摘要：基于理想浓度模型的机理分析,利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,并在分析图最小顶点覆盖问题特点的基础上,结合扫描-修正和局部改进策略,给出一个解决图最小顶点覆盖问题的遗传算法,称之为基于随机化均匀设计点集的遗传算法.通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图最小顶点覆盖问题的仿真模拟比较,可看出该算法提高求解的质量、速度和精度.

摘要：众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向.以此结论为基础.利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新的GA算法,称之为随机化均匀设计遗传算法.最后将随机化均匀设计遗传算法应用于求解函数优化问题,并与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较.通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其它方法常有的早期收敛现象,

摘要：提出了一类带形状参数,的双曲Bézier曲线(简称H-Bézier曲线),这类曲线与二次Bézier曲线类似,每一段曲线由相继的3个顶点生成,它们不仅具有二次Bézier曲线许多常见的性质,而且利用,的不同取值能够局部或整体调控曲线的形状。当,增大时,曲线能连续逼近控制多边形。此外,它还能精确表示直线和双曲线。

摘要：图的二划分问题是一个典型的NP-hard组合优化问题,在许多领域都有重要应用.近年来,传统遗传算法等各种智能优化方法被引入到该问题的求解中来,但效果不理想.基于理想浓度模型的机理分析,利用拉丁超立方体抽样的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,并在分析图二划分问题特点的基础上,结合局部搜索策略,给出了一个解决图二划分问题的新的遗传算法,称之为拉丁超立方体抽样遗传算法.通过将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行求解图二划分问题的仿真模拟比较,可以看出新的算法提高了求解的质量、速度和精度.

摘要：提出一组带两个形状参数,的四次多项式基函数,它是带一个形状参数的三次Bernstein基函数的扩展。基于该组基定义了一类带两个形状参数,的三次Bézier曲线,它不仅具有带一个形状参数的三次Bézier曲线的绝大多数性质,而且利用,的不同取值能够局部或整体调控曲线的形状,并且可以从两侧逼近控制多边形。讨论了两段曲线C2拼接条件。最后,还给出了一些可调控曲面的实例。

摘要：四探针电阻率测量是研究低温状态下导体电迁移性质的常规方法。利用四探针原理新设计的电阻率测量系统采用智能仪表和计算机控制技术,大大减少了实验过程中的人为影响因素,提高了测量的精度和实验数据的可靠度。该设计具有较强的可操作性,适合于高校的教学与新材料领域的科研需要。

摘要：研究一类Robin边值问题.在适当的假设下,利用幂级数展开式,构造了原问题的形式外部解;利用伸长变量,在区间内点附近构造问题解的激波层校正项;利用微分不等式理论,证明了原Robin边值问题解的存在性以及在整个区间内的一致有效性和渐近性.

摘要：研究一类奇摄动椭圆型方程的Robin边值问题.在适当条件下,利用微分不等式理论,给出了问题广义解的存在、惟一性及其渐近性态,并得到了解的一致有效渐近展开式.

摘要：众所周知,遗传算法的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础,利用随机化均匀设计的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,给出了一个新算法,称之为随机化均匀设计遗传算法。最后将随机化均匀设计遗传算法应用于求解0-1背包问题,并与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较。通过模拟比较,可以看出新的算法不但提高了算法的速度和精度,而且避免了其他方法常有的早期收敛现象。

摘要：遗传算法(GA)的运行机理及特点是具有定向制导的随机搜索技术,其定向制导的原则是:导向以高适应度模式为祖先的"家族"方向。以此结论为基础,利用均匀设计抽样(UDS)的理论和方法,对遗传算法中的交叉操作进行重新设计,并在分析图二划分问题特点的基础上,结合局部搜索策略,给出了一个求解图二划分问题的新遗传算法,称之为基于均匀设计抽样的混合遗传算法。最后将该算法与简单遗传算法和佳点集遗传算法进行比较。通过模拟比较,可以看出新算法不但提高了算法的求解速度和精度,而且避免了常有的早期收敛现象。