演化仿真优化的若干问题研究

针对仿真优化这一仿真领域提出了演化仿真优化的概念及其形式化语言描述，并给出了演化仿真优化的算法实现框架、分类，指出了仿真优化与演化算法相互取长补短的策略。为了提高速度和效率提出了一种混合演化仿真优化的算法：基于拉网的仿真优化算法（MESOAs）。该算法结合仿真系统的输出信息，构造出系统的响应曲面来指导演化算法，同时又不要求系统连接、可导，因此具有通用性、鲁棒性、隐含并行性等优点，它能有效地解决不确定环境（含随机系统和定性系统）的仿真决策优化，连续时间仿真控制优化问题等。最后，给 出了两类测试演化仿真优化算法的测试实例。一类是随机函数，另一类是GI／G／S排队模型，试验的结果表明在解的质量和速度两方面MESOAs都优于曲面响应法、随机搜索法。     

用演化算法计算磁场B≤109G中二电子体系的基态能

精确地计算磁场中二电子体系的基态能量是非常复杂和困难的,利用MCI方法和演化算法获得了高精度的结果,并进一步讨论了磁场对体系基态能的影响,也探讨了直接利用演化算法进行变分计算的可能性,结果表明演化算法与其他的优化算法相比,能更有效地用于基态能量的计算,并可望在物理学的其他领域也获得成功的应用 关键词：     

演化硬件及其进展

回顾了演化硬件的历史渊源,并讨论了演化硬件涉及的主要问题,包括作为其物质基础的大规模可编程逻辑器件和应用于其上的演化算法,以及具体实现时的设计思路等．最后本文扼要介绍了演化硬件的研究及应用现状和进一步的工作．     

一种有效的实数编码遗传算法

提出实数编码遗传算法的一个新重组算子-子空间正态分布算子，它在多父体张成的子空间中任取一点，然后进行高斯变异产生后代，与已有的一些重组算子相比，新算子产生的后代在保持向量均值的前提下具有更多的广泛性和多样性，数值试验显示它在求解高维优化问题和复杂多极值优化问题方面有优势。     

Benard花纹的格子BGK模拟

建立了用于模拟二维Benard对流现象的格子BGK模型，该模型要求粒子碰撞过程不仅满足质量和动量守恒，而且满足能量守恒，结合二迭加FHP模型和三迭加HPP模型，确定了此模型的平衡态形式，导出了此模型对应的宏观质量、动量和能量方程，用该模型成功地模拟了二维Benard花纹．     

绕圆柱流体的LB模拟

介绍一个流体动力学的格子Boltzmann并行模拟模型。用该模型模拟了流体动力学中的卡门涡街现象。利用计算机可视化技术该模型可动态显示流体流动状态的演化过程,便于分析各种流体动力学现象。     

用演化算法研究二电子原子(离子)的外场特性

将求磁场中原子的基态能问题转化成了一个函数优化问题,同时考虑到演化算法在非线性函数优化方面的优越性,将它们结合起来进行了有益的尝试．结果表明演化算法与其他的优化算法相比．能更加有效地用于基态能量的计算,并能在物理学的其他领域得到成功的应用．     

外包软件项目风险决策树智能分析模型

软件项目外包已成为主要的软件开发方式,但风险却很高.本文提出了外包软件项目风险的决策树智能分析实证模型,并用此模型对项目风险进行评估和控制.建立了基于客户方和承包方双视角的风险识别概念模型,收集了外包软件项目真实样本用于决策树风险智能分析模型的训练和验证.实验结果表明,本文所采用的方法在准确率方面优于神经网络、朴素贝叶斯算法.决策树模型所发现的管理规则与软件工程理论相吻合,能很好地指导项目风险评估分析.     

抛物型方程的演化参数识别方法

给出了一种利用演化计算方法求解微分方程中的参数识别类型反问题的方法。该方法把参数识别问题转化为泛函的优化问题用演化算法来求解,指定待定参数的函数类形式,用遗传算法(Genetic Algorithms)来演化待求参数的最优估计值,并将该方法运用于线性扩散方程和拟线性对流扩散反方程反问题的数值模拟中。     

热动力学格子Boltzmann模型

提出了一类热动力学格子Boltzmann模型,其分布函数中含有内能项与高阶速度项。以三个HPP模型为基础,建立了一个三迭加HPP格子Boltzmann模型,并给出其局部平衡分布函数。设计了热动力学现象模拟中的外力处理方法和温度边界条件处理方法,用该模型成功地模拟了Benard热对流现象。