抽象广义双拟变分不等式的推广

笔者研究了文（1）、（2）中引入的抽象广义双拟变分不等式解的存在性问题。我们的结果统一、改进和发展了有关变分不等式问题的许多最新结果。     

基于单亲遗传算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法

介绍了基于单亲遗传算法和模糊C-均值算法的混合聚类算法,克服了模糊C-均值算法的局部最优问题以及采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.实际运算表明,算法是有效的.     

海上溢油仿真与可视化技术研究

为提高溢油仿真的视觉真实感，针对海上溢油可视化问题进行相关研究，建立完整的溢油仿真模型；对于油膜漂移和扩散过程中传统油粒子方法采样不均匀的问题，提出采用泊松盘算法对油膜进行均匀采样，成功地模拟了油粒子与障碍物的交互；利用Mike Zero和Mike 21计算潮汐数据，使用Unity3D虚拟现实引擎搭建溢油可视化仿真平台进行实验验证.仿真结果表明，构建的模型可有效提升海上溢油仿真的视觉真实感.     

基于蚁群算法的交通信号控制

交通信号控制可以有效地调节车流量，避免冲突和减少交通拥堵。蚁群算法具有信息分散性、群体性、随机性和自组织的特点，这些特点恰好符合交通流网络的特性。计算仿真结果表明，该方法优于传统的交通信号控制方法，尤其是在交通流很大的情况下更能体现方法的优越性。     

基于蚁群算法与海量AIS数据的船舶航线规划

利用船舶AIS轨迹数据,研究了基于蚁群算法和海量AIS数据的航线规划方法.采用Doug-las-Peucker算法对海量轨迹数据进行压缩处理;基于DBSCAN算法对处理后的AIS轨迹点数据进行聚类,提取出航路关键转向点;依据地理边界数据确定关键转向点的连接关系,并对靠近孤立碍航物的航线进行修正,构建出1个无向网络图,同时计算出各条边的船舶航行密度;将各边的密度值作为MMAS蚁群算法的初始信息素浓度,求解港口间的最优安全航线.以2017年黑德兰港到青岛港的散货船AIS轨迹数据为样本,进行航线规划研究.结果表明,规划的航线总航程为3487.21 n mile,推荐航线总里程为3576.9 n mile,传统蚁群算法规划出的航线总里程为3560.42 n mile.与相关推荐航线相比总航程缩短约为3%,与传统蚁群算法相比总航程缩短约2%;另外该方法相较于传统蚁群算法收敛速度更快.      

不含氨基末端的PIF1解螺旋酶的纯化和初步功能研究

目的 从分子水平阐述人类PIF1解螺旋酶的生理功能,纯化只含有解螺旋酶模序,不含N-末端的PIF1蛋白--PIF1△N,并对其生物化学活性进行检测.方法 以Hela细胞的cDNA文库为模版,PCR扩增得到PIF1的540～1 923的cDNA序列,在cDNA的5′端引入六聚组氨酸标签后插入pET20b表达载体,得到重组质粒pET20-PIF1△N.通过共转化此重组质粒和一个编码稀有rRNA的质粒,PIF1△N蛋白在大肠杆菌中得到表达.在4 ℃通过一系列亲和层析柱,用高效液相纯化系统纯化了PIF1△N蛋白,并检测其生物化学活性.结果 从Hela 细胞的cDNA文库中克隆了PIF1蛋白的540～1 923的基因片段,使其在大肠杆菌中成功表达.建立了纯化PIF1△N蛋白的亲和层析方法, 并检测了其ATP酶活性.结论 不含N-末端的PIF1蛋白-PIF1△N,具有依赖镁离子和DNA的ATP酶活性.     

单机调度问题的复杂性

研究一类单台机器具有速度可选择约束的调度问题，这在车辆调度和通信调度中具有广泛的应用，以进一步研究交通和通信中的拥挤和堵塞问题，引进了有关记号提出了有关的新概念并给出了该问题解的有关性质，对单台机器问题的有关多项式情形算法进行了论证。     

基于标准可加性模型的模糊控制算法仿真

介绍了基于标准可加性模型（SAM）的模糊控制算法，将该算法及自学习SAM算法分别应用于控制领域，仿真结果表明可以取得较好的控制效果，且具有较强的鲁棒性，是一种理想的适合工业控制应用的模糊控制器。     

多解

人这一辈子除了做人，做事就是做学生，这就是所谓“活到老，学到老”。 我不是一个好学生，而是一个“独腿”学生，因为我是一个既不喜欢（借口）也不善于（还是借口）和数字打交道的学生。     

多目标进化算法在船型方案设计中的应用

针对船型方案设计阶段主尺度确定的优化问题,采用现代多目标进化算法进行研究.考虑某水面船排水量和航速两个优化目标的算例,给出了Pareto最优解集,并和实际船型进行了比较.算例表明,多目标进化算法能够快速获得最优解集,该解集分布均匀,可以供实际设计采用.