Boundedness of Operators in Morrey Spaces over Vilenkin Groups

Let G be a locally compact Vilenkin gro up . We will establish the boundedness in Morrey spaces L p,λ (G) for a la rge class of sublinear operators and linear commutators.

Parameterized Littlewood-Paley Operators on Weighted Herz Spaces

The strong type and weak type estimates of parameterized Littlewood-Paley operators on the weighted Herz spaces Kq α,p（ω1,ω2） are considered. The boundednessof the commutators generated by BMO functions and parameterized Littlewood-Paley operators are also obtained.

基于ANSYS的遗传算法在水工弧形钢闸门优化设计中的应用

提出了自适应概率的大变异操作,并以大型有限元软件ANSYS为工作平台,利用APDL语言直接实现了遗传算法,改善了遗传算法在小群体规模时容易出现的“早熟”现象,并成功地应用到水工弧形钢闸门的优化设计中,取得了理想结果,为遗传算法在大型实际工程优化中的应用提供了成功的例证.

一种改进的双种群遗传算法

提出一种新的双种群遗传算法.两个子种群的交叉、变异以及复制操作互不相同.在一个子种群中,高相似个体之间具有相对高的交叉率,遗传操作得到的新个体替代上代种群的最劣的个体.在另一个子种群中,低相似个体之间具有相对高的交叉率,变异操作采用大变异算子,遗传操作得到的新个体替代上代种群的与其最相似个体.两个子种群之间的移民使新的算法获得了良好的局部搜索能力和全局探索能力.实验结果说明:本文的算法要优于单一种群遗传算法和两个子种群的多种群遗传算法.

改进遗传算法搜索性能的大变异操作

遗传算法是一种模仿自然界生物进化过程中选择和遗传的机理而构造出的一种优化搜索算法．但是，简单遗传算法的收敛速度较慢，稳定性较差．针对这些问题，本文提出了一种被称为“大变异”的改善遗传算法性能的操作，在文中分别讨论了该操作的思路，实现的方法，井给出了它的有效性的数值实验证明．

遗传算法种群多样性的度量

针对遗传算法的过早收敛问题，从种群个体、基因两个方面给出了遗传算法种群多样性的度量方法，并在此基础上提出了一种基于大变异操作的遗传算法．实验结果表明该方法在问题求解的精确度以及收敛性方面取得了很好的效果．

适用于大数据的遗传优化算法研究

针对传统遗传算法对高维度数据或大数据易陷入局部最优的问题,提出了一种基于网格小生境与分级多种群共同演化的增强遗传算法.首先,采用基于网格的小生境算法建立主种群,主种群独立进化,将低适应度的样本迁移至子种群中.按照低适应度样本的适应度范围建立分级的子种群结构,各子种群内的样本独立演化,低适应度子种群的样本可进化并迁移至高适应度种群或返回主种群,从而防止具有一定竞争力的样本过早死亡.对比实验结果表明,本算法对高维度数据具有较好的优化效果,优于同类型遗传算法.

一维全局最优问题的改进遗传算法

遗传算法是一种借鉴自然界生物自然选择和自然遗传机制的高度并行、随机及自适应的搜索算法，该算法对一般的全局最优有良好的鲁棒性。但是，对非线性较强的函数，简单的遗传算法的收敛速度较慢，稳定性差。本文提出了一种新操作：一点交换和两点交换相结合、普通变异和大变异相结合的操作。理论证明和数值计算结果表明，该算法是有效的。

基于遗传算法的公路桥梁钢筋混凝土受弯构件优化设计

探讨了遗传算法在公路桥梁钢筋混凝土受弯构件优化设计中的应用，并且针对简单遗传算法存在“早熟收敛”的缺陷，采用大变异操作来避免产生局部最优解。数值实验证明，与常规优化方法比较，遗传算法能从搜索空间中多点出发进行搜索寻优，寻优过程中仅涉及适应度函数的计算与评价，能很好地解决结构优化设计问题。

有界局部紧Vilenkin群上的广义Calderón-Zygmund算子(英文)

记Ｇ为一有界局部紧的Ｖｉｌｅｎｋｉｎ群．我们引进了Ｇ上的一类Ｃａｌｄｅｒｏｎ－Ｚｙｇｍｕｎｄ型算子，并且证明了它们的加权ＬＰ（Ｇ）有界性．另外还给出了这些结果的一些应用．

扰动机制下的遗传算法求解柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度问题,提出一种扰动机制下的遗传算法,该算法以最大完工时间最小为优化目标。为了克服传统遗传算法早熟的缺点,引入差异度阈值策略对传统遗传算法的结构进行动态调整,同时设计了灾变机制和大变异策略相结合的扰动机制,增强了算法的搜索性能。最后,通过基准案例进行测试并与其他算法的结果进行对比,验证了扰动机制下的遗传算法对于解决柔性作业车间调度问题的有效性和优越性。