2011年研究生建模竞赛B题的评阅综述

本题从一项科研项目中提炼、并结合目前成为关注热点的隐身技术而设计,侧重于数学建模.结合题中的2个问题,可以抽象出3个平时比较少见的数学模型:几何模型,反射投影模型和积分方程模型.在竞赛中,前2个模型都有部分同学正确地得出,可惜的是,问题2所要求的积分方程模型,在近500份答卷,却无人得出,甚为遗憾.问题2属于一个需要同时确定数个彼此关联影响的函数的问题,处理这样问题的基本方法是建立以这些函数为变量的方程组,在这里由于确定相互影响的定量关系必须用积分,所以最终得出的是一个积分方程组.微分积分是大学数学中最基本最重要的概念和方法,由此不难看出,我们的基础教育中的弊病与问题,这需要引起有识之士们的反思.     

实现快速全局优化的跨越函数方法

本文提出了一种快速求解全局优化问题的跨越函数方法,与以填充函数法为代表的一类全局优化方法相比,本文定义的跨越函数直接凸显了在求解全局优化问题时构造辅助函数的目的,更重要的是跨越函数方法能够一步跨过函数值比当前局部极小值高的区域,而直接找到原函数f(x)的位于函数值比当前局部极小值低的区域中的局部极小点,加快了全局寻优的过程,并且通过有限次迭代,找到全局最优解.     

整体退火遗传算法的几乎处处强收敛性

本文通过鞍论来分析整体退火遗传算法收敛的特性，得出整体退火遗传算法几乎处处强收敛的条件∑n=1^∞e^-δ,Tn＜ ∞，并且给出其收敛率0（1/N N0 （2-Cn^-^N0-mn^-^N0)e^(△-d)/Tm)。     

基于共轭梯度法的盲分离在线算法

在严格论证盲分离问题与数学上的最优化问题等价的基础上,把问题的重点集中在对该最优化问题的寻优上.由于盲分离最优化问题的目标函数的特点,在欧氏空间中对决策变量(分离矩阵W)进行寻优求解带来诸多复杂因素,寻优算法在弯曲的黎曼空间中动态运行是解决这些问题的一条可行途径.为此,本文在改进 NGA 和 PDFA 算法的基础上,结合在线算法 PDEA 在估计信号的得分函数的较好效果,和求解最优化问题的共轭梯度法较快收敛性能,提出了具有自学习能力,并继承共轭梯度法特点的盲分离在线算法 PDEA-CONJ.此算法应用到盲分离问题中,在混合矩阵严重病态情况下能取得了较好分离效果.实际算例验证了其收敛性和有效性.     

遗传算法收敛率的下鞅分析

通过鞅论分析来给出遗传算法的收敛率 ,这种分析方法的优势在于它不依赖于染色体的编码形式如常用的二进制形式 ,也不依赖于转移矩阵及其特征值的分析 ,它只以概率来给出遗传算法的收敛率 ,在形式上更加简单明了 ,这是鞅分析优于其它分析如马尔可夫链分析的独特优势 .本文分别对在一定条件下收敛的杰出遗传算法和整体退火遗传算法给出了收敛率的概率形式o( 1- mNn · sNn)和o 1N +N0+( 2 - cN0n - mN0n)e(Δ-δ) /Tn .     

2010年全国研究生数模竞赛D题的评阅综述

2010年全国研究生数学建模竞赛D题的素材取自一项科研项目.将本题建为何种模型取决于建模人的数学基础和对本题描述运动过程的认识深度.评述介绍了三种建模思路:刚体平面运动模型,最优控制模型和微分方程模型,其中微分方程模型是在阅卷过程中从考生答卷中发现的,从答卷中发现了不少有共性的毛病,反应出国内大学和研究生数学教育中的弊病,值得有识之士们重视.