强向量均衡问题的适定性

研究赋范线性空间中强向量均衡问题的适定性。在一定条件下,给出了强向量均衡问题的唯一适定性和适定性的充分必要条件。当映射关于两个分量分别具有某些不同性质时,强向量均衡问题唯一适定性和适定性的充分条件。讨论了强向量均衡问题与数值优化问题适定性之间的关系,给出强向     

非线性标量化函数与向量优化问题的适定性

定义一类非线性标量化函数,给出具有可变锥结构的向量优化问题的DH-适定和B-适定的概念。利用这类非线性标量化函数,把具有可变锥结构的向量优化问题转化为数值优化问题,然后研究这类数值优化问题与原可变锥结构的向量优化问题适定性之间的关系。     

含参强向量均衡问题的适定性

研究实Hausdorff拓扑线性空间中含参强向量均衡问题的适定性。证明了在适当条件下,由近似网定义的含参适定性等价于近似解映射的上半连续性,并给出了所研究问题两种适定性的充分性条件。     

基于变动控制结构的集优化问题的广义适定性

讨论基于变动控制(偏序)结构的集优化问题的广义适定性。利用变动偏序结构,引进了关于集合的两种不同变动序关系,进而给出了集优化问题相应的广义适定性概念。提出了近似解集并讨论了其性质。运用这些性质,在目标映射具适当的半连续性条件下,获得了集优化问题关于变动序结构的广义适定性的充分性条件与必要性条件。给出了若干例子,用以说明所得主要结果的正确性。由于变动偏序结构是固定偏序结构的自然推广,所得主要结果推广和发展了本领域的近期相关研究成果。     

非终身免疫传染病模型解的适定性

本文将讨论非终生免疫性传染病模型解的适定性及正则性；同时证明了整体解的存在，以及解对初值的连续依赖。     

带变动偏序结构的集优化问题的适定性

针对带变动偏序结构的集优化问题,引入了LP适定性及广义LP适定性概念,进一步给出了其LP适定性及广义LP适定性的充分条件与刻画,发展了固定偏序结构下的相关成果.     

Hirota-Satsuma 系统在负指数 Sobolev 空间中的适定性

本文利用文献[ 1 ] ,[ 2 ] 的思想结合 Kdv 方程解的光滑效应及压缩映像原理得到了 Hirota -Satsuma 系 统在负指数 Sobolev 空间中的适定性.     

不变凸映射的向量优化问题的强解

在无限维赋范线性空间中,研究具有不变凸映射的向量似变分不等式问题与向量优化问题,讨论两类问题的强解之间的等价关系,利用著名的Fan-KKM定理,得到向量似变分不等式问题的强解,从而得到向量优化问题强解的存在定理。 更多还原     

对称拟向量均衡问题的适定性

研究实Banach空间中对称拟向量均衡问题的适定性。定义对称拟向量均衡问题的近似解序列,以此分别给出了对称拟向量均衡问题的适定性和唯一适定性概念。证明在一定条件下,对称拟向量均衡问题的适定性等价于ε→0时,ε-近似解集与解集间的Hausdorff距离的极限为零。唯一适定性则等价于解集非空且ε→0时,ε-近似解集的直径的极限为零。     

具有控制结构与不变凸映射的向量优化问题

在无限维赋范线性空间中,研究具有控制结构与不变凸映射的向量似变分不等式问题与向量优化问题,分析两类问题的解之间的关系,得到它们的弱有效解与有效解的存在定理。     

Heinz均值凸性的一个注记

最近,对于任何的酉不变范数,KITTANEH得到了Heinz不等式的一个改进. 在这篇注记中,得到了KITTANEH结果的一个改进.     

融合蚁群算法与支持向量机的网络流量预测

网络流量的精确预测对控制网络拥塞有效控制有着重要意义。支持向量机是一种新的机器学习方法,能有效解决非线性、小样本及高维等问题。因为支持向量机的训练参数的取值与其预测能力有着较大关系,所以经常采用遗传算法选取训练参数。但是,遗传算法容易陷入局部极值,而蚁群算法     

基于动态因子和共享适应度的改进粒子群算法

为提高粒子群算法的收敛速度和优化性能,避免陷入局部最优,提出了一种基于动态学习因子和共享适应度函数的改进粒子群算法.在惯性权重w随着迭代次数非线性减少而动态调整学习因子的基础上,引入共享适应度函数.当算法未达到终止条件而收敛时,利用粒子和最优解间距离挑选一批粒子重新初始化形成新群体,并用共享适应度函数对新群体进行评价,新旧2个群体分别追随自己的局部最优解直至迭代结束.对4个典型多峰复杂函数的测试结果表明,该改进算法不仅加快了寻得最优解的速度,而且提高了粒子群算法全局收敛的性能.     

基于拓扑与尺寸优化的风力机叶片轻量化设计

为有效减轻风力机叶片质量, 进一步实现降本增效, 对叶片内部结构进行拓扑优化与尺寸优化设计. 首先以叶片内部单元密度为设计变量, 将叶片柔顺度最小作为目标, 并以结构体积为约束条件, 考虑3种极限荷载工况, 利用ANSYS软件对叶片内部实体结构进行拓扑优化; 然后根据拓扑优化结果结合实际叶片内部材料铺层情况建立叶片壳体模型, 以关键结构参数为设计变量, 以叶片质量最轻为目标, 叶片强度、刚度、振动性能及稳定性等为约束, 采用MATLAB和ANSYS软件对叶片内部结构进行尺寸优化. 拓扑优化结果表明, 对叶片传统结构形式进行适当改进, 可有效改善叶片结构性能; 尺寸优化结果表明, 基于拓扑优化结果的改进结构优化方案与初始方案相比质量减轻了12.4%, 与传统结构优化方案相比质量减轻了2.6%, 较好地实现了叶片轻量化.     

基于library-free映射的电路面积快速优化算法

针对library-free映射过程中常用的动态规划算法在求解大电路时覆盖时间过长的问题,提出了一种将动态规划与遗传算法相结合的混合优化算法,用于平衡求解速度和求解质量,并利用“与/或/非”图和逻辑努力实现基于MOS晶体管的电路的面积估算.MCNC电路的测试结果显示,相较于动态规划,混合算法求得的最优解在面积平均增加不到1%的情况下,求解时间可节省35%以上.     

关于膨胀同胚的一个注记

利用符号法则证明了如下结论：设X是Peano连续统，f是X上的膨胀同胚，膨胀常数为c．如果A是X的闭子集，X—A有有限个连通分支，且每个分支的直径小于c，那么X=^ ∞∪n=-∞f^n(A)．作为应用给出了单位闭区间上不存在膨胀同胚的一个新的证明．     

生物地理学优化算法中基于Zoutendijk可行方向法的变异算子设计

根据约束优化问题的全局收敛性要求,基于传统优化与智能优化,设计了一种基于Zoutendijk可行方向法的新型变异算子,并将其应用于生物地理学优化算法,构建了一种用混合优化算法求解优化问题的方法.通过算子设计策略的理论验证、智能算法的收敛性分析及6个不同类型算例的仿真试验,证明此自适应求解优化问题机制具有实效性.     

流水线模数转换器系统功耗建模与优化方法

针对低功耗应用的需求,对流水线模数转换器(ADC)的系统功耗进行了研究与分析,深入探讨了余量放大器电流、级分辨率分配、热噪声限制、电容缩减系数以及前级采样保持电路等因素对系统功耗的影响.在分析基础上进行了功耗建模,导出系统总功耗.同时,提出采用混合搜索算法来同时优化流水线每一级的精度和单位电容值,实现了一个可以自动完成整个优化过程的CAD工具,应用该工具分别在不同优化条件下对10～15位流水线ADC进行了优化,并给出了14位,100MS.s-1 ADC的具体优化结果.     

无穷多目标优化的Geoffrion真有效性及其在鲁棒优化中的应用

在多目标优化中,Pareto有效性体现了目标之间的妥协与补偿,而Geoffrion真有效性能保证补偿是有界的.本文对有无穷多个目标的优化问题引入了真有效性,完整保留了Geoffrion的结构.基于一族锥,揭示了Geoffrion真有效性的特点及其与Pareto有效性的区别.并将Geoffrion真有效性的思想用于鲁棒优化,得到了著名的Hurwicz决策准则.     

一个求解无约束优化问题的填充函数算法

填充函数法是求解无约束全局优化问题的一种方法,这种方法的关键是构造具有良好性质的填充函数.基于填充函数定义与性质的基本要求,构造了一个新的求解无约束全局优化问题的单参数填充函数.该函数形式简单,便于计算,并建立了相应的填充函数算法.最后,进行了数值试验,结果表明,该算法是有效的.