集合划分问题的分布估计求解

集合划分问题对日常生活中的仓库装填问题,生产线排程问题有很大意义,但是无论采用精确算法还是启发式算法都不能很好求解.提出一种改进的分布估计算法,采用实数编码和基于矩阵的概率向量存储方式,并且引入权值的概念,改进了概率向量的更新方式.将它与标准DM(the Differencing Method)算法进行了比较,实验结果证明,它可以有效解决DM算法在25维以下得不到正解的问题.另外,算法还延伸到高维和多分类问题上,这里给出了实验结果.

MOCVD生长的II-VI族化合物固溶体组分的热力学分析.2.Hg（1-x）CdxTe体系

对MOCVD生长Hg_(1-x)Cd_xTe进行了热力学分析.所用的起始原材料为Hg、DM-Cd和R_2Te.计算结果一方面表明CdTe优先并入倾向使得在通常的DAG工艺中x值非常不易控制.另一方表明即使在Hg存在的情况下,也可以沉积几平纯的CdTe,这对实现IMP工艺非常有利,计算结果还表明II/VI比对HgCdTe的组分控制起着关键性的作用.在DAG工艺中,较低的II/VI比可以改善对x值的控制能力,LMP-DAG工艺是降低II/VI比的较好途径.还计算了生长温度和反应室压力对固相组分的影响以及LMP-DAG工艺中生长温度与HgCdTe组分对最低汞分压的影响.