基于蚁群优化的单路口交通模糊控制的研究

本文提出了一种基于蚁群优化的控制方法，应用蚁群算法进行相序优化，确定通行相位，并且结合模糊控制的优点，确定该通行相位的有效绿灯时间。仿真结果表明，本文给出的控制方案和优化算法适应能力较强，在相序相对稳定的前提下，单交叉路口的平均车辆延误更少。     

群智能在农业生产等方面的应用研究综述

群智能是一种模拟自然界动物觅食筑巢行为的新兴演化计算技术。微粒群算法作为群智能算法的一个分支,在解决农业生产中的大规模组合优化问题方面表现出强大的优势。本文分析了目前应用于电网构建和农田水利灌溉等工程中的微粒群算法,并提出了一些展望。     

封闭式养殖空调系统节能优化算法

在养殖空调系统节能问题中,为了解决自适应蚁群算法对多参量、非线性系统寻优求解时会发生系统局部最忧的问题,利用Metropolis准则下的模拟退火算法来改善全局优化能力,蚁群算法为模拟退火算法提供初始解,模拟退火算法对解进一步改善,蚁群算法再利用SA产生的新解进行并行搜索,结合两者的特点,形成了全局参数的自适应优化算法,并在封闭式养殖空调系统中进行了试验,结果表明应用该算法能使空调控制系统寻优能力增强,节能率达26.96%。     

养殖利润应有新算法

就在消费者已经习惯了“高价猪肉”的时候，生猪价格又一次引起了市场的关注，只不过，这一次不是因为价格飙升，而是由于玉米、小麦等粮食价格的攀升，养猪利润下降很快，让养殖户感到风险增大。在广东，部分养殖户已经打算下半年减少存栏量。     

由汉诺塔游戏想到的汉诺塔简单非递归算法

汉诺塔问题是一个古典的数学问题,也是程序设计中的经典递归问题,其递归算法由于简洁清晰,为大家所熟悉,编写出来的程序也比较简单,缺点是占用太多的内存空间.本文对汉诺塔问题进行了数学建模,并用几个简单的判断条件,对问题迅速求解,程序用C语言实现.     

对Cohen-Sutherland线段裁剪算法的一点改进

针对Conhen-Sutherland线段裁剪算法不能有效地判断出线段是否完全在窗口外及可能求解出无效交点的问题提出改进，通过添加判断条件使得所有完全位于窗口外的线段都能快速的过滤出来，并明确直线与窗口的哪条边相交，从而避免无效交点的求交运算，提高了裁剪运算效率。     

证券投资组合问题的新模型和算法

经典Markowitz模型在如下三个方面得到了改进：考虑了交易费用、投资者已持有的证券，以及随机收益率．通过机会约束规划方法，对新模型提出了有效的确定性求解算法．算例表明，新模型和算法更具有实用价值．     

基于Robin界面条件的非重叠区域分解法

描述了一个Neumann模型问题,分析其基于Robin边界条件的非重叠型加性区域分解法.在使用可变参数循环的情况下,给出了算法的微分和有限元离散两种形式及其收敛性质.数值结果表明,适当选取Robin参数,可大大加快算法的收敛速度.     

DEM模型生成效率分析

对建立DEM模型的一般原理和影响DEM生成效率的因素进行了分析，指出改进DEM生成算法效率的关键在于改进离散数据存储结构和在其中的查找算法。     

几种分形算法的Mathematica实现

介绍了几种分形算法(Von Koch曲线迭代分形算法、递归算法和逃逸算法等),给出了几种分形图的构造,编写了实现相应算法的Mathematica程序。编写的Mathematica程序简单易懂,且通用性强,体现了Mathematica语言在绘制分形图方面的优越性。