求解多维0-1背包问题的人工鱼群算法

对于多维0-1背包问题,国内外学者提出了诸如模拟退火、遗传算法、蚁群算法以及其他启发式算法.给出一种新的智能寻优方法——人工鱼群算法.算法通过各人工鱼的局部寻优,从而在群体中体现出全局最优.描述了人工鱼群算法的具体步骤并编程实现,通过多维背包算例进行了求解测试,获得了满意的效果.     

基于IAFSA-MUSIC算法的阵列信号DOA估计

针对传统MUSIC算法运算量过大以及低信噪比下分辨率差的问题,提出将改进人工鱼群算法与MUSIC的谱峰搜索相结合,利用鱼群觅食和追逐来对解空间进行高效搜索,从而保证算法收敛的快速性和全局性.聚群的存在促使少量陷于局部最优解的人工鱼向着全局最优解的方向靠拢,提高了鱼群对不利环境的自适应性,也增强了算法的稳定性.与此同时,改进人工鱼群算法在一定程度上加快了后期收敛速度,提高了算法的估计性能.实验结果表明在低信噪比时方法相较于MUSIC而言具有更好的估计性能,并且大大减少了运算量,保证了算法的实时性.     

基于自适应均匀变异人工鱼群投资组合优化算法的研究

投资市场具有一定的风险,影响因素包括经济、政治、市场自身规律等,根据市场机制构建合适的投资组合模型,可以有效降低市场风险,提高投资回报率.人工鱼群算法是模仿自然界鱼类的一种人工智能优化算法,具有较好的优化能力,但有时会陷入局部最优解.首先将人工鱼群算法与均匀变异相结合,加入均匀变异随机数,使算法能够跳出局部最优解,得到全局最优,从而提高算法精度.然后采用改进人工鱼群算法对投资组合模型进行优化求解.实验表明,改进人工鱼群算法具有较好的收敛精度和收敛速度,对投资组合模型的求解效果更好,风险下降,收益增加、     

一种求解路径优化问题的新型人工鱼群算法

针对人工鱼群算法由于固定视野导致寻优效率低、易陷入局部极值的弊端,引入视野递减反馈策略,提出一种改进人工鱼群算法.视野随着迭代次数和寻优反馈信息适时变化,旨在平衡算法的全局搜索和局部搜索能力.实验测试表明算法在保证收敛速度的基础上提高了计算精度,并且增加了算法陷入局部极值时快速跳出的可能性,最后将改进算法应用于求解国家AAAAA级风景区最短遍历路径问题.     

基于PSO-AFSA混合算法的模糊投资组合问题的研究

针对模糊不确定的证券市场,用可能性均值、下可能性方差和协方差分别替换了投资组合模型中概率均值、方差和协方差,构建了双目标均值-方差投资组合模型。然后采用线性加权法将双目标模型转化为单目标模型,进而提出了一个PSO-AFSA混合算法对其求解。该混合算法中,将粒子群算法搜索的结果作为人工鱼群算法初始鱼群,进一步搜索,这样能有效的避免粒子群算法陷入局部最优。同时,将人工鱼群中的最好位置反馈到粒子群算法的速度更新公式中,指引粒子运动,加快算法收敛。最后,进行实例分析,结果表明:PSO-AFSA混合算法是有效的,混合算法搜索到的全局最优值好于基本粒子群算法搜索到的全局最优值。     

基于人工鱼群和分形学习的雾霾天气预报方法

针对目前较严重的雾霾污染,雾霾天气预报显得十分重要,通过将改进人工鱼群算法和分形学习相结合,提出了基于人工鱼群和分形学习的雾藕天气预报方法.首先对人工鱼群算法离散化改进,结合分形学习理论降维雾霾数据;其次运用支持向量机和5-折交叉验证技术分类分布可能不平坦的数据集;最后建立雾霾天气预报模型.实验结果表明,数据降维后更有利于提高分类器性能,与传统预报方法相比,预报性能更优,具有较高的稳定性和可信性.     

基于人工鱼群算法求任意函数的数值积分

将不等距离分割方法与人工鱼群算法相结合,提出一种基于人工鱼群算法求任意函数数值积分的方法,该方法除能计算通常意义下任意函数的定积分外,还能计算奇异函数积分、振荡函数积分以及原函数不易求得的被积函数的积分.最后给出几个数值积分算例,并与传统数值积分方法作了比较,仿真结果分析表明,该算法十分有效,能够快速有效地获得任意函数的数值积分值.     

基于时间窗限制的预制构件配送成本优化研究

针对预制构件配送调度依靠经验的不科学现状,基于构件自重大、配送频次高、有时间窗限制且配送地点分散的特征,以配送过程中的运输成本、时间惩罚成本以及等待时间成本等因素为主要考量对象,建立构件配送成本最小模型,以降低配送成本,提高经济效益.以某预制构件生产厂为算例,用改进狼群算法求解,结果证明了模型的可行性,同时将改进狼群算法与改进人工鱼群算法的计算结果进行对比.结果表明:在迭代次数、最优值求解方面,改进狼群算法比改进人工鱼群算法更优.     

求解带箱式约束全局优化问题的滤子填充函数方法

提出一个基于滤子技术的填充函数算法, 用于求解带箱式约束的非凸全局优化问题. 填充函数算法是求解全局优化问题的有效方法之一, 而滤子技术以其良好的数值效果广泛应用于局部优化算法中. 为优化填充函数方法, 应用滤子来监控迭代过程. 首先给出一个新的填充函数并讨论了其特性, 在此基础上提出了理论算法及算法性质. 最后列出数值实验结果以说明算法的有效性.     

解非线性互补问题的约束积分水平集算法

本文考虑有约束的非线性互补问题的全局最优化问题,在文[1][5]的基础上,利用数论中一致分布佳点集列,给出了以数论方法代替Monte-Caclo投点的实现算法,并证明了所给实现算法的全局收敛性.最后所给出的两个数值例子表明本算法对求非线性互补问题是有效的.     

More on cancellative semigroups on manifolds

Communicated by D.R.Brown     

基于学习—遗忘效应的生产率降低损失索赔研究

建设工程项目很多具有重复性施工的特点,本文利用这种特点将学习-遗忘效应应用到平衡作业线(LOB)方法中,分析因为工程中断造成生产率的降低的现象,认为因生产率降低而导致工程工期的延长实际上超过工程实际中断的时间,最后以一个工程案例来说明分析过程.     

基于SMMC模型的数据多流形结构分析研究

采用混合多流形谱聚类模型(SMMC)对独立子空间、非独立子空间,非线性良分离及非线性交叉等流形聚类中的四种典型数据进行聚类,并与其他流形聚类方法进行比较,发现SMMC模型聚类效果良好且具有强鲁棒性和泛化能力.将SMMC模型运用于具有混合多流形结构的工件外部边缘轮廓进行聚类,结果显示SMMC模型能够很好的将其分为三类.针对SMMC模型复杂度高、选取参数困难及运行时间长的问题,提出了基于模拟退火遗传算法SMMC模型,结果发现改进后的模型能够大大缩短运行时间.     

A counterexample on contractible transformations on graphs

Ivashchenko proposed the study of contractible transformations on graphs because of their applications to computer image analysis, theory of molecular spaces, and digital topology. He published five papers on this subject. Contractible transformations have recently been applied to topological data analysis. This paper presents a counterexample to several results that appeared in one of Ivashchenko’s works.     

Remark on the weierstrass points on curves

We give a treatment of the Weiertrass points of curves which is a little different from the treatment by Laksov. We introduce the notion of theith weight which makes the treatment easier and gives an algorithm for computing the gap sequence of an effective divisor and the weight at a point. Supported in part by NNSF of China.