基于传输函数理论的四值CMOS电路

本文提出了传输函数理论。在这一理论中,四值变量与逻辑变量被区分,同时,三种新运算——阈比较运算、传输运算及并运算被引入。由于这些运算能描写MOS晶体管的工作原理,因此用它们及逻辑运算表示的传输函数能直接指导四值CMOS电路的实现。文中提出了若干基本传输函数的CMOS电路设计,它们经计算机模拟被证明具有正确的逻辑功能与理想的DC传输特性。此外,本文还介绍了四值CMOS传输网络的综合技术。     

基于遗传模拟退火算法的矢量量化码书设计

首先介绍了遗传算法和模拟退火算法等全局优化算法,并针对遗传算法的早熟现象和容易陷入局部最优的缺点,将模拟退火算法引入到遗传算法中,提出了遗传模拟退火矢量量化码书设计(GSAKVQ)算法.此外,针对基于划分的染色体编码方式的特点,算法提出了新的有效的交叉算子和变异算子.同时,将算法从输入空间映射到特征空间,提出了相应的遗传模拟退火核矢量量化算法,改善了算法在某些数据集上的不足.最后,通过实验表明,GSAKVQ算法,在大部分的数据集上都能取得较好的结果,从而验证了算法在数据聚类问题上的有效性.     

一类非凸不可微规划的算法

讨论一类带非凸不可微函数约束的非凸不可微规划的求解．提出一种基于分枝定界技巧的算法,该算法具有全局收敛性。     

基于核函数求解LCPs的全-Newton步不可行内点算法

本文对P_*(κ)线性互补问题设计了一种基于核函数的全-Newton步不可行内点算法,是对Mansouri等人提出的单调线性互补问题全-Newton步不可行内点算法的改进与推广.算法的主迭代由一个可行步和几个中心步构成且可行步采用小步校正.通过建立和应用一些新的技术性结果,证明了算法的多项式复杂性为O((1+2κ)~(3/2)(1og_2log_264(1+2κ))nlogmax{(x0)Ts0,||r0||}/ε),当k=0时,与当前单调线性互补问题的不可行内点算法最好的迭代复杂性界一致.最后,用Matlab数值实验验证了算法的可行性.     

云计算环境下人工蜂群作业调度算法设计

针对云计算环境下作业调度优化问题,提出了一种基于人工蜂群的调度算法.分析人工蜂群算法的求解组合优化问题过程,建立了收益度函数和蜜源位置更新公式,最后论述了利用该算法求解的具体步骤.并通过实验分析了该算法的性能.     

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.     

一类不可微规划的多项式型算法

本文考虑了由教育最优投资问题导出的一类不可微规划，讨论了可行解是最优解的充要条件，在对乘子作某些假设下，利用Kuhu－Tucker定理给出了求解的一种多项式算法．     

无约束不可微观划的信赖域算法

提出了一种易实施的求无约束不可微规划的信赖域算法,并在一定条件下证明了该算法所产生的点列的任何聚点都是原问题的稳定点。     

一种基于GP算法的多准则决策函数构造方法

提出了一种基于遗传程序设计算法(GPA)构造多准则决策函数新方法,该方法构造的决策函数比典型的分层处理AHP(算术平均值)方法构造的决策函具有明显的稳定性.理论上期望得到实例的验证.     

基于模式搜索的渴求函数法在多响应优化中的应用

渴求函数法是处理多响应参数优化的常用方法之一,它通过最大化总体渴求值获得因子的最佳水平组合.然而,随着因子个数和响应个数的增加,渴求函数往往变得多约束、多峰分布、高度非线性,传统的基于梯度的优化算法不适用.根据因子及响应个数等问题复杂程度不同,提出了以模式搜索算法为基础,用重叠等值线图或遗传算法设定模式搜索的起始点,对总体渴求函数进行寻优的新方法.算例验证了该方法的有效性.     

基于遗传算法的非规则墙体光伏阵列的设计

提出一种基于遗传算法的非规则墙体上光伏阵列的设计模型.提出适用于非规则墙体上光伏阵列的编解码算法,以及相对应的选择算子、交叉算子、变异算子,利用加权平均的方式对遗传算法中的适应度函数进行定义,实现对光伏阵列的发电量最大化和单位发电成本最小化.最后通过在Matlab环境下仿真,验证了本文算法的有效性.     

基于试验设计的链路预测算法应用研究

链路预测是根据已有的网络结构等指标来对网络中尚未产生连边的两个节点间存在边的可能性大小进行预测。链路预测算法在社会网络中的应用是非常广泛的,且都具有很好的预测效果。但由于真实网络往往具有纷繁复杂的演化机制,这使得很难利用某一单指标去准确刻画,并且每种指标在不同网络结构中的预测效果各不相同,现有链路预测算法都是针对特定网络结构才可能有的最佳效果,缺乏普适性。本文基于均匀配方实验设计方法,构建了混合相似性指标,提出了改进的链路预测算法,并将其应用于微博社交网络和生物代谢合作网络中。研究结果表明,改进后的链路预测算法的预测准确性明显优于已有的链路预测算法,说明新构建的混合相似性指标具有一定的普适性;其次,试验设计方法大大缩减了混合相似性指标构建中最优权重确定的迭代次数及其复杂度。     

基于遗传算法与蚁群算法的最佳旅游路线设计

针对旅行商组合优化问题,综合考虑出行时间、所需费用及旅游体验等因素,运用遗传算法和蚁群算法,采用Matlab软件制定一个全面的旅游计划.以游历全国201个5A级景区为例,根据用户的实际需求计算获得较为详细和恰当的旅游方案,合理安排包括出行方式、行车时间、行车里程和目标景区等方面的最佳旅游路线方案.     

强度调制型光纤静冰压力检测电路的设计

针对静冰压力检测的工程适用现状,设计了一种低功耗,全天侯自动检测系统.该系统基于反射式强度调制型光纤传感器,由光发射电路、光接收电路、AD转换电路、单片机电路以及数据存储电路等组成.对该光纤静冰压力的检测电路进行了实验测试,实验结果表明,检测系统电路可实现从作用于传感器压力敏感元件的微弱静冰压力变化到信号采集端的显著电压值变化及其自动检测.     

基于遗传算法的城市物流网络设计研究

本文探讨的是政府主导下的城市物流网络设计。首先构建了由物流园区、物流中心、配送中心组成的三层城市正向物流基础设施网络；接着提出了一个混合整数规划模型，优化目标是使整个城市的物流费用达到最小，并用遗传算法求解；最后给出了一个算例，说明了模型和算法的有效性。     

基于均匀设计抽样遗传算法求解背包问题

众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向.以此结论为基础,利用均匀设计抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为均匀设计抽样遗传算法.最后将均匀设计抽样遗传算法应用于求解背包问题,并与简单遗传算...     

BFGS算法对非凸函数优化问题的收敛性

ＢＦＧＳ算法是无约束最优化中最著名的数值算法之一,对非凸函数ＢＦＧＳ算法是否具有整体收敛性,这是一个ｏｐｅｎ问题,本文考虑Ｗｏｌｆｏ线搜索下目标函数非凸的ＢＦＧＳ算法,我们给出一个使该算法收敛的充分条件。     

基于遗传算法的交易中心停车场优化设计

根据某交易中心大型停车场的实际情况 ,并利用大型客车和轿车的长度、宽度、最小转弯半径等数据 ,建立了停车场优化停车设计模型 ,采用遗传算法进行求解 ,得到了停车场的最优停放布局和车位排列角度的优化结果 .本文优化设计的思想、方法和结果对其他大型停车场优化设计也有一定的参考价值 .