拉格朗日中值定理的一个新证法

本文给出了利用坐标旋转法证明拉格朗日中值定理的一种新方法。即从罗尔定理出发，采用坐标旋转法及隐函数、复合函数求导法则，证明拉格朗日中值定理，由于该证明方法从直观的几何意义入手，因此，其证明过程更加清晰、易懂。     

板级电路模块布局热设计

针对某种板级电路建立了多种典型的芯片平面布局热分析模型;采用ANSYS软件对各种布局条件下的温度场分布进行了分析。仿真结果表明:在同一块PCB上,将生热率高的器件置于板面四角而其余的分布于其间,能达到降低板上局部热载荷峰值,有效地均匀热场并使最高温度显著降低的目的。而采用遗传算法对器件位置布局的优化设计也进一步从更广泛的意义上得出了相同的结论。     

求解装箱问题的遗传算法

本文提出了两种求解装箱问题（ＢｉｎＰａｃｋｉｎｇ）的遗传算法。一种是简单遗传算法,它采用等长度字符代码编码方法,使用常规的遗传操作算子。另一种是混合遗传算法,它综合运用解装箱问题的ＦＦＤ（ＦｉｒｓｔＦｉｔＤｅ－ｃｒｅａｓｉｎｇ）近似算法和简单遗传算法。试算结果表明,由这两种遗传算法所得到的装箱方案较一些近似算法所得到的装箱方案都要好。     

电机控制系统PID参数的遗传算法优化

近年来，遗传算法的研究十分引人注目，作为一种新型的、模拟生物进化过程的随机化搜索和优化方法。其算法简单通用，鲁棒性强，在组合优化、机器学习、自适应控制和规划设计等领域的应用中已展现了其特色和魅力。该方法是一种不需要任何初始信息并可以寻求全局最优解的、高效的优化组合方法。文章就是利用遗传算法对某一电机控制系统的PID参数进行优化，以提高控制系统的性能指标。     

基于并行禁忌遗传算法(PTGA)的预警卫星传感器调度研究

对预警卫星的传感器调度进行了研究，提出了传感器管理调度的系统组成。通过对传感器调度的分析，建立起相应的数学模型，定义了评价指标。结合并行遗传算法和禁忌搜索的特点，提出了一种新的解决预警卫星传感器调度问题的并行禁忌遗传算法(PTGA)。该算法采用多种群和禁忌搜索思想改进遗传算法的性能，从而提高整个算法的收敛速度和精度。实验结果表明该算法有效地解决了多目标情况下的传感器实时调度问题，并优于一般启发式算法。     

一种改进的区域覆盖星座优化设计方法

为缩短区域覆盖星座优化设计的计算时间，对网格点仿真法进行了改进。在统计时间内，以解析法计算卫星覆盖时刻集，并采用遗传算法优化星座参数。仿真计算结果表明，本文改进方法的计算时间仅为优化前的百分之一。     

压电智能结构传感器/作动器位置优化研究

研究压电主动结构振动控制当中传感器／作动器的位置优化问题。从系统的状态空间方程出发，在系统可控性、可观性Grammian矩阵特征值的基础上来描述性能指标，以控制能量最小化和传感能量最大化作为优化目标，利用遗传算法（GE）进行优化计算，计算过程中对传感器／作动器的位置采用二进制编码加以描述。通过对一压电板结构的仿真计算对该方法进行了验证，优化计算结果与枚举法结果完全相符，从而证明了方法的有效性。