改进的遗传算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,利用遗传算法适应值的分布和二进制编码的特点,通过缩小、移动搜索空间的方法,求得非线性方程组的高精度的解．同时,数值模拟表明改进后的算法的提高了遗传算法在演化后期的局部寻优能力。     

浮点遗传算法在非线性方程组求解中的应用

将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,利用浮点遗传算法适应值的分布和实数编码的特点,通过缩小、移动搜索空间的方法,将整体和局部寻优能力有机地结合起来,求得非线性方程组的高精度的解．数值模拟结果表明浮点遗传算法的有效性。     

用微粒群算法求解多元非线性方程组

分析了将多元非线性方程组的求解问题转化为求多元函数极值的优化问题的原理和方法;利用微粒群算法在连续空间中的优化能力求得极值点,得到方程组的近似解;给出了优化算法的具体流程;通过两个算例说明算法的可行性和有效性,实验结果表明此算法具有较高的效率和精度．     

非线性抛物型方程组解的爆破问题

研究了带非线性边界条件эu /эn=up·vq,эu /эn=ur·vs的非线性抛物型方程组ut=Δum,vt=Δvm(m≥1)时的爆破问题. 获得了其解爆破的几个充分条件.     

非线性方程组的一个修正牛顿法公式

给出非线性方程组牛顿法公式的一个修正公式,并证明该迭代公式是二阶收敛.数值实验结果表明了该算法的有效性.     

求解线性方程组的一种简便算法

给出了一种求解线性方程组时既简便，又能减少出错机会的实用算法，并讨论了用增广矩阵各行中基本元素的总个数来判定线性方程组解的存在性问题．     

求解城市交通连续平衡网络设计问题的混合算法

对于采用双层规划模型描述的固定需求条件下的连续平衡网络设计问题。给出了一种基于遗传算法和变尺度法相结合的混合算法，并给出了一个简单算例，理论分析和实际算例表明，该混合算法具有速度快和精度高的特点。     

基于遗传混合算法的二维耦合颤振方法

对于传统的二维二自由度耦合颤振分步分析解法,创新性地将颤振分析转变为关于求解系统振动频率的非线性方程组问题.基于数值分析理论,引入如拟牛顿法等超线性收敛的数值迭代解法,研究了该类方法在数值迭代时的局部收敛性、初始值依赖性等问题.为规避上述风险发生在颤振分析中,将具有全局搜索优势的遗传算法应用于二维二自由度耦合颤振分析,结合最优算法L-M算法进行局部收敛修正,提出了基于遗传混合算法的分析方法.算例分析结果表明:在各个检测风速节点处,两种方法下的系统振动圆频率和系统牵连阻尼比计算误差都低于0.1‰,结果几乎一致;所建立的新分析方法思路清晰,求得颤振临界风速与传统方法完全一致,说明新的计算流程可行且计算结果准确;与传统方法相比,基于遗传混合算法的颤振方法每步求解过程无需初值的自选取,具有无条件收敛的优点.      

一类分数阶非线性微分方程组的显式算法

讨论了一类分数阶微分方程组的一种数值算法,根据Caputo导数的性质,将分数阶微分方程组转化为Volterra积分方程组,再利用求解普通积分方程的Adams技巧,建立了分数阶微分方程组的一种显式数值算法,证明了该算法的收敛性与稳定性,并给出了数值仿真实例,证实了算法的有效性.     

解非线性方程组的最小残量迭代法

本文讨论解非线性方程组的带松弛因子μ_k的最小残量迭代法公式(Ⅱ)的收敛性,适当选μ_k可把已有的某些下降法公式纳入其中,包括将某些解线性方程的公式推广到解非线性方程组上来,同时提出新公式。最后给出阻尼牛顿法公式的收敛条件,作为其特殊情形得到了关于牛顿法收敛性定理的类似结果.算例表明μ_k=1时,即(Ⅰ),其敛速并非最佳.     

求解非线性方程组的一种迭代法

本文就求解非线性方程组F(X)=0,给出了一种新的迭代算法:其中,J(X)为F(X)的Jacobi矩阵,μ(X)∈(0,2/‖J(X)‖~2_2);证明了该算法的收敛性,并通过算例验证了它的有效性。     

基于非线性优划的干道交通信号过渡模型研究

传统的干道协调系统中,干道信号控制方案间切换将会产生车流中断或扰动,无论是多时段控制、感应控制或自适应控制都存在这样的问题。针对传统过渡方法不是建立在优化过渡时期评价指标的基础上以及为了提高城市干道信号控制过渡时期车流的运行性能,建立了基于干道总延误最小的非线性约束过渡模型。通过同步式调整干道各交叉口的过渡周期长度与相位差来优化干道系统过渡时期性能,考虑车流离散因素对干道延误性能的影响,并通过改进的遗传算法求解。最后采用Visual C++调用仿真软件VISSIM内部COM接口进行案例分析。结果表明,与传统过渡方法两周期、三周期、减法（Subtract）、短路径（Shortway） 相比,所提出的过渡方法使道路延误性能平均提高了19.6%, 15.2%, 10.5%, 9.8%。该方法在大范围的交通和几何条件下的表现具有一定优势,在保证干道过渡延误性能的同时也给干道提供了最优的绿波带。     

高阶DLMS型方法求解线性方程组

结合动态系统参数识别算法（LMS）和高阶两参数并行Jacobi型算法的优点，得到一种称之为高阶DLMS方法．该方法避免传统迭代方法求解线性方程组时使用逆矩阵参与迭代矩阵的构造，避免了矩阵求逆；同时对传统线性方程组要求系数矩阵必须为方阵加以推广，具有适用范围广、计算量少等优点．同时并讨论了算法的收敛性和最优参数的选取．     

非线性动力系统的鲁棒控制器设计

考虑非线性动力系统的鲁棒镇定问题。应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ方法提出了新的非线性反馈控制器设计方案。只要不确定性是连续有界的，所提出的控制律将使其闭环系统鲁棒实用稳定或鲁棒渐近稳定。     

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。     

Nonlinear Mixed-Effects Models for Repairable Systems Reliability

Mixed-effects models,also called random-effects models,are a regression type of analysis which enables the analyst to not only describe the trend over time within each subject,but also to describe the variation among different subjects.Nonlinear mixed-effects models provide a powerful and flexible tool for handling the unbalanced count data.In this paper,nonlinear mixed-effects models are used to analyze the failure data from a repairable system with multiple copies.By using this type of models,statistical inferences about the population and all copies can be made when accounting for copy-to-copy variance.Results of fitting nonlinear mixed-effects models to nine failure-data sets show that the nonlinear mixed-effects models provide a useful tool for analyzing the failure data from multi-copy repairable systems.     

一类非线性系统的神经网络内模优化控制

研究一类可用Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｉｎ模型描述的ＭＩＳＯ非线性系统的优化控制方法，提出一种基于前向神经网络的Ｈａｍｍｅｒｓｔｅｎ模型，以描述ＭＩＳＯ非线性对象并给出具有内模结构的优化控制器设计方法，从而实现了在稳态优化与动态优化双重指标下的设定值闭环优化控制。针对汽油管道调合系统进行的仿真实验，验证了该方法的有效性。     

非线性受迫振动系统的次谐共振解

应用非线性动力学理论，讨论一类非线性结构的受迫振动问题．通过对动力方程的分析求解。求出了系统的次谐周期轨道及其Melnikov函数，得到了方程存在次谐共振的条件．利用这些结果，可以预测非线性系统的混沌运动．