基因组重排问题的一个近似算法

分子生物学中基因无方向的反向基因组重排问题在数学上已被证明是一个NP困难问题．基于断点图的概念，给出一个时间复杂性为O(max{b^(π)，nb(π)})，空间复杂性为0(n)的求其近似最优解的算法．其中n为基因组中基因个数，π=(π1,π2，…，πn)表示n个基因的一种排列，b(π)表示排列π中的断点数．数据实验的结果表明，该近似算法可以求得较好的结果．     

CONVERGENCE OF CASCADE ALGORITHMS AND SMOOTHNESS OF REFINABLE DISTRIBUTIONS

In this paper, the author at first develops a method to study convergence of the cascade algorithm in a Banach space without stable assumption on the initial (see Theorem 2.1), and then applies the previous result on the convergence to characterizing compactly supported refinable distributions in fractional Sobolev spaces and Holder continuous spaces (see Theorems 3.1, 3.3, and 3.4). Finally the author applies the above characterization to choosing appropriate initial to guarantee the convergence of the cascade algorithm (see Theorem 4.2).     

A parallel method for time discretization of parabolic equations based on Laplace transformation and quadrature

We consider the discretization in time of an inhomogeneous parabolicequation in a Banach space setting, using a representation ofthe solution as an integral along a smooth curve in the complexleft half-plane which, after transformation to a finite interval,is then evaluated to high accuracy by a quadrature rule. Thisreduces the problem to a finite set of elliptic equations withcomplex coefficients, which may be solved in parallel. The paperis a further development of earlier work by the authors, wherewe treated the homogeneous equation in a Hilbert space framework.Special attention is given here to the treatment of the forcingterm. The method is combined with finite-element discretizationin spatial variables.     

On computation of the greatest common divisor of several polynomials over a finite field

We propose a probabilistic algorithm to reduce computing the greatest common divisor of m polynomials over a finite field (which requires computing m−1 pairwise greatest common divisors) to computing the greatest common divisor of two polynomials over the same field.     

基于进化人工神经网络的组合系统滤波技术

在组合系统运用Kalman滤波器技术时,准确的系统模型和可靠的观测数据是保证其性能的重要因素,否则将大大降低Kalman滤波器的估计精度,甚至导致滤波器发散.为解决上述Kalman应用中的实际问题,提出了一种新颖的基于进化人工神经网络技术的自适应Kalman滤波器.仿真试验表明该算法可以在系统模型不准确时、甚至外部观测数据短暂中断时,仍能保证Kalman滤波器的性能.     

线性规划联合算法的理论与应用

本在[1]的基础上．较系统的叙述了线性规划联合算法的步骤、相关理论及其应用，指出该算法具有避免人工变量、减少迭代次数、使用灵活、应用方便等特点。     

求解一类非单调线性互补问题的宽邻域内点方法及其计算复杂性

对于一类非单调线性互补问题给出了一种新的算法——宽邻域内点算法，并讨论了其计算复杂性。     

基于遗传算法和指标满意度求解的第三方物流企业物流中心选址方法

本利用AHP和模糊综合评价法评价物流中心选址的定性指标、用量化选址模型结合遗传算法计算定量指标，再藉助指标满意度求解把定性和定量的指标进行综合，从而为决策对物流中心选址做出科学的决策提供支持。     

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。