3-状态串并联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,以蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束串并联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法框架。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效的给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题的有力工具。     

粒子群优化算法在天线方向图综合中的应用

针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法MSPSO,在多子群、层次化的模型中采用von Neumann邻域结构,以改善收敛速度和优化精度。建立一种新的目标函数模型,对顶层和底层的子群分别采用适合其特点的适应值目标函数,平衡了算法的全局和局部搜索能力。仿真结果表明,将该算法应用于阵列天线方向图综合中,取得了很好的优化效果。     

盾构刀盘刀具布置优化算法比较

盾构刀具作为掘进过程中的切削工具,选型与布置影响着盾构的使用性能。结合直径Φ8 810 mm的盾构刀盘实例,将质心分布重合、破岩刀间距、最优切削效率、布刀位置不干涉等约束转化为数学不等式,建立带约束的数学优化模型;确定径向载荷、倾覆力矩最小为目标函数;对比分别采用传统优化算法、标准遗传算法、多目标遗传算法优化计算后刀盘受力情况。研究结果证明采用优化算法优化刀盘刀具布置的可行性。优化后倾覆力矩及径向不平衡力均减小,多目标遗传算法布置方案明显优于另两种优化方案,在今后解决刀具优化布置问题时可作为首选。     

基于模拟退火的改进混沌粒子群算法

针对传统的粒子群优化算法易陷入局部最优解、稳定性差等缺陷.本文提出了基于模拟退火的改进混沌粒子群算法.将模拟退火及混沌的算法应用于粒子运动过程,从而可有效避免陷入局部最优并趋于全局最优.仿真结果表明在最优解精度以及寻优速度上都有一定提高.     

变尺度混沌量子粒子群算法

利用混沌算子的遍历性,结合量子粒子群的快速收敛性,提出了变尺度混沌量子粒子群算法(CQPSO)。针对标准粒子群容易陷入局部最优的缺陷,CQPSO能快速收敛到最优解。对标准测试函数的测试结果表明:该算法在收敛速度和收敛精度上都得到了大幅度的提高。     

免疫接种粒子群的聚类算法

将粒子群优化算法和K均值算法结合进行聚类分析,同时引入了免疫系统中的免疫接种和免疫选择机制来指导粒子的迭代过程,提出了一种基于免疫接种粒子群的聚类算法,在粒子群迭代的过程中加入免疫接种机制指导粒子的飞行方向,再通过免疫选择机制对接种的结果进行选择,确保粒子种群向更优的方向移动。实验结果证明,基于免疫接种粒子群的聚类算法基本克服了K均值算法容易受初始聚类中心影响的缺点,聚类结果稳定,而且比基于粒子群优化的聚类算法取得了更好的聚类效果。     

粒子群优化算法及其与遗传算法的比较

粒子群优化算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题。该文讨论粒子群优化算法的基本原理和实现步骤,分析了该算法中各参数的设置。通过一个测试函数,对粒子群优化算法与遗传算法进行了比较,结果表明粒子群优化算法在找寻最优解效率上好于遗传算法。     

MPSoC软硬件划分的自动波竞争神经网络算法

针对基于可重用组件的MPSoC软硬件划分问题,提出了一种采用自动波竞争神经网络的优化算法。先将软硬件划分问题转化为图论中的多约束最短路径问题,然后重新设计神经网络中的自动波机制,从组件库中为系统中的每个任务模块选择合适的软件构件或IP核,在系统成本和实时性约束下,使得MPSoC功耗最优。该算法具有并行化、无参数、易于硬件实现的特点,可获得MPSoC软硬件划分问题的最优解。     

基于混合差分进化算法的试井分析最优化方法

摘要：试井参数优化是对通过测试得到的油气井井底流压及产量数据得到的油气藏模型参数进行优化处理,得到最符合油气藏实际情况的参数。试井存在多解性,以往使用的最优化方法要求目标函数连续可微,受初值影响较大,是属于寻找局部最优解的办法。为此,提出了一种混合差分进化算法的试井分析最优化方法。将标准差分进化算法加以改进,与模拟退火算法和小生境思想结合在一起,构成一种混合差分进化算法,该算法在保证算法全局搜索能力的同时,能更快地收敛到非线性问题的最优解。进一步将该算法应用到试井分析中,构建了基于混合差分算法的试井分析方法,不需要估计井筒和油藏参数的初值,也不要求目标函数连续可微,优于标准差分进化算法。通过实测试井资料分析,与 L–M 方法相比,效果良好。     

一类投资组合模型的模糊两阶段算法

对多目标证券组合投资模型进行了研究,模型以风险损失率作为风险。该模型是一多目标线性优化问题,我们采用模糊折衷算法对模型进行了求解,算例给出了该模型的一个实例的最优解。     

基于随机优化算法的天然气管道运行优化研究综述

在“双碳”目标背景下,天然气管道的运行优化可以最大程度地实现降本增效减碳,因而得到了广泛且深度的关注。与确定性算法不同,随机优化算法在处理大规模管道和混合整数非线性规划问题上优于经典确定性算法。为此,对基于随机优化算法的天然气管道运行优化进行了调研。首先,介绍了天然气管道运行的数学模型;其次,采用随机优化算法求解模型最优调度结果,分别对遗传、粒子群、蚁群以及模拟退火4类算法在天然气管道运行中的应用进行了分析、对比和归纳。最后,对天然气管道运行优化的技术挑战与发展趋势进行了探讨。     

两群替代微粒群优化算法及其应用

提出一种两群替代微粒群优化算法(TSSPSO),并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明:两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。     

电力系统无功优化的一种新算法

本文提出了一种应用新的粒子群优化(NPSO)算法求解电力系统无功优化的新方法。给出了适合无功优化问题的具体实现方法以及应用NPSO算法求解电力系统无功优化的步骤。对IEEE30节点测试系统进行了无功优化计算。并与粒子群优化(PSO)算法的测试结果进行了比较。仿真结果表明,与PSO算法相比,应用NPSO算法求解无功优化问题是有效的。     

一种新的海运集装箱超订模型

考虑超订策略对单位舱位超订成本的影响,将单位舱位超订成本假设为关于超订水平的单增的凹函数。在此基础上,考虑空箱调运及运输能力的不确定性,以期望总成本最小化为目标建立了海运集装箱舱位的最优超订模型,设计混沌优化算法对该问题进行求解,对所求得的超订水平进行最优性检验,从而确保求得最优的超订水平。并证明了重箱出现比率为均匀分布的随机变量时模型最优解的唯一性。最后的算例结果表明了本文模型及求解算法的有效性。     

一种换热器网络优化新方法

基于遗传算法和神经网络的多层感知器模型的有机结合,提出一种优化换热器网络的新算法和一种新的编码方法－基因矩阵,这种算法根据遗传适应度（目标函数）的大小,以随机搜索方式寻找在求解区域的最优解,采用神经网络多层感知器模型实现换热器网络的结构优化和参数变化。经过遗传－感知模型优化并与外逼近算法做了比较,表明采用此法优化多维、多峰、非凸的换热器网络也具有很好的适应性。     

基于RW-GA的电力物资配送多目标路径优化

设计了一种基于RW-GA算法的电力物资配送多目标路径优化方案。建立GM模型进行资源预置建模,预测出该地区的电力物资需求量,保障物资仓储量充足,在GM基础上,以时间短、风险小为目标建立多目标物资调度模型。提出了RW-GA算法,采用随机游走算法进行全局搜索,获取最优解备选集,利用遗传算法进行局部搜索获取最优解,规划出多目标约束下的最优路径。仿真结果表明:建立的三级网络GM对电力物资需求的预测精度高,所提RWGA算法能够快速收敛并且稳定性较好,可以快速找到电力物资最优的配送路线。     

粒子群优化算法及在电站短期发电优化调度中的应用

论述了粒子群优化（PSO）算法的原理及在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、最优潮流计算、配电网状态估计、优化设计等方面的应用。将该算法用于求解电力系统的短期发电优化调度,给出了算法具体实现以及求解短期发电优化调度的步骤。对15机测试系统进行了仿真计算,并与标准遗传算法（SGA）的测试结果进行了比较。仿真结果表明,与SGA相比,应用PSO算法求解短期发电优化调度具有更高质量的解,收验特性更好。     

基于遗传粒子群算法的供水系统优化调度

针对某城市供水系统,建立了大型供水系统的多目标混合离散变量的优化调度模型,采用遗传粒子群混合算法对调度模型进行了求解,实现了该供水系统的直接优化调度,并与传统遗传算法优化调度的过程及结果进行了对比,新算法在优化时间、优化结果及求解效率等方面都具有较强的优越性.     

拉伸技术粒子群优化算法的多用户检测器

粒子群优化算法是一类新型进化算法,为提高粒子群优化算法对复杂问题全局最优解的探测能力,该文引入一种基于拉伸技术的粒子群优化算法,把它应用到CDMA通信系统中抗干扰关键技术——多用户检测中,提出了基于拉伸粒子群算法的多用户检测器。仿真结果表明,该检测器在误码率性能、抗远近效应和增加系统容量方面的性能较之其他的检测器均有明显的提高。     

面向表面质量的镍基高温合金铣削参数多目标优化研究

针对镍基高温合金材料在铣削过程中存在表面加工质量低的问题,提出一种基于神经网络及NSGA-Ⅱ算法的工艺参数多目标优化方法。采用不同工艺参数进行数控铣削镍基高温合金Inconel 718加工并获取数据集,以表面粗糙度为输出,不同工艺参数组合为输入,利用麻雀搜索算法建立SSA-BP神经网络模型用于预测Inconel 718铣削表面粗糙度;以最大材料去除率、最小表面粗糙度为优化目标,构建NSGA-Ⅱ工艺参数多目标优化主体模型,调用构建好的预测模型作为主体模型的目标函数并优化求解得到Pareto最优解集。使用TOPSIS法对Pareto最优解集进行最优解决策,得出最佳的工艺参数组合。优化结果表明：该方法不仅可用于高温合金材料数控铣削表面粗糙度预测,还可用于工艺参数优化,为进一步提高数控铣削材料加工质量和效率提供参考。