函数序列关于弱收敛概率测度序列积分的极限定理

研究了函数序列关于弱收敛概率测度序列积分的极限定理,给出了概率测度弱收敛的若干新 的等价条件,得到了期望泛函序列上图收敛的一个充分条件．

实数编码人工免疫算法概率强收敛速度估计研究

取代传统的状态转移矩阵特征值估计方法,运用随机过程相关理论,对实数编码人工免疫算法的收敛速度估计进行了研究,该方法从满足人工免疫算法概率强收敛的必要条件出发,将其作为一般人工免疫算法符合的充分条件,提出了一种实数编码人工免疫算法指数速度概率强收敛的估计新方法.该方法以种群中最佳抗体的最终收敛为判断依据,避免了传统估计方法过于保守的不足,可用于一类人工免疫算法的收敛性和收敛速度的判断,在人工免疫算法实际应用中如何优化其收敛速度具有一定理论参考意义.

一般克隆选择算法的概率性收敛研究

为了丰富克隆选择算法的理论研究并将遗传算法与克隆选择算法的收敛属性进行比较,采用与研究遗传算法类似的方法研究一般克隆选择算法概率性收敛属性,得到了克隆选择算法以一个预先定义的概率δ找到全局最优解的进化代数上界,该上界是独立于优化问题的。另外,在概率性收敛的情况下,得出了克隆选择算法与遗传算法的进化代数上界的比较结果以及相关结论。

随机变量的依概率统计收敛

在一般的概率空间中借鉴依概率统计收敛的定义,讨论了依概率统计收敛的一些重要问题,得到了一些系统的结论.

关于非交换独立性和依概率收敛(英文)

研究了依概率收敛和非交换独立性(单调独立性和布尔独立性)之间的关系.

样本的k阶中心绝对矩的依概率收敛性证明

利用辛钦大数定律和随机变量序列依概率收敛的性质,通过不等式的放缩技巧,给出了样本的k阶中心绝对矩依概率收敛于总体的k阶中心绝对矩的证明.

依概率收敛的改进粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种随机优化算法,但它不依概率1收敛到全局最优解。因此提出一种新的依概率收敛的粒子群优化算法。在该算法中,首先引入了具有探索和开发能力的两个变异算子,并依一定概率对粒子当前最好位置应用这两个算子,然后证明了该算法是依概率1收敛到ε-最优解。最后,把该算法应用到13个典型的测试函数中,并与其他粒子群优化算法比较,数值结果表明所给出的算法能够提高求解精度和收敛速度。

以概率收敛的一个等价命题及其应用

给出了以概率收敛的一个等价命题及其应用.

依概率收敛性质探究

主要把数列收敛的一些性质引进到随机变量依概率收敛中来,并加以证明.

依概率收敛的几个等价命题

给出了依概率收敛的原始定义及其三个等价命题,并给出其严格的数学证明,使依概率收敛的定义得以系统化、完整化．

随机变量序列依概率收敛的几个性质

对随机变量序列依概率收敛的问题进行研究进而得出一些结论.

概率约束规划逼近最优解集的上半收敛性

本文讨论了概率约束规划目标函数的连续收敛性,并利用概率测度弱收敛的特征给出了概率约束规划可行集的收敛性条件,得到了概率约束规划逼近最优解集的上半收敛性.

遗传算法的概率收敛定理

通过对于遗传算法一般模型收敛性的讨论 ,给出一般模型概率收敛的条件。应用这些条件证明了杰出者遗传算法、整体退火遗传算法、最佳值遗传算法。

非Lipschitz条件下由泊松过程驱动的随机微分方程Euler方法的依概率收敛性

针对满足非Lipschitz条件的由泊松过程驱动的随机微分方程(SDEs),构造了Euler方法数值格式。证明了Euler方法的依概率收敛性,并给出了数值算例。

概率空间中随机变量序列的一类收敛性问题

作为测度论应用到概率论的一个例子,论述了概率空间中随机变量序列几乎处处收敛和依概率收敛并给出了几个等价命题;研究了随机变量序列的收敛性之间的关系,并给出了证明;探讨了Cauchy基本序列的性质,并作了进一步研究。

带有泊松跳跃马尔可夫调制的中立型随机时滞微分方程近似解的依概率收敛(英)

本文在局部Lipschitz条件和一些附加条件下得到了方程的全局解,而未使用线性增长条件. 另外,对带有泊松跳跃马尔可夫调制的中立型随机时滞微分方程近似解的收敛性进行了研究,取代了以往的均方收敛方式,改为依概率收敛. 从而对现有的一些结果进行了改进.

由依概率收敛推出γ阶收敛的条件

设ζn依概率收敛于ζ，众所周知，此时ζn未必r阶收敛于ζ；如果给ζn附加一些另外条件，则ζn可r阶收敛于ζ，本文证明了几个这样的定理，它们推广了有关文献中的类似定理．

可测函数列的依测度收敛在概率中的应用

依测度收敛是一种特殊的收敛,在实际中应用较为广泛.本文讨论了依测度收敛在概率论中的相关定义——依概率收敛,以及贝努里定理的内容及其应用.

以概率1收敛与原子

本文讨论了有关以概率1收敛与原子的若干结果,其中部分地推广了相应文献中的结论。

非Lipschitz条件下带Poisson测度随机微分方程Euler方法的依概率收敛性

针对满足非Lipschitz条件的带Poisson测度的随机微分方程(SDEs),给出了Euler方法.非Lipschitz条件比经典条件包容了更多的SDEs,现有文献对该类方程的数值方法研究成果较少.针对带Poisson测度的随机微分方程,在非Lipschitz条件下证明了Euler方法的依概率收敛性,并给出相应的数值算例支持主要结论.