一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法

为了提高正弦波信号频率和幅值的频域估计精度,提出了窗函数迭代逼近方法.Matlab仿真结果表明,该方法切实可行,估计精度可以提高4~5个数量级,且与频率偏差δ基本无关.     

基于深腾1800机群系统的分子动力学并行仿真研究

介绍了分子动力学并行仿真计算的软硬件环境,分析了现有的几种并行算法,确定采用区域分解法作为并行算法,并在此基础上提出了基于区域二次划分的分子动力学并行仿真算法.另外,阐述了原子链、原子近邻表和原子亲属表的概念,提出了基于永久序号的消息传递策略.最后,设计了分子动力学并行仿真程序,并分别在1、2、3、4台结点机上进行了实验,运行结果表明:加速比随着结点数的增加而增加,并行效率虽略有下降但都在87.5%以上,并行效率并没有随着结点数的增加有明显的降低,说明并行程序具有很好的扩展性.     

Alpha稳定分布噪声环境下新的类RLS自适应算法

给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.     

解变分不等式的一种二次投影算法

该文研究一种新的解变分不等式的二次投影算法.通过构造一类新的严格分离当前迭代和变分不等式解集的超平面,进而建立了解决伪单调变分不等式投影算法的一种新的框架.通过改进已有结果的证明方法,证明了该算法生成的无穷序列是全局收敛的,并且在局部误差和Lipschitz条件下给出了收敛率分析.     

Turbo／MAP编译码器中的交织器优化设计

讨论采用软输出迭代译交织级联卷积码（Ｔｕｒｂｏ码）编译码器中的交织器优化设计问题．从基于最大后验概率（ＭＡＰ）算法与迭代译码的Ｔｕｒｂｏ码编译码原理出发,给出交织器设计的一些基本方法并分析其特点;提出“保奇偶”的随机交织器设计方案,它能有效地改善某些以提高编码效率为目的的“删余截短”Ｔｕｒｂｏ码的纠错性能．通过计算机仿真得出一些Ｔｕｒｂｏ码在加性高斯白噪声信道中采用不同交织器时的误码率数据,分析了交织类型和交织深度的变化对Ｔｕｒｂｏ码纠错性能的影响．针对Ｔｕｒｂｏ码的特点提出了在卫星通信等应用中交织器设计的实用性结论．     

关于合理确定集装箱码头装船顺序的算法

如何在给出箱区图和配载图的情况下,根据不同的装船方式,运用计算机程序确定合理的发箱和装箱顺序?本文主要依据实际数据,针对两种在码头实际装船作业中应用性较强的装船方式进行了研究,分别对其做了建立数学矩阵模型,制定合理算法,编写M ATLAB程序等工作,并论证了它们在实际操作中的可行性.本文的研究结果会在集装箱码头的实际装船作业中具有很强的应用性.     

蛋白质空间结构预测的一种优化模型及算法

用理论方法预测蛋白质结构有两个难点,第一是要有一个合理的势函数,第二是要有一个有效的寻优方法找到势函数的全局极小点,本文采用联合残基力场建立了蛋白质空间结构预测模型,然后用我们给出的一种改进模拟退火算法搜索势函数的全局极小点,对脑啡肽的空间结构进行了预测和分析。     

遗传算法求解约束非线性规划及Matlab实现

对于约束非线性规划问题,传统的方法:可行方向法、惩罚函数法计算烦琐且精度不高.用新兴的遗传算法来解决约束非线性规划,核心是惩罚函数的构造.以前的惩罚函数遗传算法有的精度较低,有的过于复杂.本文在两个定义的基础上构造了新的惩罚函数,并在新的惩罚函数的基础上,提出了一种解决约束非线性最优化问题的方法.通过两个例子应用Matlab说明了这个算法的可行性.     

基于时间窗延迟的资源约束项目调度双层优化研究

本研究从业主—承包商交互的视角构建了一种RCPSP(resource-constrained project scheduling problem)双层优化模型,即在可更新资源约束条件下,项目双方如何进行交互决策达到双方NPV(Net present value)最大化的目标。首先对研究问题进行界定,构建资源约束下的max-NPV项目调度双层优化模型;然后利用延迟优先规则设计了一种基于时间窗延迟的嵌套式自适应遗传算法来求解该模型,以达到双方NPV最大化;最后用一个算例验证算法的有效性,同时通过PSPLIB数值实验说明算法的稳定性,并分析关键参数对项目双方收益的影响。研究结果为项目进程的安排以及奖励机制的设计提供依据,以提高双方利益。     

基于半参数回归模型的最小一乘局部线性算法

根据最小一乘准则,推导出最小一乘局部线性估计的计算方法,并通过对模拟数据的计算和分析,对比最小一乘核算法和最小二乘局部线性算法,验证了最小一乘局部线性算法是一种有效的,稳健的估计方法,并且有降低边界效应的作用．