Coxeter群中的同构问题

本书是基于作者近年来在美国Illinois大学讲课的讲稿形成的一本群论专著，在目前出版物中首次全面论述研究Coxeter群中组合问题的各种新工具和新技术，基本素材均取自近些年的原始研究论文。为了使本书自封并且能被大学数学系高年级学生接受，作者从关于Coxeter群的最基本知识讲起，由此逐步深入，达到前沿课题，为研究人员解决更深刻、更一般问题架设桥梁。     

遗传算法的特点及应用领域研究

遗传算法是一种基于概率意义的随机搜索算法,它的思想是构造一个问题的解的初代种群,经过选择,交叉和变异产生新的最优解集种群。遗传算法的特点具有自组织、自适应和自学习性,遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的通用框架,在工程设计、演化硬件电路设计以及人工智能等方面应用前景广阔。     

军事运筹学在地震灾害救援中的运用

展示了军事运筹学对于提高救援效率的重要性和必要性,并初步提出了运用运筹学模型来分析和解决实际救援中遇到的一些问题的基本框架。     

具有交易成本的证券组合投资决策研究

本文利用均值－方差模型，分析了有交易成本的证券投资组合的决策问题，给出了风险资产和无风险资产的最优投资比例与交易成本关系的一个有意义的结论。     

一类共轭梯度法的全局收敛性结果

本文证明了在Grippo-Lucidi线搜索下当βk取βk=σ1βPRPk+σ2βnewk,其中σ1≥0,σ2≥0,σ1+σ2＞0,βnewk=gTk(gk-gk-1)/-dTk-1gk-1时一类共轭梯度法的全局收敛性,并给出了此类方法良好的数值效果.     

一种有交易费用的交互式组合证券投资方法

本基于乘积最大化准则，提出一种新的交互式组合证券投资方法，即将不可微的双目标规划问题转化为可微的单目标规划问题。该方法可以充分考虑投资的要求，在考虑交易费用的前提下，在整个投资方案达到投资要求底限的同时，实现收益和风险的权衡。     

一种新的多目标演化算法--稳态淘汰演化算法

提出一种新的多目标演化算法，稳态淘汰演化算法（Steady Elimination Evolutionary Algorithm），该算法利用稳态淘汰策略，能够在不需要额外计算量和存储空间的情况下，自发地保存精英个体(elitist），试验结果表明该算法优于当前的多目标演化算法。     

钢—混凝土组合梁的研究与发展

文章对钢—混凝土组合梁的研究和发展进行了分析,并介绍了有关钢—混凝土组合梁的研究方法及值得进一步研究的问题。     

基于时效性的垂直搜索及其应用

基于时效性信息的特征,构建了一个用来提高专业搜索的"查全、准、新率"的垂直搜索引擎. 以航空机票价格为例,分析了时效性信息的获取和过滤技术,并给出了基于时效性垂直搜索引擎的关键程序.