GSOR最优松弛因子选取方法的研究

对线性方程组数值解法中的广义逐次超松弛迭代法（GSOR）进行了算法分析,对广义逐次超松弛迭代法中最优松弛因子Ω的选取方法提出了不同的两种方法,并对两种方法进行了分析和程序设计,通过实例验证了两种方法可行性和有效性。     

改进的最低松弛度优先调度算法

减少调度过程中松弛度计算次数和任务切换次数,是改善实时系统周期性任务最低松弛度优先调度算法(LLF)性能的主要方法之一.基本的LLF算法只以任务松弛度为优先级来调度任务,使调度过程出现颠簸现象.根据LLF算法的基本思想,对其调度方法加以改进,通过减少任务切换次数来减少调度过程中的颠簸现象,从而提高了处理器的利用率,取得了较好的调度性能.     

基于最小二乘法的SOR法松弛因子自动生成算法

基于使每一迭代步线性方程组中各个方程的余量平方和最小的原理,给出了松弛因子的自动生成方法,从而有效地避免了最佳松弛因子的选取带来的不便.并通过数值实验说明此算法切实可行,只要系数矩阵满足严格对角占优或弱对角占优且不可约条件就能够取得很好的收敛效果.     

求解线性互补问题的USAOR迭代法简

针对线性互补问题的求解问题提出了一个快速有效的算法——非对称加速超松弛迭代法.分析了该迭代算法良好的收敛性.给出数值算例.通过与其他算法的比较说明了非对称加速超松弛迭代法的可行性和高效性.     

研析人气管粘弹性应力松弛

本文揭示了成年新鲜尸体气管的粘弹性应力松弛实验结果，测定了人气管应力和时间相关的不同效应，以回归分析法处理了实验数据，归结为人气管归一化应力松弛函数及其曲线，进一步分析研究了实验结果。     

弹性材料应力松弛问题的研究现状

本文简单介绍了弹性材料的应力松弛概念,指出了应力松弛问题研究的必要性,并综合论述了国内外学术界对这一问题的研究现状.     

变温非线性粘弹性理论及其在显像管玻壳模具设计中的应用

指出了热粘弹性材料在变温和恒温下的松弛的差别 .为考虑材料在较高温度下 ,不同的应力增量沿不同的应力松弛曲线松弛的非线性现象 ,建立了一种变温非线性粘弹性理论 (该理论基于作者已建立的变温线性粘弹性理论中的一些概念 ,如材料在恒温下的松弛曲面 ,变温松弛曲线以及终态温度等效松弛曲线等 ) .该变温非线性粘弹性理论已用于模拟显像管玻壳模具的变形 ,结果表明它比基于线性理论的分析有更高精度     

改进型粒子群算法及在证券投资中的应用

在证券市场中有很多不连续的投资优化模型,为了快速有效的寻求模型的解,设计了一种改进的优化算法.通过引入遗传算法中的交叉操作,得到了基于最优和次优位置的改进粒子群优化算法(INPSO).在性能检测中,该算法比部分改进的粒子群优化算法表现更佳,克服了早熟的缺陷.然后,在仿真实验中,运用INPSO分别获得了两种投资组合模型在不同期望收益率下的优化值,同时算法在迭代过程中展现出了很好的收敛性.     

基于整数规划的业余技能培训问题

通过对业余技能培训问题的具体分析建立0-1线性整数规划模型,采用基于Lagrange松弛的分解算法进行求解,得出最优培训方案．     

整数可分离凹规划问题的一个线性规划松弛定界算法

给出了整数可分离凹规划问题的一个线性规划松弛定界算法,该算法中的分枝过程是简单的整矩形二剖分过程,定上界是简单的启发式方法,而定下界过程需要解一个线性规划松弛问题来确定的,数值实验表明所提出的算法是有效的,它可以求解中等规模的问题.