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。     

改进的非线性整数规划算法

通过对LUUS随机搜索算法的分析，本文首次提出了一种改进的随机定向搜索法（MRDISA）通过实例计算，说明该算法的优点是最优解的可靠性不受初始值X^(0)和初始搜索范围R^(0)的影响，并可用于求解高维约束非线性整数规划问题。     

基于数论的总体优化随机搜索算法

本文研究了多峰函数的总体优化问题.提出了基于数论的总体优化随机搜索算法,证明了算法依概率1收敛到总体极值点,并给出了计算示例.     

电磁散射问题的两种反演方法研究

提出了电磁散射问题的两种反演方法:确定性梯度搜索方法和MonteCarlo随机搜索方法.给出了两种方法的基本原理,并对反演性能包括对散射体的定位能力、反演精度、反演时间进行了系统的分析与比较.数值计算结果表明,确定性方法定位精确,而随机性方法对散射体电磁参数的反演精度高且速度快,利用两者优点可以增强反演效果.     

基于随机搜索的一个约束优化问题的全局收敛算法

讨论了具有一般约束的全局优化问题,给出该问题的一个随机搜索算法,证明了该算法依概率1收敛到问题的全局最优解．数值结果显示该方法是有效的．     

岩体边坡滑裂面随机搜索机理与工程应用——以黄河小浪底水库进口高边坡泻洪、发电、引水建筑物进口高边坡为例

本文运用随机搜索和破坏概率相结合的技术方法 ,以黄河小浪底水库进口高边坡引水建筑物咽喉工程为例 ,进行了滑动面的随机搜索和边坡的破坏概率分析 ,给出了不同条件下最危险滑面的最低位置和倾角以及边坡破坏概率最大时的荷载组合形式 ,指出 1:0 .2的台阶坡设计优于直立坡的设计。同时 ,为边坡加固的锚固长度和范围的确定提供了合理依据。     

随机神经网络优化方法及其计算机仿真

研究了结构优化问题求解的随机神经网络方法,可较好地克服Hopfield网络方法容量陷入局部解的缺点,针对实例,对随机神经网络和Hopfield网络进行了动态仿真,直观地给出了两种网络的动态并行运行,能量函数的动态变化过程及两种网络的全局性的差异,同时也仿真出了网络并行运行至稳定优化解的时间。     

基于演化的信赖域方法

把全局搜索性能优良的演人算法与具有总体收敛性能的信赖域算法相颌合形成局部随机搜索与全局确定性搜索相结合的演变信赖域,经具有适应性广，收敛性能好和收敛速度快的特点，为解决复杂的非线性优化问题提供了一种有效算法，并证明了算法的收敛性。     

整体退火遗传算法的几乎处处强收敛性

本文通过鞍论来分析整体退火遗传算法收敛的特性，得出整体退火遗传算法几乎处处强收敛的条件∑n=1^∞e^-δ,Tn＜ ∞，并且给出其收敛率0（1/N N0 （2-Cn^-^N0-mn^-^N0)e^(△-d)/Tm)。     

遗传信赖域方法

本文将具有并行计算性能的遗传算法与具有全局收敛的信赖域方法相结合以形成混合搜索方法,为解决复杂多峰极值优化问题提供一种有效算法,证明了算法的收敛性。