地下水污染源反演的Hooke-Jeeves吸引扩散粒子群混合算法

根据污染物质量浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,该问题可转化为决策变量为污染源位置和强度的最优化问题进行求解。基于Hooke-Jeeves粒子群混合算法,引入吸引扩散粒子群(ARPSO)算法的粒子群发散算子,保证混合算法的种群多样性,并提出HJ-ARPSO混合算法,再结合地下水污染物迁移模型MT3DMS反演地下水污染源的位置和强度信息。在已知污染源位置和未知污染源位置两种情形下,分别利用HJ-ARPSO算法、HJ-PSO算法和GA算法进行地下水污染源反演。在两种情形下,HJ-ARPSO算法均具有较高的寻优成功率(分别对应为100%和90%);与之相比,未引入粒子群发散算子的HJ-PSO算法在未知污染源位置情形下其寻优成功率迅速降为60%;GA算法寻优效率则最低。算例结果表明,HJ-ARPSO算法是一种有效的地下水污染源反演优化算法。

基于Hooke-Jeeves的改进人工蜂群算法

人工蜂群算法(ABC)是新近提出的一种基于群智能的优化方法,它比其他基于种群的智能算法更优异,但蜂群的搜索更新公式在算法的局部寻优能力上存在缺陷。因此本文致力于将擅长局部寻优的搜索机制引入人工蜂群算法,提出了一种基于Hooke-Jeeves的改进人工蜂群算法(IHABC)。IHABC算法改进了采蜜蜂和跟随蜂的搜索公式,期望保留全局搜索能力的同时能更大限度地增加算法的局部寻优能力;采用质量中上的个体优化Hooke-Jeeves搜索法的初始基点以确保局部寻优的有效性;改进Hooke-Jeeves方法的探索移动的步长公式。为了检测新算法的性能,将其与人工蜂群算法、Hooke-Jeeves人工蜂群算法(HABC)进行比较分析,30个基准函数上的数值实验结果表明,IHABC算法在求解无约束优化问题时得到的近似解有更高的精度。

一个修正的Hooke-Jeeves方法(英文)

本文考虑不用导数信息求解无约束优化问题的方法。对于求解无约束优化问题的带有离散步的标准Hooke-Jeeves方法,目标函数值有可能在其加速步中增大。本文修正了标准HJMDS的加速步,保证了目标函数值在修正的带离散步Hooke-Jeeves方法的加速步中不增。然后,采用修正的带离散步Hooke-Jeeves方法设计了一个新算法。数值试验结果表明,修正的带离散步Hooke-Jeeves方法与带离散步的标准Hooke-Jeeves方法相比,其函数值计算次数明显减少,因而本文给出的修正的带离散步Hooke-Jeeves方法比带离散步的标准Hooke-Jeeves方法更为有效。

基于Hooke-Jeeves算法的挠性粘接件的高效内聚反演分析

该文发展了一种标准试验与直接搜索算法相结合的反演分析方法,用于挠性粘接件的界面内聚力模型的参数获取。实验部分中通过单轴拉伸实验和双悬臂夹层梁实验来获取粘接强度和断裂能,内聚能采用了有效裂纹长度的概念来修正裂纹尖端塑性变形的影响。反演分析是以实验值为初始值,采用Hooke-Jeeves优化算法来实施的。整个反演分析过程是通过自动执行的程序来完成,程序包含Hooke-Jeeves优化算法、结果数据库、有限元软件的调用和目标函数的构建四大模块构成。通过推进剂/绝热层粘接试样来验证了反演分析方法的准确与高效性,结果表明该方法相比基于全局优化算法的反演分析方法具有更高的计算效率。

光伏电站发电量模型预测与提升策略研究

我国光伏发电的发展主要以“集中开发,高压并网,远距离送出”的电力输出模式为主,但是在生产活动中,太阳能辐射本身具有较大的不确定性,因此需要准确把控光伏电站发电量的影响因素及太阳能板的位置情况。文章综述了影响光伏电站发电量的因素,明确了光伏电站发电量模型的预测方法及提升策略,最后以实际的模拟案例为例,开展光伏电站光伏板的位置分析。结果表明,西安地区的太阳能光伏板最优水平角为56.68°,最优方位角为–3.87°。

求解非线性方程组的混合粒子群算法

结合Hooke-Jeeves和粒子群的优点,提出了一种混合粒子群算法,用于求解非线性方程组,以克服Hooke-Jeeves算法对初始值敏感和粒子群容易陷入局部极值而导致解的精度不够的缺陷。该算法充分发挥了粒子群强大的全局搜索能力和Hooke-Jeeves的局部精细搜索能力,数值实验结果表明:能够以满意的精度求出对未知数具有敏感性的非线性方程组的解,具有良好的鲁棒性和较快的收敛速度和较高的搜索精度。

油田开发多目标产量分配模型及其应用算法研究

利用功能模拟原理(微分模拟方法及神经网络方法)建立的油田开发指标关联关系,研究并建立了油田开发规划的多目标产量分配优化模型。该模型成功地解决了油田的总产量及对应的工作量、成本等其它开发指标最优地分配到各二级开采单位的产量最优分配问题。针对非线性多目标规划问题,采用改进的Hooke Jeeves算法求解,并将该模型及算法应用于国内某中后期开发油田的开发规划中产生了较好的经济效益。

采用搜索趋化策略的布谷鸟全局优化算法

布谷鸟搜索算法是一种基于莱维飞行搜索策略的新型智能优化算法.单一的莱维飞行随机搜索更新策略存在全局搜索性能不足和寻优精度不高等缺陷.为了解决这一问题,本文提出了一种改进的布谷鸟全局优化算法.该算法的主要特点在于以下三个方面:首先,采用全局探测和模式移动交替进行的模式搜索趋化策略,实现了布谷鸟莱维飞行的全局探测与模式搜索的局部优化的有机结合,从而避免盲目搜索,加强算法的局部开采能力;其次,采取自适应竞争机制动态选择最优解数量,实现了迭代过程搜索速度和解的多样性间的有效平衡;最后,采用优势集搜索机制,实现了最优解的有效合作分享,强化了优势经验的学习.对52个典型测试函数实验结果表明,本文算法不仅寻优精度和寻优率显著提高,鲁棒性强,且适合于多峰及复杂高维空间全局优化问题.本文算法与最新提出的改进的布谷鸟优化算法以及其它智能优化策略相比,其全局搜索性能与寻优精度更具优势,效果更好.

桥式起重机主梁轻量化设计方法研究

采用有限元软件Ansys对桥式起重机轻量化设计存在以下问题:大多以静态指标为设计准则,忽略了动态性能;整个过程耗时较长;且优化后常要对参数进行圆整,弱化了优化效果。以20 t—22.5 m桥式起重机为例,综合利用Ansys和多学科设计优化软件Isight,以拉丁超立方设计、BP神经网络、Hooke-Jeeves算法为理论基础,提出一种效果较好且计算成本较低的桥机主梁优化设计方法。通过这种方法,缩短了优化时间,主梁质量减少了14.84%。

基于变异算子的人工鱼群混合算法

把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为人工鱼群算法的一个局部搜索算子,嵌入到带变异算子的人工鱼群算法中,提出一种基于变异算子的人工鱼群混合算法。其中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了人工鱼群混合算法的局部收敛速度,变异算子的引入增加了群体的多样性,避免人工鱼群混合算法陷入局部最优。通过基准函数和实例测试验证,表明了该算法是高效可行的。

多周期公用工程系统运行的模型,优化方法与应用

针对多周期公用工程系统的运行优化问题,考虑了设备的启停费用的情况下,建立了混合整数非线性规划模型并证明了最优解的存在性。针对该运行优化问题本文将其分解成若干子问题,然后利用改进的Hooke Jeeves优化算法求解每个子问题。应用于具体实例,其数值结果与其它方法得到的相比,运行时间短,且更适合多周期公用工程问题的求解。

有模糊目标的可靠性设计一个混合遗传算法

给出了求解带有模糊目标的可靠性设计问题的一个混合遗传算法.该方法利用模糊集隶属函数的特性将各子目标函数模糊化处理为能够反映各子目标相对重要程度、具有加权指数的协调满意度函数形式;通过加权函数再将各子目标的协调满意度函数综合成统一的单目标优化模型,然后用遗传算法求解模型,用Hooke-Jeeves方法改进遗传算法的群体,得到一个混合遗传算法,最后给出实例验证该方法的有效性.

基于TRNSYS的CIGS薄膜光伏余热-土壤源双热源热泵系统模拟

目的模拟CIGS薄膜光伏余热-土壤源热泵双热源系统运行特性以及性能表现,优化CIGS-BIPV/T组件参数,建立组件发电量预测模型。方法通过DeST平台搭建沈阳市某居住建筑模型,模拟其建筑冷热负荷,并以建筑负荷为目标需求,通过TRNSYS平台构建CIGS-BIPV/T-土壤源双热源热泵系统模型;通过Genopt软件调用Hooke-Jeeves算法对系统参数进行迭代计算优化;利用多元线性回归方法建立CIGS-BIPV/T组件发电量预测模型。结果CIGS-BIPV/T组件的倾角设置范围为42°到45°,方位角设置范围为正南到南偏西1.56°时能够获得日最大发电量,组件发电量预测模型模型的R^(2)为0.989,方差检验量的计算值为772877.5,明显大于F_(0.05),差异性检验值<0.05,组件发电量预测模型能够对系统运行参数进行精准预测。结论薄膜光伏组件余热-土壤源热泵双热源热泵系统能够满足建筑全年冷热负荷及生活热水需求,实现太阳能与地热能的综合利用。

一种改进的混合粒子群优化算法

针对粒子群优化算法容易陷入局部极值点、进化后期收敛速度慢、精度较差等缺点,把Hooke-Jeeves模式搜索方法作为粒子群优化算法的一个局部搜索算子,嵌入到粒子群算法中,Hooke-Jeeves的强局部搜索能力提高了粒子群优化算法的局部收敛速度和精度,从而提出了一种混合粒子群优化算法。通过基准函数和实例测试进行了验证,结果表明,提出的混合算法的收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。

求解药代动力学参数的混合人口迁移算法

针对传统方法优化药代动力学参数时精度不高的缺陷,将Hooke-Jeeves算法与人口迁移算法有机融合,使两者取长补短,既提高了算法的精度,又加快了算法的收敛速度。将混合人口迁移算法用于血管外给药二室模型参数优化的实验之中,不仅比传统的残数法效果要好,而且比Hooke-Jeeves算法或人口迁移算法更优,精度更高。多次实验表明:算法具有良好的可靠性和稳定性,是一种较好的解决药代动力学参数的方法。

考虑风光联合消纳模型的中长期电源规划方法研究

针对电源规划的发展路径由经济性最优为中心逐步向低碳、绿色、经济、协调多目标并重转变的情况,本文提出一种基于风光联合消纳的中长期电源规划算法,给出了中长期优化规划的整体思路,建立了中长期电源规划的数学模型。

基于TRNSYS的空气源热泵辅助太阳能热水系统优化研究

为实现空气源热泵辅助太阳能热水系统中关键参数的优化匹配,基于TRNSYS动态模拟平台建立完整的空气源热泵辅助太阳能热水系统模型。以系统生命周期成本为目标函数,以集热器面积、集热器倾角、水箱容积及热泵功率为优化变量,借助GENOPT软件调用Hooke-Jeeves算法对系统各变量进行同步优化,并对各优化变量进行敏感性分析。以西昌市某学生宿舍的空气源热泵辅助太阳能热水系统为研究对象进行优化。研究结果表明,优化后的COPsys普遍提高,系统性能得到明显改善,系统全年运行费用缩减,全年节电率高达9.11%。并在此基础上提出关键参数的推荐匹配原则：单位集热面积水箱容积为70 L/m2,单位集热面积热泵功率为60 W/m2,最佳集热器倾角为φ-6°（φ为当地纬度）。对空气源热泵辅助太阳能热水系统进行设计时,可依据以上匹配原则对热泵功率、集热器面积、水箱容积、集热器倾角按照先后顺序进行优化。研究结果可为空气源热泵辅助太阳能热水系统的优化设计提供理论依据。

改进的进化规划算法

针对一般的非线性规划问题,把聚类思想、Hooke-Jeeves方法与进化规划算法结合起来给出了改进的进化规划算法,并把给出的算法应用到两个数值例子上,数值结果表明算法是有效的。

考虑颗粒形状的复合固体推进剂细观损伤分析

HTPB复合固体推进剂作为一种多颗粒填充的含能材料,其损伤过程复杂。为更直观地分析其受损过程,从细观角度出发,通过分子动力学方法建立圆形颗粒填充模型与多边形颗粒填充模型。在颗粒/基体界面嵌入了零厚度的内聚力单元,分别采用双线性内聚力模型与指数型内聚力模型的分离位移关系对其进行数值仿真,并通过了Hooke-Jeeves反演方法得到了内聚力模型参数。通过对5组加载速率下不同模型的试验结果与仿真结果对比,发现多边形颗粒模型更符合推进剂的细观结构;指数型内聚力模型更适合粘弹性材料的损伤;载荷速率的提高,使得材料的模量下降率升高。

一类脉冲系统的参数最优化算法

本文构造改进的Hooke-Jeeves优化算法,再通过数值例子来说明改进后的Hooke-Jeeves优化算法具有更高效的收敛特性且能得到较为满意的全局最优解。