摘要：对广泛应用于工程设计中的一类线性比式和问题(P)提出了一确定性全局优化算法,利用等价问题和新的线性化技术给出了问题(P)的松弛线性规划(RLP,)通过对(RLP)可行域的细分以及一系列(RLP)的求解过程,提出分枝定界算法收敛到问题(P)的全局最优解,最终数值实验表明所提方法的可行性.

摘要：针对传统区间算法求解全局优化问题耗时长、空间复杂度较高及收敛速度较慢的缺点,引入仿射算法及局部优化算法,给出了一种全局优化求解的仿射算法.由局部优化算法和各求解区间上待优化函数的仿射运算得到全局最优解的一个上界,再依据对各区间仿射运算的下界与全局最优解上界的比较来确定相应区间的去留,通过对不含全局最优解的子区间的删除来确定最优解所在的子区间,并最终找到全局最优解.数值实验表明,该算法相对于传统的区间优化算法有较高的收敛速度,且占用的系统资源较少.

摘要：根据"完全利用已知信息,不发送或反馈重复信息"的原则,采用"判定标签反馈序列的冲突,得到下一步深度搜索参数"的方法,同时有效利用"堆栈技术"及"后退原则",以二进制搜索算法为基础,提出了分层深度搜索树型RFID防碰撞算法。数学分析和仿真结果表明:分层深度搜索树型RFID防碰撞算法性能显著优于查询树、动态查询树、二进制搜索算法,尤其适用于标签数量多、ID长度较长的RFID应用环境。

摘要：标签防碰撞技术是射频识别系统的关键技术之一,它决定着标签的读取速率和正确率。以二进制搜索算法和平衡不完全区组设计BIBD(4,2,1)为基础,提出一种新型确定性RFID标签防碰撞算法。将标签分节,每节只包含BIBD(4,2,1)的子集,通过逐节识读达到快速识别的目的。数学分析和仿真结果表明,该算法识别速度优于二进制算法和动态二进制算法,可达到二进制算法的6倍以上,适用于标签数量多、UID长度较长的识别环境。

摘要：填充函数法是求解全局优化问题的一种有效的确定性算法,方法的关键在于填充函数的构造.对于一般无约束优化问题提出了一个新的无参数填充函数,通过定义证明了此填充函数能保持填充性质.利用其理论性质设计了相应的算法并对几个经典的算例进行了数值实验,实验结果表明算法有效可行.

摘要：最大团问题(maximum clique problem,MCP)是图论中的一个经典组合优化问题,也是一类NP完全问题,在国际上已有广泛地研究,国内研究刚刚起步。给出了最大团问题的基本定义和其数学描述;阐述了该问题的研究进展;分析和研究了求解该问题的各种典型启发式算法,包括算法的介绍、算法求解最大团问题的基本思路、特点及性能;最后介绍了测试这些启发式算法性能的测试基准图。

摘要：为评估城市火灾风险等级,针对城市火灾发生的可能性与严重性2个基本问题,建立评估指标体系,提出一种基于潜变量回归的评估模型,并给出无须迭代的确定性算法。该模型和算法无需事先指定风险等级评估分数的训练样本,不必事先指定指标汇总的加权系数,利用合理的配方约束,完成潜变量回归,实现城市火灾风险按地区或者按行业的等级评估,利用现成的软件计算,同样适用于其他具有类似数据结构的评估问题。

摘要：顾客满意指数(CSI)模型属于社会心理学范畴,需要根据观测样本进行测度计量,但是由于模型属于不确定性方程组,已有的算法和公式存在一些问题需要解决:CSI模型的偏最小二乘(PLS)算法不一定收敛,或者收敛速度太慢;一些文献给出的CSI最后计算公式有的缺乏统计稳健性,有的不够全面;现实工作提出了多层顾客满意指数模型问题,需要给出算法。本文介绍我们所在课题组在这些方面的研究所取得的成果:找到了PLS最佳迭代初值,极大提高了收敛速度;进一步给出了基于最小二乘和配方回归的CSI模型的确定性算法;给出了稳健而全面的CSI最终计算公式;给出了多层满意指数模型算法。成果已经在一些单位使用推广。