一种基于弱拟牛顿方程的单调梯度法的收敛性

基于弱拟牛顿方程,Leong W J等人提出了一种单调梯度法,该算法在每次迭代时利用对角矩阵逼近Hessian矩阵,使计算量和存储量明显减少,并且此算法对凸函数具有收敛性。在此算法的基础上,进一步研究了算法对于一般函数的收敛性,并证明了在一定的假设条件下算法仍具有全局收敛性、R-线性收敛性和超线性收敛性。     

解一般约束优化问题的牛顿法的超线性收敛性

文献[2]提出了基于F-B函数的解一般约束优化规划问题的牛顿算法,但仅给出了该算法的全局收敛性。在该算法的基础上,进一步证明了该算法的超线性收敛性。     

变预处理子SOR-双共轭残量法

研究了大规模稀疏线性方程组的预条件迭代求解算法。结合Krylov子空间方法和SOR迭代,给出了一个新的求解算法,即变预处理子SOR-双共轭残量法,同时给出了算法的收敛性分析。数值实验显示了算法的快速收敛性。     

一种新BFGS非单调锥模型信赖域算法

将新的BFGS校正公式应用到新锥模型信赖域算法中,提出了一种基于新锥模型的BFGS校正信赖域算法。在较少的条件下,证明了该算法的全局收敛性和二次收敛性。     

基于粒子群的信赖域算法及其收敛性

把搜索性能良好的粒子群算法和总体收敛性良好的信赖域算法有效融合,提出了具有局部随机搜索和全局确定性搜索性能的新算法。该方法具有良好的全局收敛性,为解决多峰函数优化问题提供了一种有效的算法。     

一类变分不等式的重叠产芊Schwarz算法

讨论了一类变分分不等式的重叠并行Ｓｃｈｗａｒｚ算法，并建立了一种实用算法，证明了其收敛性，同时也 讨论了该算法对于贴合分量的有限步收敛性。     

参数跟踪算法的收敛性质

讨论了时变遗志因子和加权配合的递推辨识算法的算法性质和确定性收敛性．证明了估值有界和误差渐近趋于零．指出这类算法具有指数收敛性．     

一类变分不等式的重叠并行Schwarz算法

讨论了一类变分不等式的重叠并行Ｓｃｈｗａｒｚ算法，并建立了一种实用算法，证明了其收敛性，同时也讨论了该算法对于贴合分量的有限步收敛性．     

带回溯线搜索的新锥模型信赖域算法

结合线搜索方法计算量小的优点和信赖域算法很好的收敛性,将回溯线搜索应用到新锥模型自适应信赖域方法上构造了一类新的算法,并证明了该算法具有全局收敛性。初步的数值实验表明该算法是可行的。     

一类特殊的非对称线性互补问题的两步迭代法

线性互补问题的高效能算法在大规模科学计算与工程中至关重要。而两步迭代法是一个适合求解大规模问题的有效算法。基于非对称逐次超松弛迭代法和投影共轭梯度迭代法的思想,文中提出了一类求解系数矩阵为三对角非对称M矩阵的线性互补问题的USSORP-PCG算法——两步迭代法。在建立算法收敛性定理之后,证明了算法的收敛性。数值例子通过扩大系数矩阵的规模,并与逐次超松弛迭代法比较来验证算法对于大规模问题具有高效性和良好的收敛性。     

基于遗传蚁群算法的Qos路由约束问题的研究

针对Qos路由约束问题（是一个NP-完全问题,即是一个多项式复杂程度的非确定问题）,设计了一种将遗传算法和蚁群算法优点融合的算法（GA_ACO）.该算法的基本思想是：用遗传算法生成蚁群算法需要的信息素初值,然后利用蚁群算法求得精解.通过NS2仿真表明遗传蚁群算法相比单一的遗传算法和蚁群算法更适合解决Qos路由约束问题.     

网络公平带宽共享算法研究

目的运用主动式队列管理算法解决Internet拥塞及不公平竞争问题．方法对几种典型的基于公平性的AQM算法进行了详细的分析讨论，分别对公平性的CSFQ算法、FRED算法和非公平性的RED算法在NS-2平台上进行了一系列的仿真，对几种算法的性能进行了比较和分析．结果仿真结果表明CSFQ算法优于其他算法．结论在公平性方面，CSFQ算法和FRED算法明显优于非公平性的RED算法，而CSFQ算法的性能更佳．     

改进的Polar码的最小和译码算法

提出了改进Polar码的最小和译码算法,修正了最小和译码算法中的节点更新公式,即利用分段线性函数来逼近置信度传播译码算法中的函数lncosh（x）.相比于最小和译码算法,改进的算法在增加少许复杂度的情况下,增强了译码性能.相比于置信度传播译码算法,该算法在几乎不损失性能的情况下,大大降低了算法的计算复杂度,更易于硬件实现.该算法是基于最小和算法和置信度传播算法提出的,是在复杂度和性能上的一种折中.仿真结果表明,改进的最小和译码算法与置信度传播译码算法的性能几乎相同,比最小和译码算法的性能好.     

基于单词的Huffman压缩方法

基于单词的文本压缩算法是一种新型的算法，它与传统文本压缩算法的主要区别是以单词取代单个字符作为处理对象，介绍了基于单词的Huffman压缩算法，给出了多义Huffman树的构造算法，用一个例子进行了说明，比较了两种不同宽度的Huffman编码树，宽度为256的算法使用整个字节进行编码，而宽度为128的算法只使用一个字节中的7位进行编码，故前者具有更好的压缩率，并通过实验进行了说明。     

基于边界扫描技术的抗混淆自适应测试算法

针对现有边界扫描测试快速测试算法存在征兆混淆现象的问题,在深入分析多种测试算法的基础上,提出一种抗混淆的自适应测试算法.首先,通过分析走步算法的特点,给出一种走步算法的改进方案.该方案在保证算法完备性指标不变的情况下,提高了算法的紧凑性指标.在此基础上,结合改良计数序列算法,生成抗混淆自适应测试算法.该算法解决了改良计数序列算法存在的征兆混淆问题,极大提高了算法的完备性指标,且紧凑性指标较好.     

Mie散射算法的改进

在Lentz算法基础上,本文对Mie散射的算法提出了改进。与改进前的算法相比,执行时间大为缩短,精度在工程要求范围之内。文中介绍了算法及计算实例。     

解非线性方程的一种新算法

将改进的迭代法和Ａｉｔｋｅｎ算法相结合，推导出一种新迭代算法，并证明了新算法的收敛性和收敛阶，领导具结果表明，用此算法示方程的根，收敛速度比Ａｉｔｋｅｎ算法要快，同时提高了解算精度，增加了初值的选择范围，对方程求根有重要意义。     

基于混合遗传算法的神经网络在智能故障诊断中的应用

设计了用模拟退火的混合遗传算法代替BP网络的反向传播过程的改进算法，解决了在故障诊断系统中BP算法容易陷入局部极小值的问题．该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制，将其同BP算法结合，形成一个混合的优化算法．新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性，又有遗传算法的强的全局随机搜索能力．仿真结果表明，这种改进算法极大提高了内燃机故障诊断系统的效率和准确性．     

RA码译码简化算法的研究

RA码BP译码算法，可以实现线性时间译码，然而具有较高的复杂度。为了便于硬件实现，首先提出将最小和算法应用于RA码，然后对最小和算法进行了改进，提出了归一化算法和偏移算法，使循环译码算法在复杂度和性能之间取得了较好的折衷。仿真结果表明：归一化算法和偏移算法复杂度低，性能接近BP算法。     

一种最速下降的贪婪迭代算法

压缩传感应用于图像压缩重构的算法通常有凸优化算法和贪婪迭代算法两大类.一般而言,凸优化算法重构概率高、速度较慢,贪婪迭代算法具有较快的重构速度,但损失了重构质量.结合凸优化算法中的最速下降法及贪婪迭代算法中的正交匹配算法(OMP),提出了一种新的算法,并应用于一维信号和二维图像信号的压缩重构实验,且深入对比分析了不同降采样矩阵对新算法的影响.结果发现,对同一降采样矩阵,即使图像的纹理不同,新算法在重构质量及重构时间上都优于原始的OMP算法.