求解广义非线性互补问题的神经网络

研究了广义非线性互补问题，将其转化为等价的无约束优化问题，给出了求解它的二个神经网络模型．分析了新模型的平衡点与互补问题解的关系，证明了其稳定性和平衡．占、集的渐近稳定性，并给出了其渐近收敛的充分条件．新模型可用来求解一类非单调的问题．     

基于关联加权预测的多生产线协调生产计划的研究

研究了一类带有限缓冲区的多生产线协调生产计划的模型问题，首先通过对制造企业生产现场进行调研，建立了上下游生产线部件成品关联结构，然后根据该关联结构建立了一种多生产线协调生产计划非线性规划模型．通常情况下，该模型的维数将很大．为了便于求解与提高求解速度，将模型进行了线性化和简化处理，并提出了一种快速的求解算法——两阶段关联加权均值预测算法．仿真结果表明所提的方法是非常有效的．     

时域谱扰动不确定性模型有效性分析

就具有线性有理分式传递函数结构的不确定模型集，研究了谱扰动不确定性系统的模型有效性分析问题．首先给出了这类模型的有效性分析的判别定理，然后将问题转化为规划问题，并利用遗传算法进行求解．讨论了扰动集是时变和非时变的情况．分析表明，通过求解规划问题可在有限步内判断模型集是否无效     

隔室模型分析中对受体动力学非线性方程线性近似求解的分类和判据

在进行隔室模型分析时，对有些药物可以不考虑受体动力学结合与解离问题，但对有些药物必须考虑受体动力学问题．本文旨在对含有受体动力学问题的隔室模型非线性动力学方程划分为O，A，B，C四类进行线性近似求解，并给出和类近似求解的判据和计算例．     

对偶方块角形结构大系统多目标规划子问题解的研究

针对具有对偶方块角形结构大系统多目标规划模型，充分利用模型本身的信息进行求解．首先将这种大系统问题分解为若干个规模较小的子问题，然后讨论子问题之间有效解的关系．本文的讨论为这类大系统问题求解算法的研究奠定了理论基础．     

区域宏观经济中长期规划的最优化方法

本文从尽可能真实地模拟规划决策过程的角度出发，提出了一个具有多目标、多级延滞控制和具有状态与控制混合约束的区域宏观经济中长期规化的动态优化模型。并针对这一动态优化模型和宏观经济规划决策的特点，应用模型变换思想，把动态优化模型化为静态非线性规划问题求解．同时．对多目标处理、梯度信息的求解等方法问题进行了探讨，提出了一种简便的优化算法。最后给出了一个优化实例。     

单流体变特性模型的定常局部空泡流数值模拟

采用单流体变特性模型，应用基于有限体积法的压力修正法(SIMPLE方法)对二维MACA0012翼型的定常局部空泡流问题进行了数值模拟．通过强隐式求解方法(SIP方法)求解联立方程组，由计算得到的密度变化确定空泡形状，以验证所用数学模型和数值模拟方法的可行性．该方法避免了势流模型中存在的困难，即空泡脱体点与空泡尾流模型的选取问题．     

基于粒子群优化算法的分散式废水处理网络的综合

基于分散式废水处理网络的超结构，建立了废水处理网络系统最优化的非线性规划模型和混合整数非线性规划模型．它们是具有非凸性的复杂非线性数学规划问题，用现有的方法进行求解不能保证得到全局最优解．因此，提出了应用新型随机型算法——粒子群优化算法求解上述复杂非线性最优化问题．算例问题的求解计算表明，提出的废水处理网络粒子群优化方法具有不要求初始可行点以及适应全局优化等优点，能够快速有效地解决废水处理网络最优化问题．     

智能化的边坡稳定性分析方法

应用智能科学理论和控制论的思想，提出了露天矿边坡稳定性分析的智能模型，讨论了一种新的知识表示方法和实现边坡稳定性分析的问题求解新机制．新的知识表示方法是集框架，规则，神经网络，数学模型于一体的面向对象和综合集成的方法．用逻辑推理、模式识别、模型计算综合集成的方法进行了边坡稳定性分析．运用该模型对实际边坡进行了破坏模式识别，识别结果与实际相吻合．     

基于 BENDERS 分解技术的输电网络规划模型

提出了一个输电网络扩展规划的非线性混合整数规划模型．目标函数是使新线路投资和运行费用之和最小，约束条件包含描述网络的直流潮流方程．本模型采用Ｂｅｎｄｅｒｓ分解技术求解，把原始问题分解为投资主问题和运行子问题，通过迭代求解主、子问题可以得到原始问题的最优解．并对６节点Ｇａｒｖｅｒ系统进行了实例计算，结果表明该方法是正确的和有效的．     

一种船用超声液位传感器的优化设计模型

针对一种船用超声液位传感器数学建模和多目标优化设计的问题,提出了一种基于等效电路和遗传算法的优化设计方法.将电-力-声类比的方法应用到建模中,由此建立了传感器的等效电路模型,并推导出传感器频率和输出特性参数的相关方程.在等效电路模型的基础上,以压电陶瓷尺寸、保护膜厚度和工作间隙为设计变量,以输出电压的峰-峰值和信号特征值为优化目标,建立了超声液位传感器的多目标优化模型.采用遗传算法(GA)进行优化计算,并利用MATLAB和GA优化工具箱进行求解.实例分析表明,优化后传感器性能得到了显著提高,数值计算结果和实测结果吻合良好,从而证明了等效电路模型的准确性.     

采用遗传算法的并行最优统计设计

为于最优统计设计,本文提出了遗传算法以及边界抽样策略。所提出的方法,以改善的计算速度,为响应表面函数近似的选择提供了一个满意的模型代表。此外提出了并行ＧＡ操作的两种可能的方法。     

基于遗传算法的静电反馈式微传感器多目标优化

讨论了一种新型梳齿式静电反馈微加速度计的多目标参数优化问题，从耦合静电场能量关系出发，建立了系统的动态模型．在此基础上，以灵敏度、分辨率和动态响应为优化目标，通过目标规划法，构建了系统的多目标优化模型．利用遗传算法进行优化求解，并与序列二次规划法的优化解进行了对比分析，研究结果表明，这2种算法均能成功地求解优化问题，但遗传算法可得到设计者更为满意的多目标有效解．研究工作为进一步利用遗传算法的随机性和潜在并行性进行系统的Pareto多目标优化提供了基础．     

用改进的遗传算法进行多流股换热器网络综合

建立了有分流情况下换热器网络综合的教学模型,该模型改进了文献中等温混合的不合理假设,有分流情况下的换热器网络综合问题本质上是一个混合整数非线性规划(MINLP)问题。这类问题的非凸非线性特性使得目标函数存在多个局部最优解,传统的基于梯度的搜索方法在处理这类问题时由于计算规模庞大且极易陷于局部最优解而不再适用,因此对遗传算法进行多流股换热器网络综合的方法进行了研究,最后通过例题证明了方法的有效性。     

一种基于遗传算法的图象矢量量化方法

描述了一种基于遗传算法的图象矢量量化方法．遗传算法基于自然进化原理可得到全局优化结果，把遗传算法用于码本设计，其运算简单，而且可避免传统方法如Ｋ－均值技术等所带来的局部优化局限．同时，由于其结构的规则性和并行性，较适于ＶＬＳＩ实现．文中主要讨论了遗传算法用于图象矢量量化的评价函数及操作过程，并与传统算法作了比较，给出实验结果．     

多级多受灾点连续消耗应急物资调度优化策略

灾后应急救助十分关键,特别是多地同时受灾情况下.为此,考虑将灾民安置与物资运输一体化规划,建立连续消耗多级应急物资调配数学模型.在此基础上,以应急系统施救成本和施救不及时损失为目标函数构建优化模型,并应用遗传算法(GA)和序列线性规划(SLP)算法相结合策略对物资调配进行优化.构造四级救灾物资调配算例模拟救灾过程.数值结果表明,使用GA全局寻优结合SLP局部寻优策略相较单一优化算法能有效找到更优解.所提出的优化策略可为灾后多级多受灾点连续消耗应急物资调度提供可行方案.     

伪并行遗传算法在供水管网优化调度中的应用

讨论了基于微观水力模型的多水源大型供水管网优化调度问题的主要特征，并提出了求解该问题的改进遗传算法．首先，针对决策变量的结构提出二进制-实数混合编码策略；其次，设计并实现了多种群进化的伪并行遗传算法．将本算法与单一群体进化算法同时应用于实际管网的优化调度求解，结果表明，通过个体迁移策略，伪并行遗传算法可以加速优化搜索的进程，显著改善解的质量，并有效节省运行调度费用．     

基于遗传算法的发电机线性最优励磁控制研究

介绍了求解发电机励磁控制器中的增益矩阵K的一种新算法－－遗传算法,它不同于常规算法的特点在于,从多个方面初始点开始,沿多路径搜索实现全局最优或准全局最成,计算过程不需要存储状态或决策变量的离散点,节约计算机内存,不必求导计算,编程简单,是一种有效的自适应随机搜索算法,仿真结果表明,用遗传算法设计的发电机励磁控制器具有良好的控制效果和鲁棒性。     

遗传算法的改进与应用

遗传算法不依赖于具体问题,作为优化方法用于决策支持系统有其明显优势．通常的遗传算法是一种求解非线性无约束优化问题的迭代自适应启发式概率性搜索算法,对于约束优化问题一般采用罚函数法将其化为无约束情形后再运用遗传算法求解．文中提出的基于浮点编码的改进算法,通过构造交叉与变异操作,可用来求解一类约束非线性优化问题．该方法已用于一个决策支持系统,取得了较好的效果