简介：针对采用经典划分思想的聚类算法以一个点来代表类的局限，提出一种基于泛化中心的分类属性数据聚类算法。该算法通过定义包含多个点的泛化中心来代表类，能够体现出类的数据分布特征，并进一步提出泛化中心距离及类间距离度量的新方法，给出泛化中心的确定方法及基于泛化中心进行对象到类分配的聚类策略，一般只需一次划分迭代就能得到最终聚类结果。将泛化中心算法应用到四个基准数据集，并与著名的划分聚类算法K-modes及其两种改进算法进行比较，结果表明泛化中心算法聚类正确率更高，迭代次数更少，是有效可行的。

简介：本文分析了多目标线性规划中'min'算子的非补偿性和'算术平均'算子的不平衡性,并在此基础上论述了两阶段模糊算法与经典折衷算法之间的内在联系.

简介：本文针对带有盒子约束的非线性规划问题提出一种算法，该算法把解空间分成几个区域，根据每个区域上解的信息定义其选择概率，再根据轮盘赌选择法选择某个区域，在选择的区域上进行CRS（ControlRandomSearch）算法操作。该方法能够缩小搜索空间，从而提高算法的搜索能力及算法的收敛速度，特别是在算法的后期效果更加明显。最后把提出的算法应用到两个典型的函数优化问题中，数值结果表明，算法是可行的、有效的。

简介：应急问题最显著的特点表现为时间的紧迫性。本文针对应急系统多点出救的特点,研究了消耗速率为函数的连续型应急资源调度模型。该模型以最早应急时间为目标,给出了最早应急时间的求取方法,数值算例表明了算法的有效性和实用性。

简介：提出了求解线性规划（LP）问题的一种新方法-筛选迭代算法。它通过筛选n维LP问题的n个控制约束方程（不添加驰变量）的方法求得LP问题的最优解。

简介：提出了求解线性规划问题的一种新方法--基解算法.它是一个不需引入人工变量,不必预先求出一个可行基的直接求解算法.

简介：约束传播算法是求解约束满足问题的一种重要方法.调度问题是一种特殊的约束满足问题.本文介绍了调度问题中的Edge-Finding和Energy-Reasoning两种分离约束传播算法,并对它们进行了比较,文中最后给出了一种结合Energy-Reasoning的Edge-Finding改进算法.

简介：本文针对现有的时间比例同步算法具有时间比例固定、系统运行效率低、易导致系统中消息因果关系不正确的特点,运用模糊控制方法来动态调整系统运行的时间比例,设计了一种自适应时间比例同步算法,尽量减少仿真中不合理的现象,提高系统的运行效率.

简介：本文介绍了一种求解大规模下三角结构线性规划问题的原始一对偶嵌套分解算法，并以CPLEX9.0作为核心求解器将算法实现。原始—对偶嵌套分解算法将原问题分解成一系列子问题，每个子问题既可以收到来自前一阶段子问题的价格信息，又可以收到来自后一阶段子问题的资源信息，较传统嵌套分解算法具有更加平衡的信息传递方式和良好的收敛性。实验数据表明，该算法在求解较大规模、稀疏度较小、耦合度较小的下三角结构线性规划问题时，相比单纯形法，在时间效率上有明显提高。

简介：在生产制造系统中,装配线的平衡需要针对多个目标.传统的装配线平衡问题,优化单一目标,忽略了目标之间的联系.优化一个目标的同时,劣化了另外一个目标.文章研究了多目标装配线平衡问题,探讨了这些目标之间的联系,设计了禁忌搜索算法求解多目标装配线的平衡问题.文章从生产管理系统的角度优化多目标装配线平衡,与单一目标相比,具有显著的改进.

简介：研究工件有不同的权（重要性）、但是与工件加工时间有反向“一致性”关系，并且在保证工件的一个子集T中的工件必须不误工的前提下，使得带权的误工工件的个数（误工造成损失的费用）为最少的排序问题I｜T，（n≤P1）→（Wi≥wj）｜∑wjUj提出该问题的最优算法，证明提出的算法得到的排序是最优排序，而且证明这个最优排序在所有最优排序中不误工工件总的加工时间为最小。

简介：提出了将人工鱼群算法应用于求解资源受限项目调度问题中的构想，建立了求解资源受限项目调度问题的人工鱼群算法模型，设计了一种标准随机键编码方式，构建了人工鱼的觅食行为、聚群行为、追尾行为和随机行为四种基本算子，采用了正向逆向局部改进技术和精英保留策略，并给出了算法流程。应用PSPLIB标准问题库对该算法进行了大量的测试，并与其他算法进行了比较，验证了该算法的有效性。

简介：针对排污收费的最优定价问题，提出了基于灰色理论的价格控制问题，并给出了该问题的模型及相关的定理。在约束域为非空紧集的条件下，证明了漂移型价格控制问题的最优解一定可以在约束域的极点达到。针对漂移型价格控制问题，采用价格控制问题的搜索算法的求解技术，把灰参数看做一个新的决策变量，将该问题转化为多个含参数的非线性规划问题。最后，通过一算例验证了模型及求解方法的有效性。

简介：针对下层为线性规划的非线性双层规划问题，提出了一种基于下层对偶理论的遗传算法。首先利用下层对偶问题可行域的极点对上层变量的取值域进行划分，使得每一个划分区域对应一个极点。根据原一对偶问题最优解的关系，确定每个划分区域对应的下层最优解。其次利用罚函数方法处理了上层约束，设计了一个依赖于种群变化的动态罚因子。对20个测试问题的数值结果表明，所提出的算法是可行有效的。

简介：本文提出了一类带不等式约束和简单边界的非线性优化问题的非单调信赖域算法，在一定的条件下，证明了算法的全局收敛性，并通过数值实验验证了算法的合理性。

简介：在对偶单纯形方法的基础上,提出了线性规划的目标函数最速递减算法.它避开求初始可行基或初始基,以目标函数全局快速递减作为选基准则,将选基过程与换基迭代合二为一,从而大大减少了迭代次数.数值算例显示了该算法的有效性和优越性.

简介：针对客户时间窗变动对原物流配送车辆调度方案造成干扰的问题,运用干扰管理思想,分析干扰事件对路径、成本和服务时间三个方面的影响,对其干扰程度加以度量;以该干扰事件对原方案造成的广义费用偏离最小为目标,建立客户时间窗变动的干扰管理模型,通过判断客户时间窗变动对原方案是否产生影响进行干扰辨识,并基于该干扰辨识结果,设计基于禁忌搜索新的调度算法;算例不仅验证了模型和算法的有效性,而且,敏感性分析也验证了其对各种不同价值货物的适用性。实验结果表明,本文提出的干扰管理模型可以全面地刻画干扰对原方案的影响,干扰处理方法优于全局重调度方法,且能够在更短时间内生成满意的物流配送车辆调度调整方案。

简介：本文在线性规划问题核心矩阵概念的基础之上，对单纯形算法的块转轴规则进行了深入的研究。在线性规划的Kuhn-Tucker条件基础之上，证明了单纯性算法块转轴规则的理论可行性，并在文章中给出了块转轴规则的理论算法，为转轴规则的研究提出了一个新的方向。

简介：研究了一类调度目标是最小化最大完成时间的并行机调度问题。考虑到此问题的NP-hard特性，引入模拟退火算法思想以获取高质量近优解。分析了现有此问题模拟退火算法的缺陷，定义了关键机器和非关键机器，设计了一个包含局部优化的模拟退火算法。除了交换变换，还引入插入变换以改变各子调度中作业个数。大量的随机数据实验用于验证算法解的质量和计算效率，实验结果表明该模拟退火算法能够在有限时间内为大规模问题求得高质量满意解。

简介：本文首先分析了增量学习过程中支持向量与非支持向量的相互转化问题，而后在此基础上提出了基于超球结构的支持向量机增量学习算法。该算法主要利用超球结构，完成对增量学习中训练样本的选取，进而完成分类器的重构。实验表明，该算法比传统支持向量机增量学习算法具有更高的分类精度。