基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法

提出一种基于型面曲率的三角网格快速自适应细分算法．该算法通过建立三角网格动态空间索引结构,快速准确获取局部型面参考数据并计算型面曲率．对曲率较大区域进行细分,对较平坦区域只进行网格顶点重定位,不进行面片分裂,实现三角网格的自适应细分．实例证明该算法可提高模型的光顺性与细分效率,以相对较少的面片准确表达模型型面特征信息．     

基于迭代法优化换乘枢纽布局

研究了公交-公交换乘枢纽选址与布局的优化问题,并提出了一种以总换乘费用最小为目标的换乘枢纽选址模型．虽然对此类问题穷举法可以得到全局最优解,但是实际问题中,为了找到更合理的枢纽布局,通常备选枢纽位置会很多,穷举法在有限的时间内很难找到最优解．因此,提出一种迭代法来对该模型进行求解,并通过实例对该模型及算法进行了检验．     

物流节点系统布局优化控制模型研究

在分析物流节点布局定义、内涵和研究现状的基础上,根据现代控制理论的基本原理,提出了区域物流节点协同布局控制模型,并分析该模型的求解方法．通过对一算例来分析上述优化控制模型和算法的有效性．结果表明,该优化控制模型对区域物流节点规划具有较好的理论意义和实践指导价值．     

舰船水压场信号实时检测方法研究

为了有效地从风浪背景中检测舰船水压场信号,在对大量实测海浪水压场数据和舰船水压场数据分析的基础上,对海浪水压场信号的特性进行了研究,发现海浪水压场信号可用AR模型对其进行描述．从而对海浪水压场信号建立AR模型,计算AR模型的反射系数并提取其欧氏距离作为特征,采用滑动检测法对信号进行实时检测．通过大量实测数据检验其有效性,结果表明,该算法简单,能较好的检测目标信号．     

一种支持QoS多播路由的MST算法

阐述了满足多QoS约束的多播路由问题，描述了适用于QoS多播路由的网络模型，对Prim算法进行改进，提出了一种支持QoS多播路由的多播树生成算法．该算法在多播规模不断扩大的情况下，总代价始终小于其它算法，并且，随着组的规模的增加，其优越性也越明显．最后将该算法与传统算法进行比较，体现算法的优越性与有效性．并通过仿真试验进行了验证．     

基于遗传算法和模拟退火算法的制造企业伙伴选择

针对制造企业的虚拟企业问题建立了伙伴选择的多目标模型.为了更好地解决该问题,通过分析遗传算法和模拟退火算法的各自特性,提出了将遗传算法和模拟退火算法两者结合来进行求解.同时,通过实例仿真结果表明了该模型和算法的可行性和正确性.     

求解旅行商问题的一种新方法

目前关于旅行商问题的启发式算法主要分为两类:环路构造算法和环路改进算法.通过对两类近似算法的深入研究,提出了一种新的方法――简化模型法来求解旅行商问题.该方法通过排序和选择操作得到原网络图的简化模型,对简化模型中的路径进行重构得到旅行商问题的解.通过测试TSPLIB中的实例,表明用简化模型法求解旅行商问题解的质量高、收敛快,时耗小,该算法是实用的.     

基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识

微粒群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点．针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识．该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识．利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明：改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的．     

基于混合算法的编组站到发线模型算法研究

本文分析了编组站到发线占用特性,在前人对于到发线运用建模的基础上,建立更适合于编组站到发线的运用模型。由于到发线的安排属于NPC问题,本文综合遗传算法与模拟退火算法的优点对该模型进行求解,采用混合算法——模拟退火遗传算法（SAGA）,来提高运行效率和解的质量,并在目标函数上以及在约束条件上提出新的理论,引入惩罚因子以加快算法模型的收敛。丈中阐述了该算法的具体实现过程,并通过模拟仿真对算法进行了验证,结果表明该模型算法是可靠和有效的。     

储运一体化的二级物流网非线性规划模型及算法

通过对已有运输和仓储优化模型的分析,针对现代物流配送网络的特点,提出了基于储运一体化的非线性二级网络配送模型．并构造了具有能力与需求约束、费用与距离综合目标函数的非线性数学规划模型,求证了最优解,并提出算法实现的步骤,最后用实例对算法进行了验证．该问题的提出与算法的可行,为研究多阶段、多路线、多目标的物流配送模型找到了更好的途径．     

在连通平面图上找Hamilton回路的一个方法

以图Ｇ的面为节点构造着色面状态树，用深度优选搜索法在状态树上找完全子树，以求对应的Ｈａｍｉｌｔｏｎ回路。为了把图Ｇ的全部Ｈａｍｉｌｔｏｎ回路都找出来，所需构造的着色面状态数的数目不会超过一个定值。     

基于二元决策图的系统可靠性模块分析方法

为了克服二元决策图方法分析故障树所存在的不足,提出了基于二元决策图的模块方法分析系统可靠性。采用线性时间算法将故障树分解成相互独立的子故障树,然后用二元决策图方法对子故障树进行分析,递归综合相互独立子故障树的求解结果,得出整个系统的可靠性。基于二元决策图的模块分析方法克服了故障树分析与二元决策图方法存在的不足,适用于大型、复杂系统的可靠性分析。     

模型面向过程式语言切片工具的实现

本文以一种自定义的小型面向过程式语言(Similar C Language,简称SCL)作为实验语言,在图论和编译技术的基础上,提出了一种分层次切片面向过程式程序的新方法,描述了实现SCL语言切片工具的完整方案。     

基于混合整数非线性规划的接驳公交优化模型

接驳公交线路设计与运营方案优化是轨道交通与地面公交协同发展的研究课题之一，本文分析其在模型构建、规划方法及模型算法等研究方面的不足。以问题为导向，构建基于混合整数非线性规划的接驳公交协同优化模型，通过对模型重构进行求解。并通过实例分析验证模型和算法的有效性。结果发现：第一，以往研究中将线路设计与运营方案协同优化模型较少，本文统筹考虑接驳公交线路设计和发车频率优化构建模型；第二，以往研究中大多考虑多条接驳公交线路与1个轨道站点连接的单一目的地模式，本文通过增加“多对多”约束条件，使模型更加符合现实需求分配；第三，针对混合整数非线性模型求解困难的问题，本文通过模型重构，降低了计算 复杂度；第四，研究实例基于2个轨道站点和17个接驳公交需求点，得到2条接驳线路和相应发车频率，并通过与相同拓扑路网下应用深度优先搜索算法(DFS)求解结果进行对比分析，验证了本文所建协同优化模型的可行性和有效性。     

铁路技术站到发线运用调整模型及算法

从满足车站到发线的运用要求、减少作业和进路交叉干扰出发，建立了铁路技术站到发线运用的调整模型；针对模型是一个非线性规划模型的特点。对交叉干扰产生的原因进行了分析。提出了其等价模型；根据等价模型特点。设计了求解该问题的遗传算法。并用实例进行了验证。其程序运行时间不超过100s.     

基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型及算法研究

多层级物流节点布局对物流系统的降本增效具有重要作用. 提出物流网络简化处理策略，结合实际物理网络结构，以最短路径、共同弧段及通道运能三要素为重点构建了多层级物流节点的网络拓扑；在此基础上，结合不同层级物流节点的最大服务半径、服务能力及成本等属性，系统性考虑节点及通道运能，构建基于点线能力约束的多层级节点协同布局优化模型；结合模型决策变量特点，利用改进的和声搜索算法进行求解. 采用实际案例进行测试和应用，进行相应情景分析. 结果表明，模型及算法具有良好的适应性，为实际多层级物流节点选址提供一定决策依据.     

考虑续航能力的新能源汽车充电站递阶延时布局研究

递阶延时布局对降低新能源汽车充电站选址成本投资决策具有重要作用.本文分析递阶延时布局特征：空间维，以续航能力为半径的邻域衔接覆盖性；时间维，随交通流密度的双螺旋同步增长性；投资维，公共资源配置的有效性.在此基础上，基于截流选址方法建立扩展的OD交通路网，构建续航能力约束下的递阶延时布局优化模型；利用改进的逐步推进法求解，对实际案例进行测试和应用，以及相应投资决策分析.结果表明：递阶延时建设可以节约投资，资金成本越高效果越明显；续航里程增加可以减少充电站建设数量，达到节约投资的目的.本文为实际区域递阶延时充电站布局提供决策依据.     

考虑续航能力的新能源汽车充电站递阶延时布局研究

递阶延时布局对降低新能源汽车充电站选址成本投资决策具有重要作用.本文分析递阶延时布局特征：空间维,以续航能力为半径的邻域衔接覆盖性;时间维,随交通流密度的双螺旋同步增长性;投资维,公共资源配置的有效性.在此基础上,基于截流选址方法建立扩展的OD交通路网,构建续航能力约束下的递阶延时布局优化模型;利用改进的逐步推进法求解,对实际案例进行测试和应用,以及相应投资决策分析.结果表明：递阶延时建设可以节约投资,资金成本越高效果越明显;续航里程增加可以减少充电站建设数量,达到节约投资的目的.本文为实际区域递阶延时充电站布局提供决策依据.     

无链表图像感兴趣区域编码算法

针对基于链表实现的感兴趣区域编码算法占用存储资源较多的问题,提出了一种无链表的编码算法.在SPIHT(等级树集合分裂)编码过程中,采用标志位图表示系数和集合的重要件信息;优先编码感兴趣区域,利用队列缓存非感兴趣区域系数和集合信息;编码非感兴趣区域时,从队列中恢复编码所需的重要件信息.编码过程不需要提升感兴趣区域小波系数,能实现感兴趣区域重建质量的精确控制.仿真实验表明,该算法优于提升小波系数的感兴趣区域编码算法;当编码码率为1 bpp(比特/像素)时,其存储需求仅为链表实现的感兴趣区域分离编码算法的1/10.     

含特殊负荷的配电网分层故障定位方法

特殊负荷接入配电网，增强了电源、负荷与电网之间的互动性，对故障定位提出了更高的要求，为此，提出了一种快速定位故障点的分层定位方法. 首先分析基于遗传算法的单层含特殊负荷配电网故障定位的不完备性；其次在单层模型的理论基础上，提出改进量子免疫算法的区域定位方法和隐枚举法的区段定位方法；最后对所提模型和基于单一智能算法的单层模型进行了对比仿真实验. 结果表明:与遗传算法、免疫算法和改进量子免疫算法构建的单层定位模型相比，所提分层定位方法大大简化了故障辨识模型的复杂度，在提高定位效率的同时保证了定位的容错性和稳定性，可将故障搜索维度降低69%，故障定位耗时在1 s以内，故障辨识率达到100%.