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。     

混沌粒子群优化算法及其在平面选址问题上的应用

通过引入混沌来影响粒子速度的更新,构造出一种混沌粒子群优化算法.其主要思想是用混沌迭代引导个体进一步优化,从而避免群体陷入局部最优,而且收敛速度得到加快.通过对三个测试函数以及平面选址问题的求解,验证该算法具有非常好的性能.     

优化技术用于交错管道双环连接设计

对双环管连接交错管道问题,从几何分析到目标函数的建立,加上各种约束条件,通过计算机运算,非常迅速、有效地求得各项设计参数,从而满足工程的各种需要。     

基于模拟退火算法的曲面最短路径求解

通过对路径的节点序列内在关联性的分析，提出了适合曲面最短路径问题的邻域结构，使整段路径的优化问题能够通过局部得以实现，将模拟退火算法的框架引入路径寻优中，提出了解决曲面最短路径的随机搜索算法。最后给出了数值仿真实例。     

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C语言程序的简布法边坡稳定分析

简布法是边坡稳定分析中的极限平衡法中的一种,是一种非圆弧滑动的普遍条分法.采用随机搜索的方法对滑裂面进行了任意的搜索.程序利用输入土的参数和边坡几何参数得出边坡的安全系数,根据滑裂面的搜索次数和每一个条块的宽度b得出不同的安全系数,然后选出最小的安全系数,从而跟实例进行对比,分析表明,程序误差较小;然后再利用程序分析了土的粘聚力、内摩擦角、重度对土坡安全系数的影响.     

遗传算法在求解全局优化问题中的应用

遗传算法是一种基于生物进化机制和原理并引用随机理论的优化搜索方法－ 它具有全局收敛特点,可以被用来解决各种复杂的实际问题－ 如工程优化设计、人工智能和决策系统等－ 本文在讨论遗传算法的基本原理框架的基础上,提出相应的编码方法和计算适应值方法－ 为了平衡ＧＡｓ的深度和广度搜索矛盾,修改遗传算子,最后给出示例     

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．