叠压缩型不动点迭代算法的收敛速度

本文给出了叠压缩型映照不动点迭代算法的三种收敛速度,作为应用,给出了多元非线方程组解的存在性定量的一个推广。     

变邻域模拟退火算法求解速度时变的VRPTW问题

本文在经典的带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)的基础上,考虑不同时间段车辆行驶速度不同的情况,研究速度时变的带时间窗车辆路径问题(TDVRPTW),使问题更具实际意义。本文用分段函数表示不同时间段下的车辆行驶速度,并解决了速度时变条件下行驶时间计算的问题。针对模拟退火算法(SA)在求解VRPTW问题时易陷入局部最优解,变邻域搜索算法(VNS)在求解VRPTW问题时收敛速度慢的问题,本文将模拟退火算法以一定概率接受非最优解的思想和变邻域搜索算法系统地改变当前解的邻域结构以拓展搜索范围的思想结合起来,提出了一种改进的算法——变邻域模拟退火算法(SAVN),使算法在退火过程中一陷入局部最优解就改变邻域结构,更换搜索范围,以此提升算法跳出局部最优解的能力,加快收敛速度。通过在仿真实验中将SAVN算法的求解结果与VNS算法、SA算法进行对比,验证了SAVN算法确实能显著提升算法跳出局部最优解的能力。     

基于免疫算法的组合预测方法

利用免疫算法搜索全局最优解能力,提出了一种其于免疫算法的组合预测权系数确定的新方法,并给出了具体算法.仿真实验结果表明了免疫算法在组合预测方面具有很好的可行性和有效性.     

基于信息熵的改进鲸鱼优化算法

针对鲸鱼优化算法在面对复杂优化问题时,存在易陷入局部最优和收敛精度低等缺点,在原始鲸鱼算法的基础上,提出了信息熵的改进鲸鱼优化算法.信息熵本身是一种不确定的度量,利用信息熵在路径选择时调控鲸鱼搜索的范围,克服基本鲸鱼优化算法的不足,使算法的全局收敛速度得到提高.通过选取6个标准测试函数进行仿真实验,对改进鲸鱼优化算法、基本鲸鱼优化算法、粒子群算法进行比较,数据结果表明改进鲸鱼算法在处理高维复杂组合优化问题上的可行性与有效性.     

反演声波阻尼系数的另一种方法

提出了一种方法,利用正则化方法和积分方程,由散射波的近场数据反演时间调和声波阻尼系数.给出了该方法收敛性的证明及数值例子,算法与数值例子表明这种方法不仅简单而且很有效.     

基于离散速度的层控地震速度模型分析

地波速度大小主要取决于通过介质,在构造起伏严重的地区,通过井点准确时深标定确定离散速度,基于井点准确的速度资料由地震反射层位控制空间速度模型,通过实例分析确定了此种时深转化方法的可行性.     

改进的群搜索优化算法

标准的群搜索优化算法(GSO)是一种新的群智能优化算法,适用于解决高维函数的优化问题,而且简单高效,易于实现,但在其优化的后期容易陷入局部最优.为进一步提高其收敛速度和精度,对GSO算法进行了改进.保留其"发现者-加入者"模型,针对GSO算法发现者和游荡者搜索的无目的性,引进最大下降方向和杂交策略,发现者按角度搜索的同时也按最大下降方向进行搜索,游荡者通过基因突变策略的方式生成.通过23个基准测试函数对GSO算法和改进的GSO算法进行测试,结果表明改进的GSO算法在收敛速度和收敛精度上优于标准GSO算法.     

基于模拟退火的CRS算法

本文是对非线性规划问题提出的一种算法,该算法把模拟退火算法应用到CRS算法中,根据模拟退火算法每一次迭代都体现集中和扩散两个策略的平衡的特点,使CRS算法更能够搜索到全局最优解,而不会陷入局部最优解。最后把提出的算法应用到两个典型的函数优化问题中,结果表明,算法是可行的、有效的     

一种新的有杆抽油泵功图诊断模型及计算方法

通过对多级杆柱上的微元体进行动力学分析,对现有的Gibbs模型进行了改进,建立了一个新的有杆抽油泵功图诊断数学模型.采用隐式差分格式和变步长有限差分格式对模型进行求解,得到了接箍上、下分界面处和抽油杆均质段任意位置处的位移及载荷表达式,推导了等效阻尼系数的计算公式,建立了相应的迭代算法来计算井下泵功图.以某油井地面示功图为例,利用该模型进行了实例计算,与Gibbs方法对比结果表明,该模型及算法得到的泵功图更接近实际.     

基于速度越界处理与高斯扰动的改进蝙蝠算法

蝙蝠算法(Bat algorithm,BA)是一种新型的、搜索全局最优解的元启发式算法.为解决蝙蝠算法局部搜索时易陷入局部极值的问题,提出一种基于速度越界处理与高斯扰动的改进蝙蝠算法(VGBA).该算法利用速度的越界处理控制蝙蝠位置更新的范围,利用高斯扰动增强蝙蝠算法的全局搜索能力.选取8个测试问题进行数值实验,实验结果表明,VGBA算法在收敛精度和稳定性上比BA算法有显著提升.     

信赖域算法的修订算法

为了求得非线性优化问题的最优解,必须从收敛的可能性和收敛速度入手实现有效的计算方法.为此,通过改变作为搜索方向的下降方向,并适当修订信赖范围,在信赖域算法的基础上提出了一种修订的最优化问题的求解方法.计算方法的计算程序虽然有些复杂,但从整体收敛性和计算可行性方面来说是一个有效的方法.     

A Complex Mode Method for Wind-Induced Responses of 6-Parameter Practical Viscoelastic Damping Energy Dissipation Structures Based on the Davenport Wind Speed Spectrum北大核心CSCD

针对六参数实用黏弹性阻尼耗能结构,基于Davenport风速谱系列响应问题进行了系统的研究.首先,利用六参数黏弹性阻尼器的微分型本构关系,建立了耗能结构基于Davenport风速谱激励下的运动方程;然后,运用复模态法将耗能结构的运动方程由二阶微分方程转化为一阶方程,获得了耗能结构系统对风振激励响应的频域解和功率谱密度函数表达式;最后,利用数学恒等式,基于随机振动理论获得了耗能结构系统在Davenport风速谱激励下的响应和阻尼器受力的解析解.该文方法不仅考虑了结构系统在风振激励作用下全振型展开的结果,表达式较现有结果更为简便,效率及精度更高,且适用于非经典阻尼结构.     

一个基于近似下降方向的免梯度算法

本构造一个求解非线性无约束优化问题的免梯度算法，该算法基于传统的模矢法，每次不成功迭代后，充分利用已有迭代点的信息，构造近似下降方向，产生新的迭代点。在较弱条件下，算法是总体收敛的。通过数值实验与传统模矢法相比，计算量明显减少。     

某些发展方程的渐近波速和行波解研究简介

非线性发展方程渐近波速和行波解的存在性是发展方程理论研究中两个重要课题,因其具有强烈的实际背景和对数学理论提出的许多挑战性问题,正引起愈来愈多数学家的广泛关注,近30多年来,特别是近10年,对一些典型类型发展方程行波解及其相关的最小波速、渐近波速的理论研究得到了迅速发展,涌现出很多代表性的成果,本文力求总结这一领域的最新进展,向读者展示相关问题发展的背景、线索、脉络和重要的研究方法,以期待研究的进一步深入。     

面向全局优化基于分形的混合混沌优化算法

Julia集具有分形结构,一旦确定吸引域边界上任一点,就可通向任一个吸引周期点的吸引域.Newton-Raphson法利用此性质可计算方程所有根,并可精确计算BFGS法和共轭梯度法中下降方向步长,将两种算法分别与混沌优化算法结合,因而从新的视角建立一种融合分形理论的混合混沌优化算法.研究表明,所提出算法的计算效率高于利用Wolf一维不精确搜索求得步长的混合算法,而且混合混沌BFGS算法的优化能力优于混合混沌共轭梯度算法,也说明BFGS的局部搜索能力比共轭梯度法强.     

基于遗传算法与牛顿法的联合算法在地表发射率反演中的应用

结合遗传算法全局高效搜索和牛顿法局部细致搜索的优势,充分利用一种算法的优点弥补另一种算法的不足,进而引入一种基于遗传算法和牛顿法的联合算法,并将联合算法应用于反演地表发射率的函数关系中.结果表明,联合算法中由遗传算法提供的初始值使得牛顿法下降的速度快,且很快趋于稳定,达到精度要求;而由任意初始值提供给牛顿法,目标函数下降到一定阶段后反而有所回升,然后才保持稳定,且经和联合算法迭代相同的次数后,目标函数的值仍然非常大,远远达不到要求.因此,从可行性、计算效率上看,联合算法均优于单纯的牛顿法,是一种性能稳定,计算高效的下降方法.     

一种基于EKF的弹丸最优速度预测算法

弹丸运动速度的高精度测量是测量弹丸膛内其他运行参数的基础.采用极值法测量弹丸运动速度时,传统的做法是直接对解算出的速度信息进行数据拟合,用拟合结果去描述弹丸速度信息,这样做在一些工程应用中虽然能达到技术指标,但误差还是较大.提出基于扩展卡尔曼滤波的预测算法,对极值法解算出的弹丸速度信息进行最优预测,进一步提高了弹丸速度的测量精度.通过实测信号进行验证分析,弹丸速度的测量值更加逼近理论值,误差更小,方法具有工程应用价值.     

基于AHP-DEMATEL法的权重计算方法研究

权重是重要程度的体现形式,常用于系统评价过程.AHP就是一种将定性问题定量化,既简单又灵活的权重计算方法,但将复杂问题简单化会常常忽略因素之间的相互影响,可能造成结果的偏差.围绕系统评价中权重计算问题,提出了改进的AHP-DEMATEL的方法,通过计算初始权重和影响度、被影响度,并将被影响度融入到影响权重中,从而获得综合权重.方法不仅考虑了各风险因素在风险指标系统中对上层指标的作用,而且考虑了风险因素之间的依存关系避免单个专家意见的局限性,也降低了信息过渡使用所带来的评价误差.将改进后的方法用于物流信息集成风险的因素关系分析的实例,实证表明,改进方法在物流信息集成风险分析中的应用不仅简化了计算过程而且更加逼近现实情况,为决策者提供更为科学、准确的决策依据.     

基于混沌粒子群算法的Tikhonov正则化参数选取

Tikhonov正则化方法是求解不适定问题最为有效的方法之一,而正则化参数的最优选取是其关键.本文将混沌粒子群优化算法与Tikhonov正则化方法相结合,基于Morozov偏差原理设计粒子群的适应度函数,利用混沌粒子群优化算法的优点,为正则化参数的选取提供了一条有效的途径.数值实验结果表明,本文方法能有效地处理不适定问题,是一种实用有效的方法.     

基于乌鸦喝水的元启发式优化算法

启发式优化算法已成为求解复杂优化问题的一种有效方法,可用于解决传统的优化方法难以求解的问题.受乌鸦喝水寓言故事启发,提出一种新型元启发式优化算法—乌鸦喝水算法,首先建立了乌鸦喝水算法数学模型;其次,给出实现该算法的详细步骤;最后,将该算法用于基准函数优化,并将该算法与乌鸦搜索算法、粒子群优化算法、多元宇宙优化算法、花授...