一种改进的三步搜索块运动估计算法

针对目前块运动估计的三步搜索法和新三步搜索法在搜索时容易陷入局部最小的问题，提出了一种改进的三步搜索法，该算法在三步搜索法的基础上，设计了新的大小菱形综合搜索模板，采取了自适应选择模板的搜索策略，减小了搜索时陷入局部最小的概率，提高了运动估计精度且降低了计算复杂度．模拟实验结果表明，该算法与原三步搜索法相比，运动估计的均方误差更小（降低了0．7）且计算复杂度减小了10％以上。     

基于彩色离焦模糊图像清晰度评价的启发式调焦算法

运用启发式搜索策略提出了一种基于彩色离焦模糊图像清晰度评价的启发式调焦算法。算法采用了以2为模的Sobel算子梯度建立图像清晰度评价函数的数学模型。该评价函数具有无偏性好，单峰性强，灵敏度高，在焦平面变化趋势明显等特点。我们给出了结合启发式搜索策略的具体算法。实验结果证明，所提出的启发式调焦算法精度高，可重复性强，并对图像噪声具有良好的鲁棒性。     

自适应混合演化算法

为避免标准的演化算法演化速度慢，易收敛到局部极值的缺点，融合对梯度的随机模拟，免疫算子，模拟退火算法的思想，提出一种自适应混合演化算法，它在不同的演化阶段自适应的采用不同的演化算子，在演化初期具有较强的全局搜索性能，在演化中后期具有较强的精搜索性能，能迅速收敛于全局最优解；对标准测试函数的仿真结果表明，该算法具有精度高，收敛速度快，稳健性强的优点。     

并行Pareto多目标演化算法

提出并实现了一个并行Pareto多目标演化算法(PPMEA)，PPMEA算法是一个通过演化算法来解决基于Pareto的多目标优化问题的并行计算模型。在这个算法中，采用了并行演化算法中常用的全局并行模型和粗粒度并行岛模型。构成每个岛的子群体以不同的杂交概率和变异概率各自独立的演化，但是每隔一定的代数它们要交换外部集中的个体。标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

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.     

通信网络性能评价的并行分析方法

应用控制科学理论离散事件动态系统摄动分析思想，提出了一种基于无时钟事件追踪法进行并行仿真的快速算法．根据被模拟网络在一组参数下的仿真样本轨迹，同时并行构造一簇不同参数集合下的网络系统样本轨迹．实验结果表明该算法大大提高了通信网随机模拟与性能评估的效率．     

一种非线性自适应粒子群优化算法

针对粒子群优化算法中出现早熟和不收敛问题,分析了基本PSO算法搜索速度对其优化性能的影响,提出了一种根据速度信息非线性自适应调整参数的粒子群优化算法.在算法迭代过程中,粒子随迭代次数和递减指数确定的非线性变化的理想速度自适应调整参数进行搜索,提高了粒子群算法的性能.提出的算法经过测试函数的模拟实验验证,并与其他已有算法进行了比较.实验结果表明,该算法在搜索精度和收敛速度等方面有明显优势,特别是高维、多峰等复杂非线性优化问题时,算法的优势更明显.     

改进的粒子群优化算法在随机需求车辆路径问题中的应用

设计了一种求解随机需求车辆路径问题的改进的粒子群优化（PSO）算法．在算法后期将变异算子引入PSO算法，克服了基本PSO算法易陷入局部最优的缺点．数值模拟结果表明改进的PSO算法提高了全局搜索能力，求解效果优于基本PSO算法和遗传算法．     

基于立队竞争的演化算法

将竞争机制引入到变异算子中，从而使变异算子具有了很强的群体特性，同时为使算子更加简练和更具通用性，在这种竞争中作者更加注重个体适应值的相对次序而不是它们的绝对大小。基于这种思想提出了一种新的演化算法，在该算法中变异的作用已不仅仅是简单地恢复群体中损失的多样性，此时它已成为一种主要的搜索算子。通过实验发现新算法具有很高的搜索效率和求解精度。     

解线性最小二乘问题的一个新并行算法

讨论了求解无约束线性最小二乘问题的一种并行单纯形法以及对它的改进算法并行共轭梯度—单纯形法 .算法本身具有很强的并行机制 ,能够充分地发挥并行机快速省时的特点 .本文也对算法做了理论分析 ,对算法的收敛性给予了证明 (在二维情形下 ) .最后做了数值实验 (由于软硬件条件的限制 ,并行算法未能在并行计算机上实现 ,鉴于这种情况 ,我们所做的数值实验均是在串行机上完成的 )     

凸二次规划非精确不可行内点算法

提出了凸二次规划非确不可地内点算法，该算法使用的搜索方向仅需要达到一个相对的精度，这样的搜索方向可以通过krylov子空间迭代法得到，还分析了算法的全局收敛性，并对算法中非精确牛顿搜索方向的计算进行了讨论。     

改进的静止图像小波零树编码

在深入研究尺度小波变换和嵌入式小波零树压缩编码算法的基础上，探讨了一种改进的小波零树编码算法。通过采用基于嵌入式零树预测扫描算法的改进小波变换编码方法，对小波分解的低频子带图像采用DPCM预测编码，高频子带图像采用了改进的取消重要系数排序的零树预测扫描算法进行压缩编码，使之既具有原零树算法良好的压缩品质，同时也简化了的压缩算法，提高了该算法 的适应性，与JPEG压缩相比，它消除了JPEG图像在高压缩比下的方块效应，取得了令人满意的实验效果。     

有限型多阶段决策问题的并行算法

讨论了在ＭＩＭＤ并行系统上，基于嘉量原理的摹矩阵连摹乘积求多阶段有向图最优路的并行算法．给出了选择顺推方式或逆推方式计算连摹乘的一个计算过程，提出了一个分派到各台处理机的任务基本均衡的ｐ一分划算法，并详细讨论了并行计算的实现，给出了数值试验实例．     

自动铺丝平行等距轨迹规划算法实现

针对复合材料自动铺丝技术轨迹规划问题,提出了一种新的基于测地线的平行等距轨迹规划算法.该算法首先将已知的第一条轨迹线在曲面上等弧长离散得到若干数据点,然后在数据点处曲线切矢和曲面法矢的向量积方向上利用测地线的短程性获得下一条铺放轨迹上数据点,并利用B样条曲线拟和数据点生成铺放轨迹,最后使轨迹线铺满模具表面.算法中测地线利用微分方程组数值求解得到,以曲面曲线弧长为自变量,可实现等距线求解的自适应步长调整和较高的精度.经实际算例验证,该算法简单实用,精度能够满足铺丝技术工艺要求.     

求解非线性最小二乘问题的迭代法

基于解线性方程组的Jacobi迭代法的思想，本文提出了一种求解非线性最小二乘问题的迭代法，大量的数值试验表明该迭代法具有较好的收敛性，另外，还将所设计的迭代法进行了并行化。     

一类线性方程组的求解及其并行算法

本文对由子结构法来逼近偏微分方程所得到的一类线性方程组给出了一个求解方法,并就其平行性的实现进行了分析和讨论。     

软件管道化方法

用完全数据关联图CDG来表述软件管道化问题,图中有向边表示循环中各指令间的关联性,同时提出了基础集的概念,平行可扩展的基础集可以覆循环的指令,文中用遗传算法来搜索基础集的最优解或次最优解,这种方法可以处理所有可能的数据关联性,从而可以将循环高度并行化。     

一种求解约束条件下多变量非线性函数所有全局最优解的区间算法

研究和实践中经常会遇到附有约束条件的非线性优化问题，对这类问题，通常采用随机搜索的方法来解决，但是，随机搜索法不能证明所得到的解就是全局最优解．本文给出了一种求解约束条件下非线性优化问题所有全局最优点和最优值的区间算法，该算法非常宜于解决优化问题，它能求出问题的所有全局最优解，给出解的包含区间，并很容易获得解的逼近误差，这是随机搜索等其他方法做不到的．理论分析和数值结果均表明，区间算法是稳定而可靠的．