算法的全局搜索能力和算法精度进一步提升,引进自适应免疫搜索策略,以实现自适应修正差分算法的变异因子和交叉因子。通过五个测试函数,把本文算法与最新文献中的算法进行对比,表明算法在收敛速度、精度和高维问题寻优能力方面的优越性。     

基于改进蝙蝠算法的贝叶斯网络结构学习

针对蝙蝠算法在搜索评分阶段易陷入局部最优且收敛精度低,以及基于蝙蝠算法的贝叶斯网络结构学习不完善等缺点,将模拟退火算法的思想引入到蝙蝠算法中,并对某些蝙蝠个体进行高斯扰动,提出了一种改进蝙蝠算法的贝叶斯网络结构混合学习算法.混合算法首先应用最大最小父子节点集合算法(Max-min parents and children,MMPC)来构建初始无向网络的框架,然后利用改进的蝙蝠算法进行评分搜索并确定边的方向.最后把应用本算法学习的ALARM网,和蚁群算法(MMACO)、蜂群算法(MMABC)进行比较,结果表明本混合算法具有较强的学习能力和更好的收敛速度,并且能够得到与真实网络更匹配的贝叶斯网络.     

基于混合单纯形算法的模糊均值图像分割

针对模糊C均值算法用于图像分割时对初始值敏感、容易陷入局部极值的问题,提出基于混合单纯形算法的模糊均值图像分割算法.算法利用Nelder-Mead单纯形算法计算量小、搜索速度快和粒子群算法自适应能力强、具有较好的全局搜索能力的特点,将混合单纯形算法的结果作为模糊C均值算法的输入,并将其用于图像分割.实验结果表明:基于混合单纯形算法的模糊均值图像分割算法在改善图像分割质量的同时,提高了算法的运行速度.     

鞍点问题的修正对称超松弛迭代算法

为了提高求解鞍点问题的迭代算法的速度,通过设置合适的加速变量,对修正超松弛迭代算法（简记作MSOR-like算法）和广义对称超松弛迭代算法（简记作GSSOR-like算法）进行了修正,给出了修正对称超松弛迭代算法,即MSSOR-like （modified symmetric successiveover-relaxation）算法,并研究了该算法收敛的充分必要条件.最后,通过数值例子表明,选择合适的参数后,新算法的迭代速度和迭代次数均优于MSOR-like （modified successive overrelaxation）和GSSOR-like （generalized symmetric successive over-relaxation）算法,因此,它是一种较好的解决鞍点问题的算法.     

An algorithm for semi-infinite transportation problems

In this paper we consider a class of semi-infinite transportation problems. We develop an algorithm for this class of semi-infinite transportation problems. The algorithm is a primal dual method which is a generalization of the classical algorithm for finite transportation problems. The most important aspect of our paper is that we can prove the convergence result for the algorithm. Finally, we implement some examples to illustrate our algorithm.     

修正积分水平集算法的一个实现算法及其收敛性证明

郑权等（1978）在“一个求总极值的方法”一文中给出了一个积分水平集求总极值的概念性算法及Monte-Carlo随机投点的实现算法,其收敛性一直未得以解决,本文在张连生,邬冬华等提出的修正算法的基础上,利用数论中一致分布佳点集列,给出了一个实现算法及全局收敛性的证明,为了提高算法的计算效率,文中对算法进行了并行化处理。     

NURBS曲线曲面拟合数据点的迭代算法

本文推广了文献[1]的结果,将文献[1]中关于B样条曲线曲面拟合数据点的迭代算法推广至有理形式,给出了无需求解方程组反求控制点及权因子即可得到拟合NURBS曲线曲面的迭代方法．该算法和文献[1]的算法本质上是统一的,而后者恰是前者的一种退化形式．文章还给出了收敛性证明以及一些定性分析．文末的数值实例说明该算法简单实用．     

A Fitzpatrick algorithm for multivariate rational interpolation

In this paper, we first apply the Fitzpatrick algorithm to osculatory rational interpolation. Then based on a Fitzpatrick algorithm, we present a Neville-like algorithm for Cauchy interpolation. With this algorithm, we can determine the value of the interpolating function at a single point without computing the rational interpolating function.     

A mean value algorithm for Toeplitz matrix completion

In this paper, we propose a new mean value algorithm for the Toeplitz matrix completion based on the singular value thresholding (SVT) algorithm. The completion matrices generated by the new algorithm keep a feasible Toeplitz structure. Meanwhile, we prove the convergence of the new algorithm under some reasonal conditions. Finally, we show the new algorithm is much more effective than the ALM (augmented Lagrange multiplier) algorithm through numerical experiments and image inpainting.     

求分块三对角矩阵和分块周期三对角矩阵逆矩阵的快速算法

给出了分块三对角矩阵逆矩阵的快速算法,并利用所给算法得到了求分块周期三对角矩阵逆矩阵的快速算法.最后通过算例表示算法的有效性.     

城市交通拥挤问题的探讨

本文探讨了城市交通拥挤问题的解决方法．根据道路的拥挤状况引入畅通度的概念，量化了道路的拥挤程度．在道路的物理距离的基础上加入畅通因素把它转化为一种新的距离，这样使原有寻找最短路径的算法能继续适用．同时本文详细介绍了公路网络中信息的存储方法：Coordinate Storage（COO），Compressed Sparse Row（CSR），Compressed Sparse Column（CSC），Block Sparse Row，以及最短路径的搜索算法：Dijkstra算法和Bellman—ford算法，同时给出了Dijkstra算法步骤和它的最新改进算法．     

带1-范数约束的分裂可行问题的投影算法

本文主要研究带1-范数约束的分裂可行问题的求解算法.用一种交替投影算法,求得了问题的解,提出松弛交替投影算法,改进了直接往闭凸集上投影这一不足,并证明了该算法的收敛性.     

A smoothing Newton method for solving a class of stochastic linear complementarity problems

In this paper, we consider a class of stochastic linear complementarity problems (SLCPs) with finitely many elements. We present a smoothing Newton algorithm for solving the SLCP. Under suitable conditions, we obtain the global convergence and locally quadratic convergence of the proposed algorithm. Some numerical results are reported in this paper, which confirm the good theoretical properties of the proposed algorithm.     

关于整系数多项式有理根求法的注记

现行高等代数教材给出了求整系数多项式有理根的经典方法 ,周仲旺近日撰文又给出了一个新方法 ,称其“要比经典的方法有趣简捷”,但没有给出两个方法运算量的定量分析与比较 .本文先对经典方法从数学原理和算法设计两个方面作较详细明确的描述 ;再给出经典算法与周方法运算量的定量分析 ,比较的结果是周方法运算量比经典算法运算量多得多 .