基于演化的信赖域方法

把全局搜索性能优良的演人算法与具有总体收敛性能的信赖域算法相颌合形成局部随机搜索与全局确定性搜索相结合的演变信赖域,经具有适应性广，收敛性能好和收敛速度快的特点，为解决复杂的非线性优化问题提供了一种有效算法，并证明了算法的收敛性。     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。     

一种求解组合优化问题的演化算法

从蚁群算法中得到启示，将信息素的观点引入到求解组合优化问题的演化算法之中，提出了一种基因优化算法，该算法直接在基因的层面上进行优化，能学习劣解的基因，并用信息熵用为结束条件的判据，最后用该算法解决了两个典型的组合优化问题，取得了较好的结果。     

多目标子空间搜索演化算法MOSSSEA

在研究已有的求解多目标函数优化问题的演化算法的基础上,提出了一个结合Rank排名和子空间搜索的新的以杂交为主的演化算法MOSSSEA(Multi-Object Sub-Space Search Evolutionary Algorithm),将MOSSSEA应用到求解静态多目标函数优化问题中.一组测试函数的结果表明MOSSSEA表现出了优于同类算法的收敛性和多样性.     

基于黎曼球面的多目标演化算法

对于求解多目标优化问题提出了一种基于黎曼球面的多目标演化算法(RSEA).它的特点在于:先在目标空间中采用无穷远点作为采样基点来对Pareto最优前沿进行采样;再将无界的多目标函数空间同构映射到黎曼球面上,进而在黎曼球面上对产生的新个体是否加入精英文档进行判定,以此提高了算法的均匀性与多样性,加快了算法的收敛速度.数值实验表明,新算法与NSGA2,SPEA2算法相比,性能有明显的提高.     

求解动态车辆路径问题的演化蚁群算法

在Evo-Ant算法的基础上提出了多目标的算法,即利用Evo-Ant算法来产生新的解,并利用一个额外的存储空间来存放Pareto候选解,用新产生的解来更新Pareto候选解,消除被支配的解,依次循环,从而得到近似的Pareto解.为了验证演化蚁群算法,采用2种测试手段：一种是Solomon的测试数据;另一种是在仿真环境下的测试.实验结果表明该算法很具有竞争能力.     

基于粒子群优化求解纳什均衡的演化算法

基于粒子群优化方法从群智能的角度建立了博弈的演化模型，为求解有限n人非合作博弈的纳什均衡设计了一种粒子群优化算法．通过随机初始点的可行化以及对迭代步长的控制，保证粒子群在算法的迭代过程中始终保持在博弈的可行策略空间内，避免了在随机搜索中产生无效的粒子，因此提高了粒子群优化算法求解纳什均衡的计算性能．给出了算法的数值例子并分析了该算法的计算性能，通过粒子群算法与遗传算法的比较显示了粒子群算法求解博弈纳什均衡解的高效性．     

基于属性权重优化算法的土地利用绩效评价及差异分解分析

为了解土地利用绩效现状,探究区域间绩效的差异特征,以31个省域2011—2015年的数据为研究对象,从土地利用结构、经济社会效益和生态可持续性3个角度构建绩效评价指标体系,用综合主客观赋权的属性权重优化算法确定指标权重,运用改进的TOPSIS模型测度绩效值,并用泰尔指数组间分解法定量分析区域内和区域间差异对总绩效差异的贡献度。结果表明：按三大地带分组时,东部差异对总体差异贡献最大,西部次之,中部最小;按六大常规分类分组时,华北、华东地区对总体差异贡献较大,东北、西北地区贡献较小;按九大土地利用分类分组时,京津冀鲁区、苏浙沪区对总体差异贡献较大,青藏区、东北区、晋豫区、湘鄂皖赣区贡献较小。总体上,绩效越高的省域对差异贡献越大,绩效越低的省域对差异贡献越小,且各区域间的差异格局长期存在。     

基于属性权重优化算法的土地利用绩效评价及差异分解分析

为了解土地利用绩效现状,探究区域间绩效的差异特征,以31个省域2011—2015年的数据为研究对象,从土地利用结构、经济社会效益和生态可持续性3个角度构建绩效评价指标体系,用综合主客观赋权的属性权重优化算法确定指标权重,运用改进的TOPSIS模型测度绩效值,并用泰尔指数组间分解法定量分析区域内和区域间差异对总绩效差异的贡献度。结果表明：按三大地带分组时,东部差异对总体差异贡献最大,西部次之,中部最小;按六大常规分类分组时,华北、华东地区对总体差异贡献较大,东北、西北地区贡献较小;按九大土地利用分类分组时,京津冀鲁区、苏浙沪区对总体差异贡献较大,青藏区、东北区、晋豫区、湘鄂皖赣区贡献较小。总体上,绩效越高的省域对差异贡献越大,绩效越低的省域对差异贡献越小,且各区域间的差异格局长期存在。     

应用精英反向学习策略的混合差分演化算法

针对传统差分演化算法在演化后期收敛速度变慢的问题,利用精英个体的良好信息,在一般反向学习方法的基础上,提出精英反向学习策略,并融合降低参数敏感性和变异策略敏感性的机制,设计了一种基于精英反向学习策略的混合差分演化算法(EOCoDE),从理论上证明了该算法的全局收敛性.新算法使用精英反向策略初始化种群,在进化过程中,如果满足预设定的学习概率,就执行精英反向算子,否则,随机组合参数知识库和策略知识库中的知识来产生差分演化种群.对比实验结果表明,精英反向学习策略比一般反向学习策略具有更强的搜索能力,EOCoDE算法的性能具有明显优势.     

简单量子进化算法及其在数值优化中的应用

提出了一种简单量子进化算法，它仅用一个实数值表示一个量子位，并设计了特别的旋转、变异算子和评估量子染色体的方法，只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解．求解数值优化问题和NiH问题的对比试验结果显示了此算法优异的性能．     

常微分方程组的演化建模新算法

提出了常微分方程组的演化建模的一种新算法 ,新算法在 3个方面改进了作者原有的算法 :(1)采用新的适应值评估方式 ;(2 )采用一种基于子空间搜索的遗传算法来优化模型的参数 ;(3)将传统的遗传程序设计方法与局部搜索技术相结合来优化模型的结构 .将新算法分别应用于人口增长与化学反应模型的自动建模 ,并比较两种算法的实验结果 ,表明新算法发现的模型更稳定、精确度更高 .     

对求解非线性方程方法的探索

BaiCL在2001年提出了双曲函数法，并把解设成具体的双曲函数，即sinhw和coshw的线性组合．本文把解设成是由2个函数f(ξ)和g(ξ)组成的线性组合，它们可以有多种取法，从而使方程更直接、更有效．借助数学软件Maple，用改进后的方法和吴文俊消元法，求解Bai C L文中的一个例子，获得了包含Bai文结果在内的更为丰富、精确的行波解．     

集值优化问题的Benson次梯度及其应用

引进集值映射的Benson次梯度,证明Benson次梯度的存在性定理,给出了它的等价刻画。作为应用,给出了带约束集值优化问题取得Benson真有效元的充分条件和必要条件,得到了集值优化问题在Benson真有效意义下的若干新刻画。     

一类奇摄动三阶非线性微分方程边值问题

以变换未知函数的方式研究一类奇摄动三阶非线性微分方程边值问题,在适当条件下,构造出问题的上下解,得出解的存在性和渐近估计。     

一个新的交通网络平衡设计模型及其算法

针对城市道路网络改造问题中，待改造道路和拟添加道路均具有等级选择的特点，提出了一种更加符合实际的新的网络平衡设计二层规划模型，设计了粒子群求解算法，并给出了一个简单的算例，实际算例表明该算法具有计算简单，收敛速度快的特点．     

行列式为零的光学元件及其可能应麟

一种行列式为零的新元件具有广角、无穷是深和均匀照明的特点.应用前景是诱人的.     

一个新的四维超混沌系统及其分析

为了产生更复杂的超混沌信号用于混沌保密通信,构造了一个新的四维超混沌系统.利用理论分析和数值仿真手段,详细地分析了该系统平衡点的性质、吸引子的相图、时间响应、功率谱、分岔图和Lyapunov指数谱等基本动力学特性.结果分析表明,新的四维系统随着典型参数的变化呈现周期、拟周期、混沌及超混沌动力学的行为.