简介：提出了求解线性规划（LP）问题的一种新方法-筛选迭代算法。它通过筛选n维LP问题的n个控制约束方程（不添加驰变量）的方法求得LP问题的最优解。

简介：描述了新产品设计阶段中如何筛选满足技术兼容性的可行技术组合方案问题。通过分析新产品的部件及相应的备选技术方案之间的兼容关系，建立了一个备选技术方案兼容关系表，在此基础上采用BF算法进行计算，可筛选出可行的技术组合方案。实例分析表明，本文给出的方法具有可行性和实用性，对于进一步优选最终期望的新产品技术组合方案打下了坚实的基础。

简介：文[1][2]提出了求解线性规划问题的一种新方法--分解筛选法.文[3]证明了文[2]的命题A是错误的.本文进一步证明,用分解筛选法筛选出的变量不一定是最优基变量.

简介：本文对文献[1]提出的"求解线性规划的快速换基迭代法"从多阶段决策的观点阐述并举证了从极优基未必能快速到达最优基的论断.旨在说明用此方法求解一般线性规划问题时不一定能实现快速换基迭代的概念.

简介：提出了求解线性规划问题的一种新方法--基解算法.它是一个不需引入人工变量,不必预先求出一个可行基的直接求解算法.

简介：本文通过增加一个特殊约束，贯彻对偶单纯形法检验数全非正的思想，迭代求优；然后再去掉该约束，结果却可得到一个基可行解。上述过程经简化处理后，增减约束可以不必出现，它仅使单纯形表矩阵增加几次初等变换而已，足见其方法之简捷及有效性。

简介：存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群（continuousant-colonyoptimization,CACO）处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO（doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment）算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。

简介：文[2]通过两个反例的计算,认为文[1]所提出的求LP可行基的方法有不妥之处,并对[1]的方法中主要步骤作了修正.本文对[1]的算法中轴心项的选取作进一步说明,对[2]中所提出的反例以[1]中算法进行计算与[2]对比分析,说明[2]中的反例并不成立.