对一道最值问题的研究

作为数学的学习与研究,如果仅仅停留在把题目答案找出来,笔者认为远远不够,为解题而解题,数学思维能力很难得到更深程度的训练和提高,数学学习过程中,应该想尽办法让思维呈立体状,多纬度,居高临下,由点到面,通过解一道题却能复习更多的数学知识,尽可能让一道题目变得更丰满,知识容量更大,同学们收获更多．而“一题多解”这种策略如果运用恰当就能很好地训练同学们的思维能力．     

再谈配方法求一类二元函数的最值

文[1]、文[2]运用配方法求形如g（x,y）=ax^2＋bxy＋cy^2＋dx＋ey＋f的二元函数最值,配方成两个一次式的平方和加上一个常数的形式,美中不足的是,文[1]、文[2]所举范例配方中的两个一次式均出现了分式或分数,这就加大了配凑系数的难度,不够自然流畅．     

基于空间离散的最短路径求解法及其局部优化方法

提出了一种基于空间离散的最短路径求解法，该法利用复杂表面的空间离散信息，从已知的两点中估算与其相连的一点的距离，递推式求取一点与其他点之间的最短距离。计算获得了各点与起点和终点的距离后，再把它们相加，依据与起点的距离的大小，顺序把距离和最小的结点连接起来，这样获得了最短路径的邻域路径，然后对最短路径的邻域路径的各点进行迭代式更新，从而获得局部优化，最终获得最短路径。经过对例子的计算及分析，表明该方法普适性强、可靠及有效。     

随机模糊的等比例-最小方差投资组合优化研究

Markowitz的均值-方差模型在投资组合优化中得到了广泛的运用和拓展,其中多数拓展模型仅局限于对随机投资组合或模糊投资组合的研究,而忽略了实际问题同时包含了随机信息和模糊信息两个方面。本文首先定义随机模糊变量的方差用以度量投资组合的风险,提出具有阀值约束的最小方差随机模糊投资组合模型,基于随机模糊理论,将该模型转化为具有线性等式和不等式约束的凸二次规划问题。为了提高上述模型的有效性,本文以投资者期望效用最大化为压缩目标对投资组合权重进行压缩,构建等比例-最小方差混合的随机模糊投资组合模型,并求解该模型的最优解。最后,运用滚动实际数据的方法,比较上述两个模型的夏普比率以验证其有效性。     

聚焦基本不等式问题的解题策略

基本不等式又称均值不等式,是高中数学的重要内容之一,也是高考的热点内容之一,更是解决许多数学问题(如最值问题)的重要工具.本文聚焦基本不等式问题的解题策略,供参考.策略1:配凑.运用不等式求函数的最值要满足三个条件:一正,二定,三相等.有时候不满足"和为定值"或"积为定值"的条件,要将相关代数式进行适当的变形,通过添项、拆项等方法凑成和为定值(或积为定值)的形式.配凑法的实质是代数式的灵活变形.     

数形结合求解一类复杂代数式的最值问题

平面内两点间的距离公式是平面解析几何中最基本的公式之一,最近的模考题以及自主招生考题中出现了一类以平面内两点间的距离公式为背景的复杂代数式求最值问题.本文举例说明如何借助两点间的距离公式利用数形结合的数学思想来快速求解这类问题.     

一种最短路问题的遗传算法求解

针对最短路径问题,在分析传统遗传算法不足的基础上提出了变长染色体遗传算法(ClvGA),详细论叙了其编码、基因插入(删除、变异)算子的设计,最后通过两个网络对ClvGA进行了实验仿真,结果表明:该方法在最短路径问题上表现出较好的鲁棒性.     

企业聘用职业经理人的最优时机及其委托代理模型

认为尽管职业经理人的能力可能更强,但只有当企业规模大于临界规模时,企业才会选择聘用职业经理人.运用实物期权的方法,分析得到了企业聘用职业经理人的最优规模(时机),并基于此建立了最优分成制委托代理模型.分析结果表明,在企业考虑实物期权价值的情况下,增大了聘用职业经理人的临界规模,降低了最优分成比例,提高了代理人的努力水平.结果进一步显示,随着市场不确定性的增大,企业聘用职业经理人的临界规模增大,代理人的努力水平降低,最有分成比例增大.     

求解无线传感器网络路由问题的蚁群最优化算法及其收敛性

首先将无线传感器网络的路由问题转化成求解最小Steiner树问题,然后给出了求解无线传感器网络路由的蚁群优化算法,并对算法的收敛性进行了证明．最后对找到最优解后信息素值的变化进行了分析．即在限制信息素取值的条件下,当迭代次数充分大时,该算法能以任意接近于1的概率找到最优解,并且当最优解找到后,最优树边上的信息素单调增加,而最优解以外边上的信息素在有限步达到最小值．     

基于Grbner基方法的交通分配算法

交通规划中的第四阶段交通分配是交通规划中最重要的环节之一,合理的交通分配方法是未来规划期内交通运输系统状态良好的关键,对交通分配模型进行优化有利于交通规划正确高效.经典的交通规划分配模型算法计算复杂,比较次数多,计算量大,而Grbner基方法在计算机上容易实现,计算思路清晰简洁,适合在交通分配中采用.选取了交通分配中的典型算法增量分配法,对其中最短路算法用Grbner基方法改进,构造了基于Grbner基方法的交通分配模型.模型先将交通分配中的最短路问题转化为求多项式集的Grbner基,然后直接得出交通分配中的最短路径,使交通分配算法高效简洁.最后,为算法加以实例佐证,证实算法在工程应用中可行.