采用重复交叉操作及最优保留策略的遗传算法

基于有限次重复交叉操作和将父代的最好个体代替子代的最差个体的思想，提出了一种新的遗传算法（REGA）。该方法克服了基本遗传算法容易出现的早熟现象，并利用马尔可夫极限定理获得全局收敛性，求得基于有限次重复交叉操作的基本遗传算法（记为RSGA）的渐近性质，以及提供关于这两种算法吸收时间的数学期望的计算方法，仿真事例表明，它不仅克服了局部最优的缺点，而且适用于有多个最优解问题，同时群体的平均适应度增加较快，运行效率更高，因而，该方法对于优化问题具有一定的应用价值。     

基于遗传算法的三环无刷直流电机控制系统研究

针对无刷直流电机的位置跟踪问题,借助于噪声滤波器、电机本体和三环PI控制器,设计电机位置跟踪模型,并借助改进的遗传算法确定PI参数的次优值,提供了一种基于智能优化技术的无刷直流电机位置跟踪控制系统设计方法。数值实验比较显示,该方法较之传统的参数整定方法更可行,能使控制系统的输出响应跟踪更快及无超调量。     

一类非线性Dirichlet边值问题广义解的存在性

本文通过运用山路引理及Ｓｏｂｏｌｅｖ连续（紧）嵌入定理获一类半一Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ边值问题广义解的存在，其存在性不仅在理论上而且应用上都是很重要的。     

基于免疫应答原理的免疫算法及其在多模态函数优化中的应用

基于免疫应答原理及小生境概念，采用实数编码策略，提出解决多模态函数优化的免疫算法。构建此算法的目的在于将其与遗传算法比较，分析二者的差异。算法设计的关键在于抗体评价规则及亲和突变算子，以及引入小生境技术、抗体浓度概念及免疫系统中群体多样性的机理，增强群体多样性。此算法具有自适应地调整进化群体规模、并行搜索最优解及强稳定性等特点，特别能搜索多个最优解(若存在)及大量局部最优解；同时其收敛性获证。事例仿真比较获该文算法的有效性，此暗示免疫算法的研究具有广阔前景。     

基于道路场景的天气识别与目标提取方法研究

针对晴、阴、雾天环境下道路场景中运动目标提取问题,探讨基于特征量融合的天气类型判别算法,借助不同天气下的图像特征信息研究运动目标提取算法。基于不同天气下多种场景的视频图像序列,实验结果表明,获得的天气类型判别算法能较好地依据图像的历史信息判别天气的类别;目标提取结果表明,获得的目标提取算法能有效消除噪声,并且提取运动目标的效果较好。     

泵示功图的凡尔开闭点位置研究

针对有杆抽油系统的泵示功图识别及产液量计算问题,以地面示功图为基础,结合抽油泵的工作原理,借助泵示功图,研究一种能较为准确定位抽油泵游动、固定凡尔开闭点的方法,并用其确定以任何形式呈现的泵示功图的凡尔开闭点位置.实际数据检测结果表明,该方法能够满足抽油井产液量计量的要求.     

具有伪单调算子的非线性微分包含约束的最优控制

本文研究一类受主算子为伪单调算子的非线性微分包含约束的最优控制问题．首先,探讨抛物型发展方程的柯西问题其解的性质及微分包含问题的容许轨线的存在性;然后,利用一个新的可测选择定理解决了受非线性微分包含约束的最优控制的存在性,最后,给一例子加以说明所获结果的应用性．     

基于免疫机制的动态约束多目标优化免疫算法

该文针对一类决策空间维数可变且带约束条件的动态多目标优化问题,基于生物免疫系统的机理,提出一种结构简单、易于应用的动态约束多目标优化免疫算法.算法设计中,借助抗体识别功能,设计环境识别规则,加速相似环境的寻优过程;依据约束控制概念,设计挑选较好抗体的免疫选择操作;引入基于两级概率控制方案的两种不同的变异策略,进行抗体变异.借助三种性能评价指标,通过该算法与两种出众的算法比较,数值实验结果表明此算法能够获得满意的搜索效果以及具有较强的环境跟踪能力.     

一般生长曲线模型中最优预测的稳健性

研究了一般生长曲线模型中最优线性无偏预测的稳健性,得到了线性可预测变量的这种预测关于协方差阵具有稳健性的充要条件.     

时滞HTLV-I病毒模型的稳定性

针对含时滞的HTLV-I病毒感染模型,探讨其在多个平衡点处渐近稳定的充分条件.首先,结合模型的固有特性,获状态的正性和有界性;进而,借助波动引理和稳定性理论,获证该模型在不同平衡点处的渐近稳定性由再生数的取值范围确定.数值实验验证表明,在给定再生数范围前提下,该模型是渐近稳定的,且时滞不影响模型的稳定性.