一种新型四阶S型轨迹规划算法的研究与应用北大核心CSCD

提出了一种四阶S型运动轨迹规划的新方法,根据给定参数计算得到最大速度三阶导数作用时间,最大加加速度作用时间和最大加速度作用的时间,通过循环计算的方式得到加速阶段所运动的距离与速度,以加速阶段所达到的速度作为最大速度计算得到最大速度作用的时间.此时,由浮点型转整型数据所产生的误差也可以在其最大速度的匀速阶段得到补偿,最后,减速阶段的数据由S曲线加减速控制中速度曲线的对称性得到.该算法在基于倍福PLC的三动子运料平台中进行了验证,实验表明,提出的S型运动轨迹规划算法在不用过多保存曲线数据的情况下也能获得平滑的速度和加速度,有效地提高了系统的柔性,同时简化了算法的实现,大大地节省了PLC的资源.     

半无限规划的一阶最优性条件和牛顿型算法

在Fischer-Burmeister非线性互补函数的基础上,得到了半无限规划问题的一个新的一阶必要条件,并将半无限规划问题转化成一个光滑的无约束优化问题,给出了适合该问题的一个Damp-Newton算法,数值例子表明:算法结构简单,数值计算有效.     

求解m阶非线性Volterra-Fredholm型积分微分方程的一种算法

针对m阶非线性Volterra-Fredholm型积分微分方程,利用勒让德-伽辽金方法进行求解.勒让德多项式被选作基函数,通过基函数与残差正交得到有限维方程组,求解有限维方程组得到待定系数,便能求出方程的近似解.一些数值算例的给出证明了方法的可行性和有效性.     

一种新型的蝙蝠算法

针对基本的蝙蝠算法在搜索后期易陷入局部最优及寻优性能差等缺陷.提出一种新型的蝙蝠算法(IBA),重新定义了蝙蝠算法的速度迭代公式,将函数适应度值引入速度迭代公式中丰富了种群的多样性,提高了算法的全局及局部搜索性能,通过10个经典的函数及3个非线性方程组的测试,仿真结果表明,改进后的算法提高了解的精度和解的数量.并与其他算法相比,IBA算法具有一定的优越.     

一种自适应的四阶Newton-Cotes求积方法

本文给出了一种基于四阶Newton-Cotes公式的自适应求积算法，该算法能根据给定的容许误差，由计算机自动选取积分步长，克服了由于被积函数的性态不好而导致积分较复杂的缺陷．     

四阶完美幻方的一种简单构造方法

<正>拜读了陈老师提供的文[1]后,我们都被四阶完美幻方那无与伦比的性质所深深吸引,充分感受到数学王国的神奇美妙.通过细致观察文[1]图3的三个四阶完美幻方(见图1),我们发现了其中所有3×3方阵对角的两个数之和都等于17.在这个基础上,经过反复试验,我们兴奋地找到了四阶完美幻方的另一种构造方法,而且比文[1]提供的方法更加简明易懂.     

一种改进的进化规划算法

本对于全局优化问题提出一个改进的进化规划算法，该算法以概率p接收基于电磁理论求出合力方向作为随机搜索方向，以概率1-p接收按正态分布产生的随机搜索方向。改进算法不仅克服了传统进化规划算法随机搜索的盲目性，而且保留了传统进化规划算法全局搜索性。本算法应用于几个典型例题，数值结果表明本算法是可行的，有效的。     

一种求解二阶常微分方程初值问题的四阶方法

我们考虑用线性多步方法与样条函数方法联合求解具有下述初值条件的二阶线性微分方程:(?)本文在理论上证明了用此方法所求得的微分方程近似解 S(x)与微分方程准确解 y(x)之间的误差阶为0(h~4);所举例子的数值结果也进一步证示了理论上估计的正确性;同时也将该方法与标准四阶 Runge—Kutta 方法就所举例子进行了比较,发现本方法较好。     

一种改进的四阶偏微分方程图像去噪模型

针对四阶偏微分方程图像去噪模型对图像平滑区域处理造成不平整现象,以及无法去除椒盐噪声的问题.首先对含噪图像进行高斯滤波,然后通过修改扩散系数得到一个改进的四阶偏微分方程图像去噪模型.MATLAB仿真结果表明:新模型与原四阶偏微分方程去噪模型相比,其去噪图像不仅视觉效果好;而且峰值信噪比也高;另外,新模型还能有效去除椒盐噪声.     

混合约束规划的一种新算法

1 引 言 设本文探讨的非线性规划问题为 minf(x) (1.1a) s.t.C_j(x)=0 j∈E (1.1b) C_j(x)≥0, j∈I (1.1c)其中E={1,2,…,m′} I={M′+1,m′+2,…,m},f(x),C_j(x),j∈E∪I,均为二阶连续可微函数。     

二次规划的一种简易算法

本文对二次规划的单纯形算法，从算法到收敛条件均加以改进，得到更简易的程序和收敛准则。     

多目标规划的一种混合遗传算法

本文利用遗传算法的全局搜索内能力及直接搜索算法的局部优化能力，提出了一种用于多目标规划的混合遗传算法．与Pareto遗传算法相比．本文提出的算法能提高多目标遗传算法优化搜索效率，并保证了能得到适舍决策者要求的Pareto最优解．最后，理论与实践证明其有有效性．     

半无穷规划模型的一阶必要条件及其内点算法

1 引言 考虑下列半无穷规划(SIP)模型其中x∈R~n为有限维变量,给定点y,函数g(·,y):R~n→R为不等式约束,y是一个无穷点集,它为y~0R~l的闭包,而y~0{y∈R~l:h_i(y)<0,i=1,…,p},y=y\y~0为y~0的边界集合,且设f,g,h_i,i∈{1,…,p}均为充分光滑函数。为了方便,记h=(h_1,h_2,…,h_p)~T,集合Ω~0定义为{x∈R~n:g(x,y)<0,y∈y}的某个连通集合,Ω为Ω~0的闭包,Ω为Ω~0的边界集。     

一种非增值型凸二次双层规划的有效算法

主要研究了非增值型凸二次双层规划的一种有效求解算法。首先利用数学规划的对偶理论,将所求双层规划转化为一个下层只有一个无约束凸二次子规划的双层规划问题.然后根据两个双层规划的最优解和最优目标值之间的关系,提出一种简单有效的算法来解决非增值型凸二次双层规划问题.并通过数值算例的计算结果说明了该算法的可行性和有效性。     

一种新型压缩预处理CGS算法

CGS算法是求解大型非对称线性方程组的常用算法，然而该算法无极小残差性质，因此它常因出现较大的中间剩余向量而出现典型的不规则收敛行为．本根据IRA方法提出了一种压缩预处理CGS方法，数值实验表明这种算法在一定程度上减小了迭代算法在收敛过程中的剩余问题，从而使得算法具有更好的稳定性，该法构造简单，减少了收敛次数，加快了收敛速度．     

一种新型的广义规则推理算法

数据挖掘是指从大型数据库的海量信息中有效进行知识发现的过程,而其效能的高低主要取决于搜索机制所依据的算法.有鉴于此,提出了一种基于个体免疫与群体进化机制于一体的一种高效的全局优化搜索算法,即基于免疫规划的广义规则推理算法.与已有算法所不同的是,广义规则推理算法不仅仅着眼于发现一些有关分类方面的信息,而是利用背景理论和先验知识在知识表示与运行效率之间相均衡的基础上,着重新知识的发现和对高级规则的预测.理论分析和仿真实验表明,广义规则推理算法有利于进化群体的相对稳定和整体性能的提高,并可以在规则提取过程中保持较高的精确度.     

四阶Ginzburg-Landau型方程的初值问题

本文研究四阶Ｇｉｎｚｂｕｒｇ－Ｌａｎｄａｕ型方程的初值问题,通过建立一般半线性抛物方程的Ｌτ－解和Ｈｓ－解之间的联系,获得该方程的整体Ｈｓ－解的存在唯一性(ｓ＝１、２)。     

四阶Ginzburg-Landau型方程的初值问题

本文研究四阶Ginzburg-Landau型方程的初值问题,通过建立一般半线性抛物方程的Lr-解和Hs-解之间的联系,获得该方程的整体Hs-解的存在唯一性(s=1,2).     

一种改进的进化规划算法及其收敛性

1　引　言进化算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法 ,主要包括遗传算法 ( genetic algorithms,GA)、进化规划 ( evolutionary programming,EP)和进化策略( evolution strategies,ES) [1 ] .遗传算法 ,进化策略和进化规划分别由 J.H.Holland,I.Rechenberg和 L.J.Fogel提出[2 ,3,4] .这些算法有许多相似性 ,且近年来都被应用于实值连续函数全局优化问题 ,并取得了较好的效果 .一些学者对进化算法的收敛性进行了分析[5,6,7,8] ,但总的说来 ,有关进化算法的理论研究成果目前还不是很多 ,尤其是进化规划和进化策略几…