基于遗传算法的钢筋混凝土梁离散优化设计

首先给出钢筋混凝土矩形截面简支梁的离散优化模型，进而给出了简化的数学模型，设计了相应的适应度函数，用改进遗传算法来寻求最优设计方案，取得了较好的效果。     

考虑线路安排的物流配送方案模型及其算法研究

在分析车辆路径问题现有启发式算法的基础上，建立了考虑线路安排的物流配送方案模型，并提出了求解该问题的一种搜索算法，实验结果表明，该算法可有效求得问题的优化解或近似优化解，且具有运算速度快、算法简便的特点。     

基于模糊聚类的客户分类应用研究

为解决客户关系管理中的客户分类问题，引入了模糊聚类分析算法。通过分析客户购买力的单因素数据矩阵，以客户胸买力之间相似程度作为聚类指标，应用模糊聚类分析法，求得客户的相对隶属度，从而为客户类别的划分提供科学分类依据。在特征函数确定问题上，提出了结合2/8营销理论的一种新方法。     

18-run nonisomorphic three level orthogonal arrays

In this paper we construct all possible orthogonal arrays OA(18,q, 3,2) with 18 runs and 3 ≤ q ≤ 7 columns and present those that are nonisomorphic. A discussion on the novelty and the superiority of many of the designs found in terms of isomorphism and generalized minimum aberration has been made.      

基于遗传算法的军用集装箱装载优化

以军用集装箱装载为研究对象，在考虑实际应用中的一些约束条件下，构造了军用物资的装载优化模型，提出了一种军用集装箱三维装载的遗传算法。该算法考虑了货物放置方向、装载客积、装载质量及装载重心等约束条件。最后对一个案例进行了计算，验证了该模型的有效性，并且利用3ds max得到了装载方案的三维图。     

基于遗传算法的核函数参数优化

核主分量分析是一种输入输出特征非线性变换技术。选择最优或接近最优的非线性变换核函数参数,使类的可分性测度最大,是KPCA应用于特征提取的关键。本文采用高斯变异遗传算法作优化技术,实现了KPCA和GA的集成,适合核函数参数的优化选择。仿真表明,该技术可行、有效。     

基于二进小波分析的电力系统瞬态信号研究

在多分辨率分析的基础上,采用二进正交小波变换对电力系统暂态信号进行了分析.将信号分解成许多细节部分和平滑部分(分别是信号的高频部分和细节部分),通过分析信号在各个尺度下的细节部分,从而可以对暂态信号的时域和频域进行定位.实验结果证实了方法的有效性.     

基于递归对角神经网络自适应均衡算法的研究

阐述了神经网络自适应均衡算法的基本原理,提出了一种基于递归对角神经网络的自适应均衡算法,推导了算法的迭代公式,进行了计算机仿真。结果表明,随着传输信号信噪比的增加,稳态剩余误差减小,误码率降低。     

基于GASA算法的提前或拖期问题优化

针对企业生产的提前 /拖期问题,提出了提前 /拖期问题的数学模型,在此基础上,利用GASA混合优化策略优化之,既保留了传统遗传算法能很快达到最优值领域的优点,又通过结合模拟退火算法大大改善传统遗传算法在后期的收敛性。     

基于协同平台的高校教师科研绩效评价体系

在研究组织人员行为绩效评价体系的基础上,分析了传统的KPI(key performance indicator)评价方式所面临的主要问题,提出针对高校教师科研绩效进行分类建模,并设计相应的绩效指标、绩效算法及评价体系来解决问题。最后,用某院教职工2015—2019年在协同信息管理平台上的行为数据,检验了该体系的有效性及合理性,并针对基于协同平台的高校教师科研绩效评价体系的结果分析,提出高校科研管理及绩效激励方案。