基于模拟植物生长算法构造Steiner最优树问题研究

Steiner最优树问题是指对于给定区域内的点集,通过引入Steiner点集将区域中的点连接并保证连通的网络达到最小.该问题已成为经典的优化组合问题之一.提出一种基于模拟植物生长算法生成Steiner最优树的连通算法来实现网络连通.通过对实例的实验及结果分析,结果表明本算法不仅可获得最优解,精度和性能也有提高,明显优于其它方法.     

灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法研究

分析目前灾情巡视问题求解方法存在的缺陷,归纳出灾情巡视问题两目标优化模型.针对灾情巡视问题模型特点,引入蚁群算法和多目标优化理论,提出两个灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法:算法1将灾情巡视问题的道路网络转化为完全图,增加m-1个(m为巡视组数)虚拟巡视起点,将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,然后使用蚁群算法和多目标优化理论进行迭代求解.算法2使用一只蚂蚁寻找一个子回路,m个子回路构成一个灾情巡视可行方案,采用罚函数法和多目标优化理论构建增广两目标优化评价函数,使用g组,共g×m只蚂蚁共同协作来发现灾情巡视问题的最优解.算法特点:①算法1将灾情巡视两目标优化问题转化为单旅行商两目标优化问题,可以充分利用已有蚁群算法求解单旅行商问题的研究成果;②两个算法引入蚁群算法,提高了算法效率;③两个算法克服目前灾情巡视问题的求解方法不严密性缺陷;④两目标优化算法可以为用户提供多个满足约束条件的Pareto组合解,扩大了用户选择范围,增强了算法的适用性.算法测试表明:灾情巡视问题的蚁群两目标优化算法是完全可行和有效的.     

GH分布族下资产收益率分布拟合优度比较——基于中国证券指数高频数据的实证研究

资产收益率分布假设对期权定价、对冲,风险度量和组合资产优化的结果有着重要影响.但由于资产收益率的"程式化性质",经典正态分布假设不能很好拟合实际收益率分布.广义双曲线分布,作为子分布及极限分布非常丰富的分布族,在资产收益率分布拟合中已取得良好效果.在讨论第三类修正贝塞尔函数和广义逆高斯分布性质基础上,借助于正态均值-方差混合理论,得到广义双曲线分布及其极限分布.在McNeil,Frey和Embrechts(2005)算法框架内,以及WenBo Hu(2005)算法改进基础上,对参数估计的算法做了实质性改进:用两个重要参数χ和ψ的线性关系,代替了一个包含第三类修正贝塞尔函数的方程,避免了对该方程数值求解.在实证部分,选择了3个主要指数,利用GH分布的两个子分布和两个极限分布对过滤后的指数收益率进行拟合,并对它们的拟合优度和收敛速度做了比较.     

问卷设计知识管理中的范例推理

将范例推理技术应用于问卷设计知识重用过程中,提出了基于范例推理的问卷设计知识重用系统的应用框架,研究了问卷设计CBR系统中的一些关键技术:范例的表示、范例组织、范例检索算法、范例修正优化和重用、范例学习等.范例检索采用KNN法与遗传禁忌算法相结合的混合检索机制,通过建立GA适应度函数模型以及选择、禁忌交叉、禁忌变异算子等自动确定权重.我们组织和建立了初步的范例知识库,进行了相关实验.结果表明,融合遗传算法的范例检索方法可较大程度上缩短设计时间、提高问卷设计效率和质量,并有效地支持问卷设计的知识重用和知识管理创新.     

非线性最小二乘问题收敛性的证明

主要讨论了无约束最优化中非线性最小二乘问题的收敛性.侧重于收敛的速率和整体、局部分析.改变了Gauss—Newton方法收敛性定理的条件,分两种情况证明了:(1)目标函数的海赛矩阵正定(函数严格凸)时为强整体二阶收敛;(2)目标函数不保证严格凸性,但海赛矩阵的逆存在时为局部收敛,敛速仍为二阶,同时给出了J(X)~(-1)和Q(X)~(-1)之间存在、有界性的等价条件.     

基于FCM算法的小脑基因模糊聚类分析

探讨基因表达数据的聚类分析方法,结合一种聚类结果的评判准则,应用于胎儿小脑基因表达数据,得到了最优的聚类结果,并做出了生物学解释.利用Matlab软件进行了仿真,利用模糊聚类Xie-Beni指数得到了最优聚类数,并把每一类对应的基因标号输出到txt文件,最后进行生物学解释.得到的小脑基因最优聚类数为3类,与生物学意义比较吻合,各类中的基因功能接近.基于FCM算法的基因模糊聚类是有效的,结果具有一定生物学意义,能对生物学基因聚类有一定指导作用.     

枪弹头痕迹自动比对数学模型的研究及统计分析

对于题目中的几个问题,首先给出了一个计算并消除两组划痕数据之间平移误差和转动误差的精确算法,然后利用中值滤波+低通滤波+高斯滤波的方案来消除噪声和误差,最后对过滤后的数据进行分析,提取了一维特征向量并提出了比对特征相关系数作为检验弹头相似程度的标准.     

110警车配置及确定巡逻方案的问题

主要讨论社会安全系统中警车的优化配置及巡逻方案的合理安排问题.首先对道路和重点区域进行合理离散化,再根据离散化后得到的新地图计算出各个离散道路点的邻域,然后对静态过程使用模拟退火算法得到静态优化值,最后根据不同的目标和需求,通过对动态过程进行仿真,从而得到最后满足要求的动态优化值,并按照问题要求给出所需的评价值和合理的警车巡逻方案.该模型原理清晰易懂,采用启发式算法,计算简单,通用性强,优化性能显著,稳定性好.     

城市交通疏导的优化算法及应用研究

城市交通是一个随机性很强、复杂的系统.影响城市交通顺畅的因素很多,针对目前交通存在的问题,由具体实例到抽象特性,从城市局部到整体进行了研究分析.在现有硬件设施的基础上,采用最优化算法,对比现有算法存在的缺点提出新的优化策略,便于智能交通管理.     

系统RDP中的广义重言式理论

研究带参数的模糊逻辑系统RDP中的广义重言式理论.结果表明系统RDP中只有三种不同的广义重言式,即(1/2),重言式,(1/2)+-重言式和重言式.将一些多值逻辑系统和模糊逻辑系统中行之有效的升级算法运用于系统RDP,证明在该系统中,升级算法可以将可迭0-重言式和可达(1/2)-重言式分别提升为可这(1/2)-重言式和可达(1/2)+-重言式,但是,对可达(1/2)+-重言式升级算法的结果仍然得到可达(1/2)+-重言式.这表明对非重言式有限次利用升级算法未必能得到重言式.