无限支撑面具级联算法收敛性的一个频域刻画

本文研究了多目标多伯努利(MeMBer)滤波器和基数平衡的MeMBer(CBMeMBer)滤波器的顺序蒙特卡罗(SMC)实现的收敛性。 本文证明了SMC-MeMBer和SMC-CBMeMBer滤波器在

粒子滤波器(PF)是一种灵活,功能强大的顺序蒙特卡洛技术,旨在数值求解最优非线性参数估计,将通用PF应用于模型切换动态系统时,粒子会发生降解。 为了避免这种现象,提出了一种基于蚁群随机决策的粒子滤波器

lms算法，详细介绍了lms算法的原理，并分析了滤波性能。

具变延迟的跳扩散过程数值解的收敛性,李荣华,王健,本文研究了一类具变延迟的跳扩散过程,证明了具变延迟的跳扩散过程的数值解 在一定条件下收敛于其解析解,推广了Xuerong Mao和Sotirios

多目标进化算法（MOEAs）主要依靠非支配解排序推动种群搜索Pareto前沿，在种群迭代搜索前期具有较好的全局寻优性能，但进化后期易出现收敛停滞现象，影响算法对于复杂优化问题的全局寻优能力。由此提出了

动态编码搜索算法快速高效的求解全局优化问题。算法基本结构是二进制矩阵，它包括对分搜索和单向搜索两个基本过程。针对算法容易陷入局部最优的问题，提出一种改进的全局优化算法：前瞻算法。前瞻算法基于扩大视野、

从交通规划及结构优化的角度出发，将交通流均衡和拓扑优化算法引入道路选线问题，提出用户优化模型及其收敛算法。通过连续交通流均衡分配模型，描述通勤者的出行行为；有限元方法与渐进结构优化算法相结合，找到城市

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应急条件（地震、泥石流、洪水等）下的路况不稳定，随时会发生意外的问题。为了解决应急条件下的物资分配，在研究蚁群算法解决传统VRP（vehicle routing problem）的基础上，通过加入动态