一种改进的进化规划算法

本对于全局优化问题提出一个改进的进化规划算法，该算法以概率p接收基于电磁理论求出合力方向作为随机搜索方向，以概率1-p接收按正态分布产生的随机搜索方向。改进算法不仅克服了传统进化规划算法随机搜索的盲目性，而且保留了传统进化规划算法全局搜索性。本算法应用于几个典型例题，数值结果表明本算法是可行的，有效的。     

基于CSCW的协同编著系统的设计

讨论了计算机支持的协同工作(CSCW)的主要技术，其中重点讨论了协同编著系统设计中的并发控制技术，指出了其与传统的并发控制技术的区别。根据CSCW的基本原理设计出了一个基于Browse／Server结构的协同编著系统的系统模型。该系统模型比传统的模型更加方便了用户之间通过Internet的浏览器进行协作。     

基于MMD算法的HMM参数重估计的矩阵表示

本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．     

Optimization of High-Order Harmonic by Genetic Algorithm for the Chirp and Phase of Few-Cycle Pulses

The brightness of a particular harmonic order is optimized for the chirp and initial phase of the laser pulse by genetic algorithm. The influences of the chirp and initial phase of the excitation pulse on the harmonic spectra are discussed in terms of the semi-classical model including the propagation effects. The results indicate that the harmonic intensity and cutoff have strong dependence on the chirp of the laser pulse, but slightly on its initial phase. The high-order harmonics can be enhanced by the optimal laser pulse and its cutoff can be tuned by optimization of the chirp and initial phase of the laser pulse.     

新发现挑战人类演化史

之前，科学家们通常认为：在过去的200万看里，人类进化的过程大致能分成三个阶段：从能人到真立人再到智人，但是8月9日《自然》杂志上的一篇论文可能改写这一直线进化理论。     

基于手机的无线搜索技术

无线搜索已成为一个新的研究、开发领域.并且它主要用到信息检索、人工智能、数据挖掘、自然语言处理、排序算法等多领域的理论和技术.此外,它拥有大量的用户,有很好的经济价值,所以引起了世界各国计算机科学界和信息产业界的高度关注,目前的研究、开发十分活跃,并出现了很多值得注意的动向.     

免疫算法在车辆调度问题中的应用

免疫算法是模仿生物体高度进化、复杂的免疫系统仿生的一种智能化启发式算法。本文根据车辆调度问题的具体情况，应用免疫算法解决车辆调度中路线安排问题，并提出了一种基于分组匹配的亲和力的计算方法。实验结果表明，免疫算法能有效地应用于车辆调度中路线安排问题。     

共轭斜量法在某些特征向量上收敛速度的估计

设 Ａ是对称正定矩阵，λ_1是 Ａ 的最大或最小特征值，χ_1是对应的特征向量．｛zk｝是用共轭斜量法求解方程组 Αχ＝ｂ时的近似解序列，ｅi＝Ａ～(_1)b-zi,本文给出了|x_1～Tei|较合理的上界估计式。从而为分析预处理共轭斜量法提供了进一步的理论基础。     

应用自动微分的Newton-PCG算法

一类新的使用符号微分的Newton-PCG型算法在文献[1]和[2]被导出来了。本文建立和研究应用自动微分的相应的Newton-PCG算法，理论分析和数值实验结果显示应用自动微分之后，目标函数的维数或复杂性越大，Newton-PCG算法对Newton法的改进越显著。     

二维椭圆型方程反问题中优化算法的比较

近年来，决定椭圆型方程系数反问题在地磁、地球物理、冶金和生物等实际问题上有着广泛的应用．本文讨论了二维的决定椭圆型方程系数反问题的数值求解方法．由误差平方和最小原则，这个反问题可化为一个变分问题，并进一步离散化为一个最优化问题，其目标函数依赖于要决定的方程系数．本文着重考察非线性共轭梯度法在此最优化问题数值计算中的表现，并与拟牛顿法作为对比．为了提高算法的效率我们适当选择加快收敛速度的预处理矩阵．同时还考察了线搜索方法的不同对优化算法的影响．数值实验的结果表明，非线性共轭梯度法在这类大规模优化问题中相对于拟牛顿法更有效．