现代优化计算方法在蛋白质结构预测中的应用

现代优化计算方法在蛋白质结构预测中占有重要地位.简要地介绍了模拟退火算法,遗传算法,人工神经网络和图论算法在蛋白质结构预测中的应用.对国内外近年来应用这些算法,特别是在蛋白质构象搜索问题中,解决蛋白质结构预测的研究作了回顾,并分析、比较了这几种算法的效果和特点.     

Convergence analysis of a nonlinear Lagrange algorithm for general nonlinear constrained optimization problems

The convergence analysis of a nonlinear Lagrange algorithm for solving nonlinear constrained optimization problems with both inequality and equality constraints is explored in detail. The estimates for the derivatives of the multiplier mapping and the solution mapping of the proposed algorithm are discussed via the technique of the singular value decomposition of matrix. Based on the estimates, the local convergence results and the rate of convergence of the algorithm are presented when the penalty parameter is less than a threshold under a set of suitable conditions on problem functions. Furthermore, the condition number of the Hessian of the nonlinear Lagrange function with respect to the decision variables is analyzed, which is closely related to efficiency of the algorithm. Finally, the preliminary numericM results for several typical test problems are reported.     

蚁群算法在战损装备抢修任务指派中的应用研究

结合战时装备保障实际情况和战损装备抢修任务特点,分析了现有战损装备抢修任务指派模型的特点及不足.依据紧急程度对战损装备抢修任务进行分类,建立了不同紧急度对应的装备抢修任务指派模型,重点是利用蚁群算法对模型进行求解.最后通过某装备保障想定的实例进行了验证,结果表明该算法操作简单、切实有效,能有效实施战损装备应急抢修任务的指派,在装备保障智能决策系统中有较好的应用前景.     

基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测

由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GA-BP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。     

突发事件下应急物资多目标优化调度模型与算法研究：以新冠肺炎疫情为例

突发事件下应急物资调度具有高度不确定性与动态性,应急物资跨区域调度计划能否科学合理制定对应急救援的有效开展具有重要影响。以武汉市新冠肺炎疫情为例,考虑应急物资跨区域调配的时效差异、地域分散以及资金消耗等要素,建立多周期下包含软硬需求时间窗约束的多物资品种、运输方式的跨区域三级动态物资调度网络模型,并设计一种带变异操作的动态变惯性权重自适应粒子群算法(VDCWPSO),利用疫情算例验证该算法的有效性和可行性。研究结果表明,在保障应急物资供应时效性、公平性、经济性原则下,物资跨区域调度可以缓解资源严重短缺状况、提高医用物资利用率,研究可为突发事件下应急物资调度计划的制定与动态调整提供决策支持。     

开关布局中本质不同的开关线路计算

通过对开关布局问题的研究，来解决一类象开关线路一样比较特殊，比较复杂的布局优化问题。从而寻找出这类问题的全局优化算法。本应用对称群对集合的作用，轨道，不动点等讨论了开关布局问题，给出了本质不同的开关线路个数的计算公式。     

粒子群及遗传算法在相对论返波管中的应用

在全三维粒子模拟软件CHIPIC平台上,分别开发了粒子群及基因算法模块.以相对论返波管为例,采用三种不同类型的参数(连续参数、离散参数、混合参数),对粒子群及基因算法进行比较.优化结果表明:粒子群算法的收敛速度更快,在有限的迭代步数内得到的目标结果也更优良,总体表现优于基因算法.     

高功率激光驱动器光束自动准直目标定位算法

为满足高功率激光驱动器光束自动准直的高精度和实时性要求,提出了一种快速高精度的自动准直目标定位算法。首先利用变结构元广义数学形态学边缘检测算法在充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用拉格朗日多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合以及几何形心拟合的方法实现图像中光斑目标中心的精确定位。该算法在神光Ⅱ升级装置的光路自动准直中得以验证,实验结果表明八路预放光路准直时间小于3 min,主放光路准直时间小于7 min,主放输出光束近场准直准确度优于0.2%,远场指向准确度优于0.2(RMS)。     

MRTD算法在集成平面光波导组件分析中的应用

将基于Daubechies紧支集尺度函数的时域多分辨分析（MRTD）算法用于集成平面光波导组件的时域分析中,实现了MRTD算法的各向异性理想匹配层（APML）吸收边界条件,并对平行介质带定向耦合器进行了数值模拟和验证,所得结果与解析解非常一致.与传统的FDTD算法相比,MRTD算法在不牺牲计算精度的前提下能够大大节省计算资源.     

基于可满足性模理论的CMOL电路单元映射

针对纳米CMOS混合电路(CMOL)单元映射时, 传统的精确算法存在编码变量多、文件存储大导致的求解规模受限问题, 提出了一种基于可满足性模理论(SMT)的CMOL电路单元映射方法, 该方法通过整型编码减小文件存储大小, 通过渐进式求解算法兼顾求解规模和速度. 实验结果表明, 与传统的精确算法相比, 本文提出的方法可大幅减少中间处理文件的大小, 并以较小的求解速度为代价提高了处理大规模电路的能力.