遗传算法在工程结构优化中的应用研究

首先介绍了遗传算法，接着将遗传算法与传统优化算法作了比较，然后介绍几种遗传算法改进的策略，接着通过一个简单的例子验证了遗传算法是求解全局最优解的一个有效方法，同时介绍遗传算法在实际应用中经常使用的几种改进方法，最后探讨了遗传算法与传统优化方法，BP神经网络，Hopfied神经网络，模拟退火算法，通用有限元软件的结合，以期能更好地解决复杂工程结构的优化问题。     

不确定环境下核电项目进度动态优化控制分析

针对核电项目进度控制的不确定性特点,应用隶属度函数法构建了核电进度计划的模糊目标及模糊约束的模糊集成模型,然后应用并行遗传算法分析了进度计划动态优化调整问题,并以某核电项目进度计划为例,对工期、成本进行了不同可能性水平下的协调优化,为进度控制提供了决策依据。     

A class of flat prior distributions for the Poisson‐gamma hierarchical model

A wide class of prior distributions for the Poisson‐gamma hierarchical model is proposed. Prior distributions in this class carry vague information in the sense that their tails exhibit slow decay. Conditions for the propriety of the resulting posterior density are determined, as well as for the existence of posterior moments of the Poisson rate of either an observed or an unobserved unit.