线性约束优化问题的一类变尺度方向的内点算法

基于内点算法思想，利用投影技术，给出了求解线性约束优化问题的一类变尺度方向内点算法．改善了算法的收敛速度．同时，在去掉目标函数的凸性及Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ性假设之下，同样给出了算法的收敛性定理     

结构分析矩阵运算类库的设计

矩阵代数是现代结构分析的主要表述工具,本文介绍了作者尝试用 Ｂｏｒｌａｎｄ ｃ ＋ ＋ ３ ．１ 设计结构分析矩阵运算类库 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ｉ Ｂ Ｓ Ａ 的方法。着重介绍了类的划分与定义,类模板的使用等。该类库具有动态内存分配、下标越界检查、流式输入输出向量和矩阵、优良的扩充性能等特点。文中提供了几个结构分析程序设计实例,说明了矩阵运算类库 Ｍ Ａ Ｔ Ｌ Ｉ Ｂ Ｓ Ａ 在程序设计中的简洁、灵活和高效。     

恶劣天气影响下动态改航策略研究

将地面等待、空中等待和改航策略相结合,以航班总延误成本最小为目标,引入情景树的概念建立动态改航模型,并利用Lingo进行整数线性规划求解.对上海虹桥国际机场某时间段内从庵东方向进场的航班进行分析,通过与采用静态改航策略、单一的地面等待策略的延误总成本进行比较,验证了模型的有效性.     

面向连接的并发多路径转发算法

在分析数据流关系的基础上,通过动态链表给无连接的IP网络增加一定的面向连接的特性,并结合跨层的思想在IP层对TCP报文首部进行跨层操作,提出了一个面向连接的并发多路径转发算法(CCFA).CCFA通过动态链表统计的不同流的比例关系,对不同流的流量特征进行分类,在多路径上对不同流量进行分流转发.最后通过NS2仿真实验研究了不同转发粒度的特点及相关的应用场合,结果表明CCFA以一定的存储开销为代价,获得了较高的转发性能,提高了带宽利用率,降低了端到端延迟,而且本算法易于在下一代网络的可编程路由器中部署使用.     

Flow-Shop Scheduling Models with Parameters Represented by Rough Variables

In reality, processing times are often imprecise and this imprecision is critical for the scheduling procedure. This research deals with flow-shop scheduling in rough environment. In this type of scheduling problem, we employ the rough sets to represent the job parameters. The job processing times are assumed to be rough variables, and the problem is to minimize the makespan. Three novel types of rough scheduling models are presented. A rough simulation-based genetic algorithm is designed to solve these models and its effectiveness is well illustrated by numerical experiments.     

带有仿射扰动混合单调算子的不动点定理及应用

利用半序的方法研究了一类具有某种凹凸性的混合单调算子,在非紧非连续的假设下证明了不动点的唯一性,并且应用到非线性积分方程中.     

一类不可微多目标规划的Kuhn－Tucker条件的充分必要性

对一类不可微多目标规划进行了讨论，得出了广义Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件是有效解的必要条件，并证明了对于目标及约束满足广义伪凸或正则拟凸条件的多目标规划，广义Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件也是有效解的充分条件。     

钢管订购和运输问题的线性规划模型

本文运用线性规划理论建立了钢管订购和运输计划问题的数学模型。在求解时分别利用了图论中求最短路长的算法、整数规划中的 0— 1规划的解法及运输问题的表上作业法 ,利用计算机求得最优方案 :即最小总费用为 1 2 741 44 .4万元。     

一类随机规划的蒙特卡罗回溯优化求解方法

针对一类随机规划问题构造了基于蒙特卡罗的回溯优化求解法,该方法本质属于一种动态搜索算法,通过迭代求解一系列样本确定性优化问题并经样本容量逐渐增加过程而逼近随机问题的最优解,而迭代终止条件由需求的计算精度确定,并具体给出了近似解的计算方法及迭代终止条件.最后,通过算列验证了该方法的有效性.     

非线性规划的一个超线性收敛算法

本文利用系列二次规划技术,给出非线性规划问题min{f(x)lA_1x=b~1,A_2x=b~2}的一种可行方向法。在一定的假设下证明了算法的全局收敛性和超线性收敛速度。