基于非均匀变异的进化算法对高维多峰函数的收敛性分析

对基于非均匀变异算子的进化算法的实验和机理分析已经证明了该算法模型的良好特性,最近基于非均匀变异算子的进化算法模型求解一维多峰函数问题的收敛性已经得到证明.基于马尔科夫过程理论,对基于非均匀变异算子的一般性进化算法模型和一般性高维多峰函数的收敛性给出证明,并基于典型算例与同类典型算法进行性能比较,数值试验表明算法模型具有很好的性能表现和应用前景.     

基于马尔科夫状态转移模型的天气衍生品定价

引入马尔科夫状态转移(MRS)模型拟合长沙市每日平均气温变化,利用最大期望算法估计马尔科夫状态转移模型参数,通过误差分析得到了最佳MRS模型.基于最佳的MRS模型,采用无套利定价原理定价气温衍生品,并利用蒙特卡罗方法得到了取暖指数(HDD)欧式看涨期权的数值解.实证结果表明,五状态的MRS模型对长沙市每日平均气温变化的拟合效果明显优于其他的MRS模型,它使得气温衍生品定价结果相比以前的方法更为精确.     

基于经验似然贝叶斯计算方法在随机波动模型中的应用

基于经验似然的贝叶斯计算方法(Bayesian Computation with Empirical Likelihood,BCel)对两种随机波动模型SV-N、SV-T模型进行参数估计,数值实验验证了该方法的可行性和有效性,与传统的基于马尔科夫链蒙特卡罗方法进行了对比研究.最后将SV-T模型应用到上证指数上,利用BCel算法得出该模型的参数估计结果.     

高阶PageRank问题的一个两步分裂迭代算法

在一般PageRank问题的基础上,Gleich等结合了马尔科夫链的性质提出了高阶PageRank问题.基于Gleich等提出的几个算法,结合两步分裂迭代的思想提出了解高阶PageRank问题的一个两步分裂迭代算法.该算法能增加收敛的范围,并且减少算法的迭代步数.     

马尔科夫模型下的股票大宗交易中的清算问题数值算法（英文）

采用马尔科夫链逼近的方法研究了在股票交易中的最佳清算准则的数值算法.与现有文献相比,文章具有以下特点:首先,不同于基于布朗运动的股票模型,我们采用由连续时间马尔科夫链驱动的动态模型.其次,我们着重解决大宗股票的交易问题.和我们之前文章中通过动态规划把相应的问题转化为带状态约束的HJB(Hamilton-Jacobi-Bellman)方程的方法略有不同,我们采取马尔科夫链逼近的方法,对数值算法的收敛性进行了论证.此外,我们进一步提供了相应的数值实例用以演示说明.     

警车配置及巡逻方案研究

以警车的配置与巡逻方案为研究对象,建立了一套警车巡逻模型,并提出巡逻效果显著度及隐藏性的评价标准,分别针对警车初始位置配置与巡逻方案的制定,提出警车配置优化选址的贪婪算法与基于多Agent的警车巡逻方案设计方法,给出了不同情景下的配置及巡逻方案:①在只考虑警车选址配置的情况下,配置19辆警车可以使全市路网警车覆盖率达到92.8%;②在顾及巡逻效果显著性与隐藏性的情况下,配置25辆警车使全市路网在整个巡逻过程中平均警车覆盖率达到90.9%;③在配置10辆警车的情况下,使得全市路网在整个巡逻过程中平均警车覆盖率达到61.5%.     

基于动态数据驱动的改进灰色马尔科夫模型黄金价格预测

将黄金数据的尖峰厚尾、异方差性及杠杆效应等统计特征与马尔科夫概率转移矩阵所具有的动态变化规律结合,提出一种改进的灰色马尔科夫模型.模型首先对数据进行统计分析,建立相应的概率统计模型并用此模型对系统发展变化趋势进行拟合.在拟合序列的基础上利用马尔科夫链的动态转移变化建立状态转移概率矩阵,采用动态数据驱动原理对未来每一步数据进行动态预测.模型既是统计方法与数据动态驱动的结合,克服了传统的灰色马尔科夫模型中对数据内在统计规律的忽视,实证表明其预测精度较灰色马尔科夫模型预测高,具有较好的实用性.     

求解最小Steiner树的蚁群优化算法及其收敛性

最小Steiner树问题是NP难问题,它在通信网络等许多实际问题中有着广泛的应用．蚁群优化算法是最近提出的求解复杂组合优化问题的启发式算法．本文以无线传感器网络中的核心问题之一,路由问题为例,给出了求解最小Steiner树的蚁群优化算法的框架．把算法的迭代过程看作是离散时间的马尔科夫过程,证明了在一定的条件下,该算法所产生的解能以任意接近于1的概率收敛到路由问题的最优解．     

耦合AF-SVR的短时交通流量预测模型

交通流量预测是城市智能交通系统的重要研究内容之一,是缓解城市拥堵、实现智能交通管理和建设智慧城市的前提,基于短时交通流量的复杂性及非线性等特点,提出耦合AF-SVR的短时交通流量预测模型.模型结合了鱼群算法较好的并行搜索性能和支持向量回归机较好的非线性拟合能力,利用该模型对短时交通流量数据进行仿真实验,结果表明:模型较BP神经网络预测模型具有较高的预测精度,是短时交通流预测的一种有效方法.     

太阳帆塔轨道和姿态耦合动力学建模及辛求解

在建立太阳帆塔太阳能电站简化模型的基础上,将系统的动力学方程从Lagrange体系导入到了Hamilton体系,给出了带约束的Hamilton正则方程;进而采用祖冲之类算法和辛Runge-Kutta方法分析了太阳帆塔轨道和姿态耦合系统的动力学特性,并讨论了算法的保能量、保约束特性;最后,数值模拟了系统的动力学特性,说明了所提方法的有效性.     

主动约束阻尼开口柱壳的NLMS反馈减振控制

为缩减开口柱壳结构的振动,给出了一种局部主动约束阻尼(ALCD)敷设结构,并结合Lagrange方程和Sanders薄壳理论构建了压电耦合开口柱壳的动力学模型,根据推得的系统状态空间形式,应用归一化最小均方差自适应滤波算法(NLMS)和线性二次规划算法(LQR)设计了一种自适应反馈控制器,通过数值仿真研究了控制参数对开...     

一种有限元-边界元耦合分域算法

提出了一种有限元-边界元耦合分域算法．该算法将所分析问题的区域分解成有限元和边界元子域,在满足两子域界面上位移和面力协调连续的条件下,通过迭代求解得到问题的解．在迭代求解过程中,引入动态松弛系数,使收敛得以加速．该方法在两子域界面上有限单元结点和边界单元结点的位置相互独立,无需协调一致,对诸如裂纹扩展过程的模拟具有独特的优势．用所提出的耦合算法分析算例,得到的结果与有限元法、边界元法和另一种耦合算法的数值计算结果一致,验证了这种算法的正确性和可行性．     

基于Lukasiewicz蕴涵算子的反向三I算法

三Ⅰ算法是针对模糊推理的FMP与FMT模型的一种新的推理方法。本文针对Lukasiewicz蕴涵算子讨论FMP模型及FMT模型的反向三Ⅰ推理及反向α-三Ⅰ推理,借助该蕴涵算子的性质,给出相应的推理算法。     

带性能约束的矩形图元布局优化模型及不干涉性算法

本文讨论了以航天卫星仪器舱布局优化设计为背景的、带性能约束的矩形图元布局优化模型及不干涉性判别算法,主要讨论了模型的性质,并将这一模型转化为带反凸约束的凸规划问题。应用文献(4)给出的最优性条件及定界锥分拆算法,可求得带性能约束的矩形图元布局优化问题的全局最优解。     

基于特殊混料模型D-最优设计搜索的交换点式门限接受算法

在搜索混料模型D-最优设计的计算机算法领域,主流算法包括经典的Fedorov算法,以及元启发类算法,但两者在一些特定的优化问题上,分别在收敛速度和收敛精度方面有进一步提升的空间.文章分别探讨了可能造成这种情况的两类算法各自的局限性,并采取优势互补的策略,构建了交换点式门限接受算法,即ETA (exchange threshold accepting)算法.以含倒数项混料模型为例,文章验证了ETA算法生成设计的D-最优性,并分别与Fedorov算法和元启发类的ProjPSO算法作比较.结果表明,至少在某些特殊的混料模型D-最优设计的搜索方面,ETA算法在收敛速度和精度方面均具有一定的优势.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高模糊推理结果的效果. 针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法.     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ支持算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三Ⅰ支持算法、α-三Ⅰ支持算法。     

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三I支持算法

提出了基于蕴涵算子族L -λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的效果.针对蕴涵算子族L-λ-G 给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I支持算法、α-三I支持算法.     

基于灰色马尔科夫理论的进近着陆不安全事件预测

飞行进近着陆阶段最容易诱发不安全事件.鉴于进近着陆不安全事件诱因受多种因素的影响及具有较大随机波动性的特点,运用灰色马尔科夫模型状态预测方法,对进近着陆不安全事件预测.结果表明,灰色马尔科夫模型预测精度明显高于GM(1,1)模型,适用于随机性和波动性较大的预测问题,为进近着陆不安全事件预测提供了有效方法.     

基于S蕴涵算子的区间值模糊推理的三I算法

针对S蕴涵算子讨论了FM P模型及FM T模型的区间值模糊集三I推理,借助S蕴涵算子的性质,给出相应的推理算法,并讨论了算法的还原性。