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数学建模大赛优秀论文
- 数学建模大赛优秀论文.rar 本文通过对某公园近两年内被运出的某种动物的年龄和性别的数据进行统计分析，并针对题目的四个问题分别建立了符合实际的数学模型，在模型的求解过程中，应用C语言进行编程调试，通过统计学软件SAS，数学软件MATLAB等计算工具，编写相应的程序，对建立的模型进行求解，得出了符合实际的结果。
求解非线性方程组的拟牛顿-粒子群混合算法
- 求解非线性方程组的拟牛顿-粒子群混合算法
求解DEA的一个lingo程序
- 关于lingo软件求解DEA的程序文章，希望能对大家有帮助
基于混合粒子群的土壤水分特征曲线参数优化
- 摘要：土壤水分特征曲线是研究土壤水运动的重要参数。Van Genuchten 方程（简称VG方程）是目前运用最广泛的土壤水分特 征曲线方程。将VG方程参数计算问题转化为一个非线性优化问题，然后构建单纯形算法和基本粒子群算法相结合的混合粒子 群算法对其进行求解。仿真实验结果表明采用混合粒子群算法与普通遗传算法、混合遗传算法、基本粒子群算法相比，不但提高 了收敛成功率、降低了迭代次数，而且对参数的取值范围也放宽了；采用混合粒子群算法计算参数的精度比非线性单纯形法和阻 尼最小二乘法要高，且不需
求解单一重现期暴雨强度公式的Lingo-BFGS算法
- 摘要：为了克服一般的非线性优化算法对初始值的依赖，针对某一地区单一重现期暴雨强度公式参数计算问题，首先将Lingo 软件编程求出的结果作为初始值，然后利用拟牛顿算法对其参数进行优化。实例计算结果表明：采用Lingo 软件和拟牛顿法相结 合的方法求解单一重现期暴雨强度公式比传统的方法精度更高，能有效解决实际优化设计问题。
求解非线性方程组的混合人口迁移算法
- 摘要：针对变尺度法对初始值敏感和人口迁移算法容易陷入局部极值的缺陷，结合变尺度法和人口迁移算 法各自的优点，提出了一种混合人口迁移算法，用来求解非线性方程组。该混合算法不仅发挥了人口迁移算 法强大的全局搜索能力，而且利用了变尺度法的局部精细搜索能力。实验结果表明，该算法不但以较高的精 度求出了各种非线性方程组的解，而且鲁棒性强，收敛速度快速，是一种解决非线性方程组问题的较好方法。
求解非线性方程组的BFGS差分进化算法
- 摘要：针对差分进化算法进化后期收敛缓慢和稳定性不强的缺陷，将BFGS算法插入差分进化算法当中，提出了一种BFGS差 分进化算法，用来求解非线性方程组。通过5 个非线性方程组和一个工程实例的实验，说明：算法收敛精度较高、收敛速度较快、 鲁棒性强、收敛成功率高，是一种较好的解决非线性方程组的方法。
求解机械优化的Pareto多目标中心粒子群算法
- 摘要：针对基于权重法的多目标算法无法求解约束多目标问题的缺陷，将中心粒子群算法与Pareto 解集搜索算法相结合，提出 一种Pareto 多目标中心粒子群算法。将此方法用来优化气门弹簧的模型，实验结果表明，该优化方法能够快速准确地收敛于Pareto 解集，并且使其对应的目标域均匀地分布于Pareto最优目标域。
求解药代动力学参数的混合人口迁移算法
- 摘要：针对传统方法优化药代动力学参数时精度不高的缺陷，将Hooke-Jeeves 算法与人口迁移算法有机融 合，使两者取长补短，既提高了算法的精度，又加快了算法的收敛速度。将混合人口迁移算法用于血管外给药 二室模型参数优化的实验之中，不仅比传统的残数法效果要好，而且比Hooke-Jeeves 算法或人口迁移算法更 优，精度更高。多次实验表明：算法具有良好的可靠性和稳定性，是一种较好的解决药代动力学参数的方法。
求解药代动力学参数的自适应混合粒子群算法
- 摘要：针对传统方法具有初始值敏感和进化算法无法确定搜索范围等缺陷，将Nelder-Mead 单纯形与粒子群算法相结合，提出 了一种基于Nelder-Mead单纯形与粒子群算法的具有时变加速因子的自适应混合粒子群算法。将该混合算法用于血管外给药二 室模型参数优化的实验之中。仿真实验结果表明，算法计算精度高而且鲁棒性强，是一种新颖的解决药代动力学参数优化的较 好方法。
关于温室方面的资料
- 为了预测和评价日光温室墙体的热工性能，构建了日光温室墙体非稳态传热过程的一维差分模型。根据气象统 计参数及其变化规律，确定了墙体表面太阳辐射热量的算法，以及傅立叶级数形式的室内和室外气温等边界条件，墙体 表面接收的太阳辐射热量处理为边界节点的内热源。提出了以周期外界条件反复循环作用的“程序预演法”，解决了墙体 传热模拟的初始条件问题。采用高效的追赶法求解差分方程组等方法，建立了完整的日光温室墙体传热的数值模拟方法， 编制了计算机程序RGWSQCR，通过运行程序模拟日光温室墙体传热过程，可
基于深度学习的机器人抓取仿真训练技术研究
- 机器人智能抓取是实现机器人智能化的重要一环。由于待抓取物品形状、尺度的多样性以及环境因素的影响，抓取任务很难用准确的数学公式求解。以往的研究多是借助计算机视觉、机器学习等相关技术，虽有一定的效果，但智能化程度还是较低。2012 年后深度学习技术逐渐崛起，因为其良好的特征提取表现被应用在了各个领域，如医学图像、自动驾驶、数据分析等，近年来国外学者开始将这项技术应用到机器人抓取，并取得了一定的成果。
徐立华_求解最短路问题的一个计算机算法
- 本文提出一个求解最短路问题的计算机算法,可称之为相关边法.它是在利用dijkstra算法的基础上,提出网络最大相关边数的概念,通过构造网络的相关矩阵和判断矩阵,从而计算网络任意两点间的最短距离.用此法求解大网络时,数据输入简单方便,能大大节省计算机内存和提高运行速度,为微计算机解决大网络问题提供了切实可行的算法.
面向不确定目标的多无人机协同搜索控制方法
- 多架 UAV( Unmanned Aeiral Vehicle) 同时对一个未知区域进行搜索，目 的在于获取搜索区域的信息，尽可能多地发现目标。针对不确定目标的搜索问题，研究多无人机协同搜索控制的新方法。建立多 UAV 运动模型，用目标存在概率对搜索环境进行描述，给出基于 Bayesian 准则的搜索环境更新方法，考虑了环境探测回报、目标发 现回报和无人机协同回报，采用 MPC 实现对多目标优化问题的迭代求解。通过仿真实验和对比分析，证明了该方法具有更好的搜 索性能。
基于混合集合规划的大规模生产排程算法的研究
- 生产排程问题是一个复杂的组合优化问题 . 本文采用 混合集合规划方法对该问题进行建模与求解 。对于大规模问题 , 根据滚动排程 的思想 , 先将数据按照一 定的规则分成若干小规模数据 , 并分别对小规模数据的问题进行求解 , 然后根据滚动、 衔接逻辑 , 将分解后的小规模数据问题的解进行合并形成大规模数据问题的一个解
论文
- 为了提高海洋结构物时域水动力边界元方法的计算求解效率，基于三维时域势流理论，分别对浮体的 线性绕射问题和非线性辐射问题进行数值计算，同时采用基于 Galerkin 原理的 GMRES（m）方法求解用时 域水动力边界元方法离散得到的线性代数方程组，并与现有文献结果进行比较。研究结果表明，该方法适 于求解时域水动力边界元分析中形成的非对称稠密线性方程组，具有较好的收敛特性。计算结果令人满意， 求解效率高。
改进的遗传算法求解旅行商问题
- 一篇优化算法的论文，用改进的遗传算法优化求解旅行商问题。