离散型指数差分布

本文提出了一个离散型概率分布:指数差分布,推导了该分布的最可能成功次数、数学期望和方差,探讨了该分布与几何分布的关系,给出了该分布在马尔可夫链模型中的应用。     

一种基于支持向量机预测模型的精度提高方法与应用

介绍了支持向量机模型的特点 ,针对该模型在经济预测中的应用 ,提出了一种提高该模型预测精度的方法 ,并进行了理论分析和实际应用的验证 ,说明了该方法能够获得更加准确的预测结果 .     

自适应Fuzzy系统及其逼近性能分析

本文提出了一种新的Fuzzy推理方法——自适应Fuzzy推理方法,基于该方法构造了自适应Fuzzy系统,证明了该系统不但具有泛逼近性,而且具有光滑性.基于该方法也得到了一种构造Fuzzy系统推理前件Fuzzy集的方法.使用该前件,CRI方法也具有光滑性,这使得CRI方法具有更广泛的意义.     

连续型指数差分布

本文提出了一个连续型随机变量的概率分布:指数差分布。讨论了该分布的极值、拐点、数学期望和方差,推导了参数的矩估计公式,探讨了该分布与指数分布的关系,给出了该分布在药代动力学中的应用。     

解P_0非线性互补问题的光滑Levenberg-Marquardt方法

本文研究了一个P0非线性互补问题.利用信赖域技术获得了求解该问题的光滑Levenberg-Marquardt算法,该算法在一定条件下具有全局性.利用局部误差界还获得了该算法的超线性和二次收敛.数值结果表明该算法是有效的.     

协作供应条件下成本优化模型及其算法

在保证供应不间断的前提下,讨论了多供应点、多时间需求的协作供应问题,建立了使包括运输成本、购货成本以及库存成本在内的总成本最小的数学模型.设计了一个求解该模型的算法,证明了该算法的可行性和最优性,并给出了该算法的算法复杂度.最后给出了一个算例,和相关算法相比较可知该算法更具有实际应用价值.     

混合整数规划求解多联票据印刷过程中的生产调度问题

多联票据的印刷过程包括排版、单联印刷和多联配页与装订三个过程。该过程是柔性的流水生产线与装配混合的生产系统。本文研究了该系统中的票据印刷生产调度问题,目标是最小化所有产品的最大完成时间（Makespan）。该问题到目前为止还没有人研究,本文首先建立了该问题的混合整数规划模型,然后提出了该模型的求解方法,并给出了该问题的下界。最后的量化示例和算例试验表明本文的模型是有效的。     

$\alpha$-L\"uroth展式的若干度量性质的研究[英文]

本文研究$\alpha$-L\"uroth展式中的若干度量性质. 获得了该展式数字的“0-1”率, 基于该结果, 得到了相应的重对数率, 进一步完善了该展式的度量性质, 作为交错L\"uroth展式的推广, 该论文的结论包含了交错L\"uroth展式相应的结果.     

基于模糊评价法的企业经理人的绩效评估

为了建立一套对企业经理人的绩效进行科学、合理检测的评价体系,首先建立了一套反映企业经理人绩效的二级指标体系,然后构建了一个评价企业经理人绩效的模糊综合评价模型,并将该模糊综合评价模型应用到一个具体的企业,得到了该企业经理人各绩效指标的权重,再通过对该企业具体经理人对应的各二级绩效指标进行评价,然后采用模糊算法计算得到了该经理人的综合绩效分.该评价体系简单方便,有助于企事业单位对自己的高级员工进行有效的人事管理.     

关于信息与计算科学专业的实践教学课程体系构建的一点探讨

在教育转型背景下,信息与计算科学专业实践教学改革势在必行.首先分析了国内该专业实践课程体系设置的现状,提出了该专业课程体系构建的原则,以一个经多年教学改革后积淀的实践课程体系为例探讨了其构建思路,该体系由四大模块构成,在IT人才培养目标上达到了实际效果;为工程应用型本科院校该专业实践课程体系的构建提供了一种可行的思路和方案.     

遗传算法的物理解释

提出了一种理想化的模拟仿生搜索算法——扰动算法 ,以此方法为基础 ,分析了遗传算法的搜索过程和效率问题 ,阐明了遗传算法作为一种次优算法的有效性 .相对于遗传算法的生物解释 ,本文给出了相应的物理解释 .同时 ,本文为遗传算法、进化策略和模拟退火算法找到了一种统一的物理解释 ,揭示了这些重要的仿生类算法实质上的相似性 .     

求解TSP的子空间遗传算法

为避免遗传算法在计算过程中搜索冗余空间而耗费不必要的资源及时间，本提出了一种以经费遗传算法为基础，通过分析问题的特殊解集，以找出原问题解空间的区域特征从而构造出缩小算法搜索空间的子空间遗传算法，并用它求解TSP。结果表明，该算法实施起来非常有效。     

投资项目评价选择模型的遗传算法

针对一类常见的投资项目评价选择模型提出了一种快速有效的遗传算法。考虑到模型的特殊形式，算法采用了特别的编码方式、遗传算子和适应度确定方法，并与穷举法和隐枚举法进行了对比试验，结果表明该方法能快速有效地给出解决方案。     

Robust μ-stability analysis of Markovian switching uncertain stochastic genetic regulatory networks with unbounded time-varying delays

This paper investigates the global robust stability problem of Markovian switching uncertain stochastic genetic regulatory networks with unbounded time-varying delays and norm bounded parameter uncertainties. The structure variations at discrete time instances during the process of gene regulations known as hybrid genetic regulatory networks based on Markov process is proposed. The jumping parameters considered here are generated from a continuous-time discrete-state homogeneous Markov process, which are governed by a Markov process with discrete and finite state space. The concept of global robust μ-stability in the mean square for genetic regulatory networks is given. Based on Lyapunov function, stochastic theory and Itô’s differential formula, the stability criteria are presented in the form of linear matrix inequalities (LMIs). Numerical examples are presented to demonstrate the effectiveness of the main result.     

随机环境下资金预算问题的机会约束整数规划模型

本文基于最新的机会约束规划理论,提出了两类随机环境下资金预算问题的整数规划模型,并且设计了一种基于随机模拟的遗传算法来计算给出的模型．为了例证算法的有效性,本文给出了两类模型的数值例子,并且对其中一个例子给出了不同的参数,测试遗传算法的有效性,数值例子及测试结果均显示,本文所设计的基于随机模拟的遗传算法对于解决本文提出的两类模型是有效的．     

基于遗传算法的木材物流中心选址研究

分析了木材物流模式,建立物流中心选址的数学模型,研究遗传算法求解选址模型的方法,并以永安林业集团股份有限公司的木材物流数据为基础,提出研究区域内木材物流中心选址的实际模型,采用可重复自然数编码的遗传算法求解模型,运用VB编写相应的程序,提高选址决策的效率和精度。     

Mean-semivariance models for fuzzy portfolio selection

This paper discusses portfolio selection problem in fuzzy environment. In the paper, semivariance is originally presented for fuzzy variable, and three properties of the semivariance are proven. Based on the concept of semivariance of fuzzy variable, two fuzzy mean-semivariance models are proposed. To solve the new models in general cases, a fuzzy simulation based genetic algorithm is presented in the paper. In addition, two numerical examples are also presented to illustrate the modelling idea and the effectiveness of the designed algorithm.     

Genetic algorithms and cellular automata in aquifer management

A groundwater management problem is presented involving pumping cost minimization with both well discharges and well locations as decision variables. A grid of candidate well locations is set up and optimal arrangements of wells are sought within this discrete space. A genetic algorithm approach is presented with the following particular features: (a) A suitable scaling is applied to the objective function in order to alleviate its regionally flat behavior. (b) No penalty functions are involved in constraint handling. Instead, the feasible region is transformed into a rectangular domain. The transformation introduced is proved to be bijective. (c) A binary representation of well configurations is presented and compared to a combinatorial one. The binary representation necessitates the introduction of specially designed genetic operators. Besides purely genetic algorithms, the concept of cellular automaton is introduced as the basis of an alternative formulation of the optimization problem. The lattice of the cellular automaton provides the discrete set of candidate well positions. The well configuration is represented by a group of agents occupying an equal number of lattice sites. The agents change positions as dictated by the structure of the automaton and, also, by an associated genetic algorithm, which directs the evolution of the whole scheme toward an optimal configuration. An improved performance of this approach is noted and discussed in comparison to the purely genetic algorithm schemes of the present work. A simulated annealing approach is also applied to the same problem for comparison purposes. Finally, a new and more efficient hybrid annealing–genetic approach is introduced and discussed.     

二层随机规划基于随机模拟的遗传算法

本提出了二层随机规划模型，给出了求解二层随机规划问题的基于随机模拟的遗传算法。实际算例表明算法是可行的、有效的。     

混沌遗传算法

利用混沌序列来构造遗传算子,使不同代之间从短期看似随机的,而从长期看则存在着一种“精致”地内在关系,由此获得了一系列基于混沌序列的遗传算法,这些算法对克服标准遗传算法中的一些不足是有利的,更重要是将混沌引入遗传算法的新思路。