初始点任意的广义梯度投影算法

利用广义梯度投影与罚函数技巧，将等式与不等式约束问题化成一个无约束问题。给出了一个初始点任意的广义梯度投影算法，削弱了文献［８］的条件，罚参数在计算中自动调整，在迭代次数适当大时成为常数，并证明了算法具有全局收敛性，在实际应用中也容易实现。     

初始点任意的摄动梯度投影法

利用梯度投影与罚函数相结合的技巧，将带不等式和等式约束的优化问题化成一个无约束问题，提出了初始点可任意的求解不等式、等式约束优化问题的摄动梯度投影算法；参数δｋ取不同的数还可以得到一类梯度投影算法，从而得出了在搜索方向和步长不精确条件下的梯度投影法，保证了在实际应用中更容易实现；在较弱条件下，证明了该算法的全局收敛性。     

一般约束优化问题的摄动梯度投影法

利用梯度投影法与罚函数技巧，将带等式和不等式约束优化问题化成一个无约束问题，提出了求解不等式、等式约束优化问题的摄动梯度投影算法。考虑到计算的误差因素，在搜索方向上进行摄动，得到一个方向不精确的梯度投影法。参数δｋ取不同的数还可以得到一类梯度投影法。从而保证了在实际应用中更容易实现，在较弱的条件下，证明了该算法的全局收敛性。     

初始点任意优化问题的广义梯度投影法

利用广义投影与罚函数技巧和辅助规划处理带等式和不等式约束问题以及采用二阶段搜索方法，给出了一个初始点可任意的带不等式和等式约束的优化问题的广义梯度投影算法，并证明了该算法具有全局收敛性。文中削弱了文献［１］的条件，保持了它的优越性，罚参数在计算过程中自动调整且只需适当大，因此，在实际运用中不会有太大的困难。     

基于分布式大数据框架的全比较问题文件分发策略研究与平台构建

分析了现有解决大数据集全比较问题的数据分发相关研究成果存在的问题和混合整数线性规划模型在优化问题中的应用,在此基础上构建了一种分布式系统下数据文件分发策略模型并进行了数据文件分发算法设计,基于大数据平台框架和数据分发算法建立了一个分布式数据文件分发平台.实验结果表明:本文提出的数据分发策略模型和算法具有数据完全本地化、计算负载均衡和存储占用少等优点.     

Banach空间中一迭代序列及其耦合不动点

GUO Da_jun教授等在<非线性算子的耦合不动点与应用>一文中对某些算子引入了全连续混合单调算子的耦合不动点的概念,得到了极小、极大耦合不动点及其相似.本文建立了一迭代序列,将其结果推广到更广泛的一类映射--半紧1-集映射,并削弱了紧性和全连续的条件,得到了乘积空间中的极小、极大耦合不动点定理.     

一类集值拟变分包含解的存在性定理

研究一类新的集值拟变分包含,在实Hilbert空间中,利用预解算子技术,建立了集值拟变分包含、预解方程和不动点问题间的等价性。利用该等价性,建立了新的迭代算法,得到了这种变分包含解的存在性定理。该文提出的算法和结果推广和改进了近年来许多作者所作的算法和结果。     

具有负权最短路问题的新算法

介绍具有负权最短路问题的一种新算法。这种算法以一般线性规划的投影算法以及有向图与向量之间的一种新型对应关系为基础。具有计算简便、容易理解的特声，每次迭代的计算量仅与弧数成正比。许多运筹学论著在介绍具有负权最短路算法时，假定网络中不存在负回路，这种算法可以毫无困难地处理含负回路的情形。     

含两类映射的复合迭代算法的强收敛性

通过对通常的Mann迭代算法进行修正,构造了一含有限个严格伪压缩和无限个非扩张映射簇的新迭代算法,证明了该迭代算法强收敛于这有限个严格伪压缩和无限个非扩张映射簇的公共不动点,且该不动点为某变分不等式的解.这些结果本质地推广和改进了近来许多已有的相应结果.     

具有劳动异质性的订单分批优化研究

合理的订单分批和快速的拣选商品对于配送的时效性具有重要的意义。针对O2O超市仓储配送中心的订单分批问题展开研究,为了使具有劳动异质性的拣选员工更快地拣选订单商品和保证高效,同时使拣选员工工作更加均衡,构建了一个双目标混合整数规划模型,其目标是拣选员工行走的最小距离和拣选员工的工作量最平衡。应用了一种动态自适应步长萤火虫算法,证明了所提模型和目标之间的相关性。通过数据实验验证模型和算法的有效性,结果表明该模型对订单分批和具有劳动异质性的员工具有较强的影响,为提高超市配送的时效性提供了科学依据。     

Banach空间中二阶非线性微分方程无穷边值问题解的存在性

利用一个比较结果和Mbnch不动点定理,研究了Banach空间中一类二阶非线性微分方程无穷边值问题。通过变量代换,将二阶非线性微分方程边值问题转化为一阶非线性方程组无穷边值问题,在非线性项满足一定的增长性条件下,结合范数定义和不动点理论,获得了解的存在性定理。所得结果改进了某些已知的结论,最后给出了具体应用实例。     

压缩映射原理及其在数学分析中的作用

在各类方程的求解问题里常转化成求映射的不动点,利用逐次逼近法求不动点在计算数学中有着广泛的应用.本文利用度量空间及压缩映射的观点来描述这一方法,再给出它在数学分析中的某些应用.     

多目标投资决策模型的进化算法

对一般的多目标投资决策问题给出了一种进化算法，并在微机上进行了大量试算，获得了良好的效果。     

不同固定建设费用轴——辐中心问题的一个有效算法

轴——辐网络中心问题是选址领域中已被广泛研究的问题之一,其中包括对中心选址和设计中心网络结构两方面。本文提出了一种基于遗传算法的混合启发式算法来解决具有不同建设费用的无约束中心选址问题。该方法依据中心点数与全部点数的比例上限确定中心点个数。本文提出了以流量、平均距离和建设费用为参数的确定各个点被选为中心点的指标因子i作为选址指标,并首次使用单亲遗传算法求解该问题。该算法的计算结果表明它可以有效的得到小规模不同建设费用轴—辐网络问题的最优解,并且表明当折扣系数a较小时,本文提出的混合启发式算法优于文献【13】提出的遗传算法。     

改进的共享型最近邻居聚类算法

聚类效果往往依赖于密度和相似度的定义,并且当数据的维增加时,其复杂度也随之增加。该文基于共享型最近邻居聚类算法SNN,提出了一种改进的共享型最近邻居聚类算法RSNN,并将RSNN应用于高速公路交通数据集上,解决了SNN算法在“去噪”、孤立点和代表点的判断、聚类效果等方面的不足之处。实验结果表明,RSNN算法比SNN算法在时空数据集上具有更好的聚类效果。     

基于粗糙集和熵权法的石油供应链可持续发展评估

分析石油供应链管理研究现状,提出石油供应链可持续评估的重要性。构建了压力状态响应模型来评估石油供应链的可持续性。在该模型中应用一种新的权重确定方法,即结合粗糙集和熵权法综合考虑属性对决策的重要性和属性的信息量。将该模型应用于中国石油天然气股份有限公司的可持续发展水平评估,并与通过理想解构建优化模型确定权重的方法进行比较,一方面检验该方法进行可持续发展评估的合理性,另一方面评估了该公司近年的可持续发展水平,并对相关问题进行了分析。     

非英语专业学生英语阅读能力的调查与研究

高校学生英语阅读能力的提高是高等教育中外语教学的根本目标之一。通过对河南六所高校的非英语专业学生在大学英语基础阶段完成时英语阅读能力状况的调查,研究当前英语阅读教学中存在的问题,并试图找出解决问题的方法,改进大学外语教学。     

集值映射的Loose Nash平衡点集的稳定性

本文讨论了集值映射的Loose Nash平衡的稳定性,得到大多数(在Baire分类的意义下)集值映射的Loose Nash平衡点集是稳定的.     

农业科普期刊读者情况调查及思考

期刊走向市场是大势所趋。农业科普期刊要面对市场,就必须了解读者。本文介绍了《农家顾问》读者调查中读者基本情况和了解期刊情况的部分结果,并通过对结果的分析,提出了农业科普期刊办刊过程中所遇到的一些问题及解决办法。     

利用盲信号分离的自然梯度盲均衡算法

针对目前已有的基于盲信号分离的盲均衡算法没有利用传输信号本身的统计特性而存在的因为近似处理引起的误差的问题,该文提出一种基于盲信号分离的自然梯度盲均衡算法。该算法充分利用了信号星座图的先验知识,为解决多峰值引起的问题采用了多阶聚类的方法。这比仅仅基于盲信号分离的盲均衡算法更为精确,从而能得到更快的收敛速度和更低的码间干扰。