线性规划问题的规范型算法

提出了线性规划问题的两种规范标准形式；证明了任意一个线性规划问题都可化为这两种形式之一；给出了不需引入人工变量的线性规划问题的求解算法。     

资源有限的加权总完工时间单机排序问题

本讨论资源有限的加权总工时间单机排序问题，对现在仍为OPEN问题1｜pj=bj-ajuj，∑uj≤U｜∑wjCj给出了一个有关最优解中最优资源分配的重要性质，并利用该性质分别给出了三种情况bj=b,wj=w,aj=a；bj=b,wj=w,uj=u；aj=a,wj=w,uj=u的最优算法。     

多心理账户下机构投资者的风险优化研究

从决策有限理性角度，引入行为金融理论于机构投资风险优化系统，对多心理账户条件下机构投资的风险优化设计进行了研究。以Friedman和Savage之谜为释例，对机构投资风险优化中的诸多非标准金融异像进行了解释。以Shefrin和Statman行为证券组合理论为核心，建立了多心理账户条件下机构投资的风险优化模型，为机构投资的风险优化实践提供了一种量化分析工具。     

基于MMD算法的HMM参数重估计的矩阵表示

本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．     

Optimization of High-Order Harmonic by Genetic Algorithm for the Chirp and Phase of Few-Cycle Pulses

The brightness of a particular harmonic order is optimized for the chirp and initial phase of the laser pulse by genetic algorithm. The influences of the chirp and initial phase of the excitation pulse on the harmonic spectra are discussed in terms of the semi-classical model including the propagation effects. The results indicate that the harmonic intensity and cutoff have strong dependence on the chirp of the laser pulse, but slightly on its initial phase. The high-order harmonics can be enhanced by the optimal laser pulse and its cutoff can be tuned by optimization of the chirp and initial phase of the laser pulse.     

免疫算法在车辆调度问题中的应用

免疫算法是模仿生物体高度进化、复杂的免疫系统仿生的一种智能化启发式算法。本文根据车辆调度问题的具体情况，应用免疫算法解决车辆调度中路线安排问题，并提出了一种基于分组匹配的亲和力的计算方法。实验结果表明，免疫算法能有效地应用于车辆调度中路线安排问题。     

一般组合弹性结构的数学模型

研究由任意多个体、板、梁构成的一般组合弹性结构静态问题. 通过最小势能原理和虚功原理建立问题在向量表示下的数学模型. 在获得了一般组合弹性结构上的广义Korn不等式后, 利用Lax-Milgram引理证明了模型的唯一可解性. 在对解做合理的正则性假设的条件下, 由相应变分形式导出向量表示下的所有平衡方程, 并得到了一个对该问题进行有限元分析时有重要作用的恒等式.     

计数法（2）

“算两次”的典型做法是选择一个适当的量，从两个方面去考虑它，“一方面…，另一方面…，综合起来可得…．”好像三步舞曲，这种舞曲在组合计数中常常用到．     

应用自动微分的Newton-PCG算法

一类新的使用符号微分的Newton-PCG型算法在文献[1]和[2]被导出来了。本文建立和研究应用自动微分的相应的Newton-PCG算法，理论分析和数值实验结果显示应用自动微分之后，目标函数的维数或复杂性越大，Newton-PCG算法对Newton法的改进越显著。     

二维椭圆型方程反问题中优化算法的比较

近年来，决定椭圆型方程系数反问题在地磁、地球物理、冶金和生物等实际问题上有着广泛的应用．本文讨论了二维的决定椭圆型方程系数反问题的数值求解方法．由误差平方和最小原则，这个反问题可化为一个变分问题，并进一步离散化为一个最优化问题，其目标函数依赖于要决定的方程系数．本文着重考察非线性共轭梯度法在此最优化问题数值计算中的表现，并与拟牛顿法作为对比．为了提高算法的效率我们适当选择加快收敛速度的预处理矩阵．同时还考察了线搜索方法的不同对优化算法的影响．数值实验的结果表明，非线性共轭梯度法在这类大规模优化问题中相对于拟牛顿法更有效．