Consistent estimation in the bilinear multivariate errors-in-variables model

A bilinear multivariate errors-in-variables model is considered. It corresponds to an overdetermined set of linear equations AXB=C, A∈ℝ^m×n, B∈ℝ^p×q, in which the data A, B, C are perturbed by errors. The total least squares estimator is inconsistent in this case.  An adjusted least squares estimator is constructed, which converges to the true value X, as m →∞, q →∞. A small sample modification of the estimator is presented, which is more stable for small m and q and is asymptotically equivalent to the adjusted least squares estimator. The theoretical results are confirmed by a simulation study. Acknowledgements. We thank two anonymous reviewers for their suggestions and corrections.? A. Kukush is supported by a postdoctoral research fellowship of the Belgian office for Scientific, Technical and Cultural Affairs, promoting Scientific and Technical Collaboration with Central and Eastern Europe.? S. Van Huffel is a full professor with the Katholieke Universiteit Leuven.? I. Markovsky is a research assistant with the Katholieke Universiteit Leuven.? This paper presents research results of the Belgian Programme on Interuniversity Poles of Attraction (IUAP V-22), initiated by the Belgian State, Prime Minister's Office – Federal Office for Scientific, Technical and Cultural Affairs of the Concerted Research Action (GOA) projects of the Flemish Government MEFISTO-666 (Mathematical Engineering for Information and Communication Systems Technology), of the IDO/99/03 project (K.U. Leuven) “Predictive computer models for medical classification problems using patient data and expert knowledge”, of the FWO projects G.0078.01, G.0200.00, and G0.0270.02.? The scientific responsibility is assumed by its authors.     

采用改进遗传算法的变压器优化设计

电力机车变压器的优化设计,采用遗传算法是比较好的选择,但传统遗传算法存在一些弊端,文章从编码方式、遗传操作等几个方面探讨了如何对其进行改进,并使用Visual C++编写了一套设计软件,实践证明这种改进是有效的。     

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。     

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。     

建立绿色会计核算体系初探

目前我国正处在经济高速增长期。年GDP增长率9％-11％，同时又造成了严重的环境污染，土地大规模沙化，空气质量下降，长江、黄河等七大水系都遭受到了前所未有的污染。因此，对环境破坏进行成因分析，建立绿色会计体系，计价、计量自然环境。才能达到遏制环境污染的目的。     

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。     

基于改进遗传算法的生鲜加工配送中心连续选址模型

建立了生鲜加工配送中心选址连续模型，在引入监控算子的基础上，运用改进的遗传算法对模型进行求解。该模型和改进的遗传算法可有效的解决生鲜加工配送中心的选址问题。     

物品配送路径优化的改进遗传算法

描述配送中心物品配送路径优化问题，并构造求解问题的改进遗传算法，在算法中引入模拟退火思想判断交叉操作后新个体的接受状态，同简单遗传算法相比，该算法能够增强全局收敛性，提高收敛速度。     

城市物流基地选址问题研究

本文将物流基地纳入城市交通网络中，以体现交通状况对物流基地选址的影响。在进行选址时，以运输费用和基地的投资、管理费用总和最小为规划者的主要目标，建立目标函数。选址的上层模型体现了运输费用和基地投资费用、管理费用最小的原则，下层模型体现了入选点的不同对交通流量分配的影响，下层模型是求解上层模型的基础。