一类多目标非线性Hopfield网络稳定平衡点的最优性证明

给出了目标函数为所凸函数的多目标非线性Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络稳定平衡点的最优性证明，为应用多目标非线性Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络求得多目标的有铲解提供了必要的理论依据。     

模式评价决策理论与方法

提出了系统结构、系统结构模式和系统环境模式矩阵等概念,根据系统结构模式与系统环境模式矩阵的匹配程度,建立了模式评价决策模型,并根据系统结构与最优系统结构适应值的比较,制定了评价系统的评价分类准则,并且把遗传算法中相关的模式理论推广到系统结构模式中,得出了一些有意义的结论.     

快速演化算法研究

提出一种快速演化自满（FEA）,在演化过程中融合了梯度的随机模拟,免疫算子和模拟退火自满的思想,使得算法朝着优化的方向进行,在一定程度上避免了标准演化算法的演化时间过长和早熟问题,仿真结果表明,该算法具有精度高和收敛速度快的优点。     

大型多目标决策的最佳全局协调解

我们考虑大型多目标决策问题的最佳协调解必须满足决策者的偏好又能使决策系统达到全局最佳状态。为了解决这一问题,本文提出多目标决策系统的最佳全局协调解的基本概念、定理及其解法,并给出了有关定理的证明。     

允许偏差优序法

在多目标决策中,当目标函数的重要性不同时,在求最佳妥协解的过程中人们常常引入权重。目前确定权重的方法虽然很多,由于各种计算方法的局限性和各目标函数之间的不可公度性,因此决策者想通过求得的权重来准确地反映各目标函数的重要程度是困难的。本文提出对于重要性不同的目标函数不通过计算权重而直接使用允许偏差的方法来反映各目标函数的重要性,从而求得多目标决策问题中的最佳妥协解。     

多目标拟神经优化方法

根据具有最佳逼近和学习功能的神经网络原理 ,建立了多目标拟神经优化方法 ,给出了有关定理及其证明 .     

多目标拟神经优化方法

根据具有最佳逼近和学习功能的神经网络原理，建立了多目标拟神经优化方法，给出了有关定理及其证明。