一个非线性单调问题的Schwarz算法的几何收敛性

针对两个一致重叠型子域,证明了解一个非线性单调问题的Ｓchwarz算法是几何收敛的。     

一类非光滑条件下的最优化算法

研究了E Sach算法的局限性，基于非光滑分析梯度推广了非光没条件下最优化问题E Sach算法，给出了收敛速率并证明了有关结论。     

约束优化问题的一个超线性收敛算法

给出一个求解约束优化问题的新算法。在无需强二阶充分性条件及严格互补性条件的假设下，研究了该法具有局部一步超线性收敛性的充要条件。     

一类免疫优化算法及其应用

根据生物免疫系统机理推导出一类数学优化结构模型的免疫算法。此算法结合遗传算法的进化操作和生物免疫中的浓度机制，通过抗体的期望繁殖率实现对抗体的促进和抑制，改善未成熟收敛。该算法用于求解Rosenbrock函数，并且与遗传算法进行了比较，结果表明，该免疫算法不仅收敛，而且具有较高的全局和局部搜索能力和收敛速度。     

一种提高VCP协议收敛速率的自适应算法

变结构拥塞控制协议（Variable-structure Congestion control Protocol,VCP）是一种专门针对TCP在高带宽时延积网络下存在不稳定性而提出的新型拥塞控制协议,并具有保持稳定的低队列,高带宽利用率,公平性的优点.但在网络突发业务流的情况下,VCP存在收敛于稳定吞吐量速率过慢的问题.针对这个问题,本文分析了导致VCP收敛速率慢的原因,并提出了一种可以提高VCP协议收敛速率的自适应算法,同时给出了稳定性分析.NS2仿真结果表明,该方案可以提高收敛速率,并且保留了VCP原有的优点.     

一类智能在线变模态微机控制算法的实现

在分析、比较数字ＰＩＤ控制算法的基础上，提出一类采用智能在线变模态微机控制算法进行流量控制的方案，取得较好效果；并给出试验结果和分析。     

非线性约束条件下一个超线性收敛的要行方法（Ⅱ）—子算法A

给出了一个新的子算法Ａ，用以计算本文第一部分提出了主算法Ａ中的“一阶方向”。由于此子算法已充分利用算法Ａ中已有的信息，所以并没有增加计算量，这样，联合算法Ａ及子算法Ａ，就可以得到一个实用的可行优化算法。     

一类变结构系统控制的设计

将变结构控制用于控制系统设计，可使系统具有预期的动态特性以及很好的鲁棒性。本文证明一类变结构系统的滑模控制中的不连续切换面可以利用Ackermann公式得到，可避免依据经验设计的盲目性，本文中提出两种设计方法，并给出了其中一种方法的算法实例及仿真结果，仿真表明，依照本法设计出的控制系统具有很好的稳定性。     

一类变分方程解的有界性

讨论了一类变分方程，用分析的方法证明了其解的有界性。     

一类运输工具带双重能力约束的LRP问题

分析了一类运输工具受双重能力约束的LRP问题，即在物流网络节点最大单批处理能力及运输工具总运输能力双重约束的情况下,如何进行物流中心选址和运输路线安排，使总的费用最小,模型假设网络系统满足如下条件：①节点的最大单批处理能力是逐层变化的，②货物只能用不同运输工具经过某一物流中心进行中转运输．文中建立了混合整数规划模型，提出了一种优化算法，并用优化算法对实例进行求解．     

一种改进蚁群优化算法的仿真研究

针对蚁群优化算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、参数设置复杂等缺点,提出了一种改进的蚁群优化算法,研究了伪随机比例转移规则中参数 的取值方法,并对信息素的取值方式和信息素的更新规则进行了改进。最后以中国31个城市的旅行商问题和路径规划问题为实例,分别运用改进前后的蚁群算法进行了仿真研究。仿真结果表明：改进之后的算法不仅能够得到更好的解,更能显著地提高算法的收敛速度。     

一个改进的非线性规划算法及其收敛速率分析

提出了等式约束非线规划问题的一个改进算法。改进后的新方法保持了原算法的全局收敛性质，并获得了局部超线性收敛。运用改进前后的算法分别对两个典型实例进行了验算。结果表明，新的算法具有明显的快速收敛性质。     

变分与互补问题的非内点算法研究

本文介绍与评论近一年内发展起来的一类新算法－非内点法,并指出进一步研究的方向。     

基于最优控制变分原理的有限变形问题非增量算法

在非增量算法的基础上，提出了用最优控制变分原理来形成非增量迭代求解的基本思路，并给出了求解的基本控制方程。力求为非线性方法的数值求解工作提供一个有力的新工具。     

交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合方程的收敛性讨论

运用有限元法建立车辆-轨道非线性耦合系统动力分析模型,该模型将车辆-轨道系统以轮轨接触为界限分成车辆,轨道两个子系统并通过轮轨接触力的平衡和位移协调条件耦合在一起。通过交叉迭代算法分别求解车辆,轨道系统的运动方程,此时每一步都需要判断使之满足轮轨几何相容条件和相互作用力平衡条件,这样对时间步长的选取要求较高,但是如果时间步长超过某一限值,易于导致迭代失败。引入了修正因子对轮轨接触力进行修正,这不仅可以放宽对时间步长的选取,还能加速收敛,提高计算效率。为验证算法的正确性,不仅进行了算例验证,还给出了引入修正因子的交叉迭代算法求解车辆-轨道非线性耦合系统动力学方程的算例,算例中考虑了不同的时间步长和不同的修正因子对交叉迭代算法收敛速度的影响。计算结果表明引入修正因子的交叉迭代算法具有程序编制简单、收敛速度快、用时少、精度高的优点。