限制性多源点偏心距增广问题

给定一个赋权图$G=（V,E;w,c）$以及图$G$的一个支撑子图$G_{1}=（V,E_{1}）$,这里源点集合$S=\{s_{1},s_{2},\cdots,s_{k}\}\subseteq V$,权重函数$w：E\rightarrow\mathbb{R}^{+}$,费用函数$c：E\setminus E_{1}\rightarrow\mathbb{Z}^{+}$和一个正整数$B$,本文考虑两类限制性多源点偏心距增广问题,具体叙述如下：（1）限制性多源点最小偏心距增广问题是要寻找一个边子集$E_{2}\subseteq E\setminus E_{1}$,满足约束条件$c（E_{2}）$$\leq$$B$,目标是使得子图$G_{1}\cup E_{2}$上源点集$S$中顶点偏心距的最小值达到最小;（2）限制性多源点最大偏心距增广问题是要寻找一个边子集$E_{2}\subseteq E\setminus E_{1}$,满足约束条件$c（E_{2}）$$\leq$$B$,目标是使得子图$G_{1}\cup E_{2}$上源点集$S$中顶点偏心距的最大值达到最小。本文设计了两个固定参数可解的常数近似算法来分别对上述两类问题进行求解。     

约束粒子群算法求解自融资投资组合模型研究

在马克维茨投资组合的均值-方差模型框架下,给出限制投资数量的自融资投资组合优化模型.在金融市场上有广泛应用,为了有效地求解此类问题的最优解,采用一种基于广义学习策略的约束粒子群算法(CPSO).CPSO算法具有广义的学习策略,极大地提升了种群的多样性,进而提升种群跳出局部最优解的能力.在基准函数测试中,结果显示CPSO算法有较好的运行结果.在自融资投资组合优化模型上,优化结果表明CPSO算法是可行的,有效的,并有较好的优化结果.     

Distance sets relating to orthogonal exponentials

The aim of this paper is to investigate the size properties of a planar set whose distance set has some prescribed arithmetic combinatorics. Such research is motivated by the conjecture that the disk has no more than 3 orthogonal exponentials. By proving a shifted version of Erdös-Solymosi’s theorem on the distance sets, we give some grounds on the conjecture. The results obtained here extend the corresponding results of Iosevich and Jaming in a simple manner.     

汽油超深度脱硫组合技术通过鉴定

<正>由陕西延长石油集团与中科院大连化学物理研究所合作开发的具有我国自主知识产权的汽油固定床超深度催化吸附脱硫组合技术(YD–CADS),在北京通过中国石油和化学工业联合会组织的成果鉴定。该技术采用固定床催化反应吸附工艺路线,可应用于低硫全馏分催化裂化汽油超深度脱硫处理,具有辛烷值损失低、产品收率高,吸附剂硫容量高、可多次再生、操作条件缓和、氢耗量低、操作费用低等优点。与现行的国外流化床吸附脱硫技术比,工艺简化、投资成本降低50%以上,所生产     

基于状态变换多状态约束卡尔曼滤波的视觉/惯性组合导航

为了进一步提高视觉/惯性导航精度,提出了一种基于状态变换多状态约束卡尔曼滤波(ST-MSCKF)的视觉/惯性组合导航算法.与标准的多状态约束卡尔曼滤波(MSCKF)相比,ST-MSCKF对速度误差进行了更严格的定义,并以新的非线性速度误差为基础重新推导了视觉/惯性组合导航的系统误差模型和量测模型.由于ST-MSCKF比...     

顶点覆盖约束下的同类机排序算法研究

给定m台同类机和n个工件,其中第j台机器的速度为s_j,第i个工件的加工时间为p_i并且在第j台机器上的负载为p_i/s_j.构造一个顶点赋权无向图G=(V,E;w),其中图G的n个顶点代表这n个工件,顶点权重代表相应工件的加工时间.本文研究顶点覆盖约束下的同类机排序问题.该问题是两个组合最优化问题的组合问题,其目标为首先确定图G的一个顶点覆盖,即图的一个顶点子集,使得图中每一条边都至少存在一个顶点属于该子集;然后把这个子集所代表的相应工件集放到m台同类机上加工,使得最大完工时间最小.该问题是NP-hard的.本文基于分层算法和LSPT算法设计一个■-近似算法,当所有机器的速度都相差不大时,该算法的近似效果较好.     

基于时序分解的自适应在线学习电力负荷预测算法研究

传统的机器学习方法无法捕捉到电力负荷需求的不确定性以及动态变化规律.本文将最新提出的隐马尔可夫模型在线学习算法应用于电力负荷预测研究,充分提取历史数据中的不确定性特征和动态变化规律,并结合分解算法,更精确利用数据中的动态变化特征,从而提高预测精度.算法基于隐马尔可夫概率预测模型,在获得新样本时对模型进行在线更新,适应最新数据;利用STL时序分解算法对负荷数据进行分解,使具有不同不确定性和动态变化规律的分量分离开,再分别使用在线学习算法对不同特征的分量进行预测,构造电力负荷预测组合算法.基于三个公开电力负荷数据集的测试结果表明,相比于单一的在线学习模型,本文提出的组合算法提高了预测精度,预测相对误差最高减少了27%.     

组合权重优化的企业财务绩效可变模糊综合评价模型

针对目前企业模糊综合评价无法解决模糊识别、动态可变性及单一权重不科学的问题,提出组合权重优化的企业财务绩效可变模糊综合评价新模型.首先,建立企业财务绩效综合评价指标体系;然后,获取指标数据并通过主客观权重融合的方法优化指标权重;最后,基于可变模糊集理论构建企业财务绩效可变模糊综合评价新模型.以B企业为例,应用新模型对B企业财务状况进行评价.结果表明:2012-2015年,B企业财务评价等级分别为Ⅲ-Ⅳ、Ⅱ-Ⅲ、Ⅱ-Ⅲ、Ⅲ-Ⅳ,符合B企业实际运营发展状况,证明了新模型的科学合理性.新模型不仅对企业财务绩效评价新方法进行了考察,而且拓展了可变模糊集理论的应用领域.     

有负荷约束的指派问题

通过组合最优化的理论和方法,研究机器有负荷(时间)限制的指派问题,证明其NP困难性,并建立多项式可解的特殊情形算法及一般情形的隐枚举算法.     

采用多波长光束组合改善二极管激光阵列的光束质量

 基于多波长光束组合技术,利用光栅的衍射和外腔的反馈,将二极管阵列的发光单元锁定在不同的波长上,相邻单元的出射光波长有微小的差异。从外腔耦合镜输出近似平行的光束,其光束质量等同于单个发光单元的光束质量,而组合光束亮度随着组合光束个数定标放大。实验中采用发光单元宽度为100 μm、填充因子为0.5、由49个单元构成的1 cm 阵列获得功率为2.39 W的输出光束,其光谱宽度为27 nm,远场光斑的直径为0.08 mm,对应的远场发散角为1.2 mrad,其光束质量因子约为28,与单个发光单元的光束质量相当。