关于“信息熵”分析及其应用的研究

本文用Ｓｈａｎｎｏｎ熵函数的观点及最大离散熵原理，探讨了对随机试验项目的优选问题：即压缩某种“不确定性”试验项目的实施与探索．并通过应用实例的计算，获得了满意的聚类效果．这种方法对于信息资料的数据处理及压缩“不确定性“验项目具有普遍意义．     

解Job－Shop调度问题的一个遗传算法

本文首先介绍了遗传算法的基本概念和流程，然后叙述了如何把Ｊｏｂ－Ｓｈｏｐ调度问题编码成为遗传算法的形式，并解释了对于实现这一算法中一些问题的考虑．最后给出了算法运行结果并对结果与算法做了总结。     

类双线性系统的稳定性

本文综合利用ＬｙａｐｕｎｏｖＶ－函数，ＬａＳａｌｌｅ不变性原理和构造正向不变集的方法，讨论了二维齐次状态双线性系统（１）的全局Ｌｙａｐｕｎｏｖ渐近稳定性，发展了文［１］［２］的结果。     

求解P0函数互补问题的一种微分方程方法

本针对P0函数互补问题，给出了一种微方程方法，并且证明了P0函数互补问题的解是微分方程系统的渐进稳定平衡点。在适当的假设条件下，证明了所给出的算法具有二次收敛速度。几个数值例子表明了该算法的有效性。     

作业车间调度问题的改进混合遗传算法

作业车间调度是一类求解困难的组合优化问题,本文在考虑遗传算法早熟收敛问题和禁忌搜索法自适应优点的基础上,将遗传算法和禁忌搜索法相结合,提出了一种基于遗传和禁忌搜索的混合算法,并用实例对该算法进行了仿真研究.结果表明,该算法有很好的收敛精度,是可行的,与传统的算法相比较,有明显的优越性.     

变换中含有孤立稳定点的第二积分换元定理

在不定积分第二积分换元定理的条件中,要求变换x=φ(t)不含有稳定点,即:φ′(t)≠0.当变换x=φ(t)中含有孤立稳定点时,给出了变换中含有孤立稳定点的第二积分换元定理.拓宽了第二积分换元定理的应用范围.     

一种基于混合编码的遗传算法

文章提出了一种混合编码的遗传算法。该算法有机地将二进制编码和浮点数编码结合起来 ,并针对不同的编码方法设计相应的交叉、变异算子。混合编码方法既有二进制编码全局搜索能力强、简单、易操作的优点 ,又具有浮点数编码局部搜索能力强、精度高、稳定性好、运算速度快的优点。使算法不易陷入早熟收敛且局部搜索能力强 ,收敛速度快。文章对一系列典型函数进行了优化计算 ,试验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性强     

Brick Walls for Nonstationary Black Holes

The validity condition of the brick-wall model is analysed in nonstationary space-time.It is shown that the model holds only in thin regions,only by using tortoise coordinates near the event horizon of a slowly varying(quasistationary)black hole.The reason for the use of tortoise cooridnates is that the stationary state solutions of quantum field equations in other coordinates do not exist for any region in nonstationary space-time.Meanwhile,the quantum corrections to the entropy of the Vaidya-Bonner black hole due to the spin fields are calculated in terms of the brick-wall model.     

全局半稳定的三次系统

当每个解都正向趋于零时,本文证明,虽然二次系统的奇点必为渐近稳定,但是在同样的条件下,某些三次系统的奇点能够是不稳定的.     

An Estimation for the Power-Law Distribution Parameter Based on Entropy

A new estimation based on the Shannon entropy for the power-law distribution parameter is presented, The maximum likelihood estimation （MLE） of the parameter is discussed and the relation between the MLE and the moment estimation of the parameter is given out. It is shown that the minimum Shannon entropy estimation is equivalent to the MLE giving the log expectation.