多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的.     

关于交错级数的一个审敛准则

关于交错级数的敛散性判定,给出了一个新的审敛准则,推产了文献[1,2]关于交错级数审敛准则,并选择实例对给出的审敛准则的可行性进行检验.     

交错级数敛散性的一个新判别准则

交错级数是数学分析重要内容之一,对交错级数敛散性的判别方法目前并不多.关于交错级数的敛散性,给出一个新的判别准则,利用这个准则不仅能够判定一个交错级数的敛散性,而且能够判定交错级数是绝对收敛还是条件收敛.选择实例对给出的判别准则的可行性进行了检验.     

浅谈管理信息系统课程教学新思路

本文从管理信息系统课程的性质、教学目的、教学要求出发,结合应用实践和教学实践提出了充实管理信息系统的教学内容、改进教学方式,提高教学质量的新思路。     

带有两个反凸约束凹极小

针对线性的约束再加两个反凸约束条件下，求解凹函数全局极小问题，提出一悠闲的的锥分解算法，该算法比普通半分法收敛快。     

结合Armijo步长搜索的新三项共轭梯度算法及其收敛特征

对求解无约束优化问题提出了一类新的三项共轭梯度求解算法,在去掉迭代点列{xk}有界和Armijo步长搜索下,讨论了算法的全局收敛性,同时给出结合FR、PR、HS共轭梯度参数的三项共轭梯度算法,数值算例表明新算法比Armijo步长搜索下的FR、PR、HS共轭梯度算法有效。     

带有盒子约束的多目标优化问题的进化算法

针对带盒子约束的多目标优化问题,提出一种多目标优化进化算法。在选择过程中．采用Pareto支配和聚集距离排序来挑选出有代表性的个体。在变异过程中,沿着权重梯度方向搜索来寻找可行的Pareto最优解。最后,采用两个数值算例测试算法的性能,通过与NSGA—II的比较结果表明该算法能获得多目标优化问题的可行Pareto最优解并且具有很好的分散性。     

年金保险中投保人的最优收益模型

以养老保险中的退休金计划为研究对象，采用曩优化方法对年金保单进行分析，得出了当银行储蓄利率与精算师计算保费的利息相等时，均衡络付养老金是投保人的曩优策略。     

多阶段最优控制问题的最优性条件

最优控制问题的最优性条件是解决最优控制问题的主要方法之一，目前许多类型的最优控制问题的最优性条件得到解决，但在实际应用中经常遇到一类新的最优控制问题，即多阶段最优控制问题。针对一类多阶段最优控制问题，利用变分法给出该问题的最优解的必要条件。     

价格增长下两阶段库存影响销售率的模糊EOQ模型

在模糊环境下,考虑产品采购价随时间指数增长和两阶段存货影响销售,建立了一个价格增长和两阶段存货影响销售率的EOQ(Economic Order Quantity)模型.最后通过数值例子验证所建立的模糊EOQ模型的有效性.