一种新的多目标演化算法--稳态淘汰演化算法

提出一种新的多目标演化算法，稳态淘汰演化算法（Steady Elimination Evolutionary Algorithm），该算法利用稳态淘汰策略，能够在不需要额外计算量和存储空间的情况下，自发地保存精英个体(elitist），试验结果表明该算法优于当前的多目标演化算法。     

Banach空间中关于增生算子方程的迭代法的强收敛定理

设X是一实Banach空间,且TX→X是Lipschitz连续的增生算子.在没有假设lim αn=1imβn=0之下,本文证明了,Ishikawa迭代序列强收敛到方程x+Tx=f的唯一解,而且还对Ishikawa迭代序列提供了一般的收敛率估计.利用该结果,我们推得,当TX→X是Lipschitz连续的强增生算子时,Ishikawa迭代序列强收敛到方程Tx=f的唯一解.     

基于指数分布的进化策略

典型的进化策略受自然进化过程的启发而成为求解全局优化问题的重要方法。传统的ES变异算子作为一个主要的进化技术是建立在正态分布的随机变量基础上的，本文提出了基于指数分布的进化策略由于采用了新的变异算子有效地减少了产生探试解的成本，从而优于传统的进化策略。     

向量优化问题广义有效点的一个存在性定理

利用集值映射不动点定理及最优化问题与变分不等式的关系给出线性G^↑ateaux可微的锥凸映射的广义有效点的一个存在性定理。     

瑶药野葛花中6种无机元素的测定

用原子吸收光谱法测定野葛花原生药、野葛花汤剂中的 Ca、Mg、Cu、Zn、Fe、Mn等 6种无机元素含量。结果表明 ,原药和水煎液中 Ca、Mg含量比较丰富 ;各种元素的煎出率存在着较大的差异 ,其中 Cu、Zn、Fe的煎出率较高 ,Zn最高 ,达到了 82 .5 6 % ;Ca最低 ,为 5 .5 8%。并且将其结果与葛根的无机元素做了比较。为探讨无机元素与中药药效之间的关系提供了基础数据。     

有限元节点编号优化

从分析最简单最优的矩形单元节点编号着手，分析其特点，得出各个节点的相邻单元节点编号总和除以该节点相邻单元数所得的节点商以及相邻单元最小最大节点编号和都为升序排列。总结出一种新型的有限元节点重编号方法，并举例说明该算法能减少有限元的带宽。     

优化灰导数白化值的无偏灰色GM(1,1)模型

通过优化灰导数白化值 ,建立了无偏的 GM(1,1)模型 ,给出了估计模型参数的方法 ,证明了无偏GM(1,1)模型具有白指数律重合性 ,提出了新的预测公式 .实例分析表明 ,新方法提高了模型的精度 ,扩大了模型的适用范围 .     

一种基于闭环优化的新型鲁棒预测控制方法

针对带约束的凸多面体线性不确定模型，提出了一种新型鲁棒预测控制方法，它采用离散化的不确定模型构造最小－最大优化控制问题，并在其中直接引入状态反馈机制，与其他最小－最大预测控制方法相比，这种方法等效于增加了控制序列的长度，为优化问题增加了更多的自由度，从而扩大了可行域，作为最小化目标的是离散化不确定系统在整个预测时域上二次型成本函数的最大值，而不是各预测阶段应成本项的上界之和，从而减少了与最小－最大优化相关的方程个数，有利于降低计算复杂性，文中进一步证明了不确定系统的闭环稳定性取决于优化问题在初始时刻的可行性，并将优化问题转化为线性矩阵不等式形式。最后，以数值仿赵例子验证了方法的有效性。     

资源有限网络计划的PRWI启发式优化方法

本文在综合考虑了有资源约束的网络计划结构特征、资源强度、时间约束等方面因素的基础上，提出了一种新的资源优化的启发式优化方法—ＰＲＷＩ方法，并通过分析证明了该方法处理问题的效果较现有的其它方法好。