基于SGRASP-LP算法的混流装配线排序问题

针对实际混流装配线上工作站工作过载过大、无效时间过长导致的装配线运行效率低下问题,在保留基本模型约束条件的基础上引入“保持生产混合”和“作业自主中断”两个约束条件,建立以“最小化工作过载和无效时间”为目标的混流装配线排序问题优化模型。在基本GRASP算法的初始解构造阶段增加阈值参数选择机制,并将改进后的GRASP算法与线性规划方法结合,设计了模型的SGRASP-LP求解算法。以某汽车企业的底盘装配线为例,将SGRASP-LP算法分别与GRASP算法和企业解决该类问题常用的MILP算法相比较。结果表明,SGRASP-LP算法运算速度更快,所求方案更优,是解决相关排序问题的有效算法。

求解LP问题的部分基变量算法

一般形式的线性规划问题在找不到基本可行解或对偶问题的基本可行解时,无法用传统的单纯形法或对偶单纯形法求解,即"两看一算"算法.为了解决这个问题,结合两种"两看一算"算法,提出了一种新的算法——部分基变量算法.该算法首先从部分基变量出发,由初等行变换将LP问题转化为准典式,然后由初等行变换找到全部可行基变量,最后用对偶单纯形法得到最优解.对算法的正确性和可行性进行了严格证明,提出算法的实现方式并举例进行了说明,对算法的特点进行了讨论.分析表明所提出的算法是实现线性规划问题求解的较为理想的算法.

基于部分基变量的LP问题矩阵算法

基于部分基变量提出了LP问题的矩阵算法.该算法以最优基矩阵的一个充分必要条件为基础,首先将一个初始矩阵转化为右端项和检验数均满足要求的矩阵,再转化为检验数满足要求的基矩阵,最后转化为最优基矩阵.该算法具有使用范围广、计算规模小、计算过程简化、计算机易于实现的优势.矩阵算法的核心运算是求逆矩阵的运算,提出了矩阵算法的求逆问题,讨论并给出了求逆快速算法,该算法充分利用了矩阵算法迭代过程中提供的原来的逆矩阵的信息经过简单的变换得到新的逆矩阵,该算法比直接求逆法计算效率更高.

Lp范数下2台机器并行工件在线排序问题研究

本文研究一类并行工件平行机在线排序问题。给定2台平行机和一组按列表到达的并行工件,对每一到达的工件进行机器指派和确定开工时间,使得机器完工时间的lp范数最小。本文首先分析了LS算法的竞争比,其值为2;其次证明了任何在线算法的竞争比不小于4/3。

应用L_(p)拟范数稀疏约束的纵横波速比直接反演

纵横波速比(vP/vS)是识别气藏、描述储层特征和判别岩性的重要解释工具。目前主要是通过反射系数近似方程反演得到纵、横波速度,再进一步计算纵横波速比,但是这种间接计算方法会产生累积误差。为了直接从叠前地震数据反演纵横波速比,文中提出了一种新的广义弹性阻抗方程,再进一步推导出一个与纵横波速比、纵波速度、密度相关的纵波反射系数近似方程。为了得到精度较高的反演结果,基于推导出的反射系数近似方程,提出一种基于Lp拟范数稀疏约束的叠前地震反演方法,并通过交替方向乘子算法求解。将提出的直接反演方法应用于理论模型和实际数据,并与间接反演方法相对比,结果表明该直接反演方法的反演结果精度较高,对含气储层的边界刻画更清晰。

基于量子遗传算法的一类非线性lp问题的求解方法

文章构造了求解非线性lp问题的新方法——量子遗传法。给出了具体的量子遗传算法步骤,并且结合文献[6]相关算例,将用量子遗传算法求解出的结果与其对比分析,结果显示量子遗传算法求在解非线性lp问题是十分有效和实用的。

一种基于LP法Baker旁瓣抑制匹配滤波器的设计

文章主要是采用了线性规划法LP来设计旁瓣抑制滤波器,以达到相位编码信号(巴克码)的旁瓣抑制目的,并用Matlab7.4.0进行了相应的仿真,并对仿真结果进行分析比较,所设计的滤波器是一种简单实用、性能良好的Baker码脉冲压缩旁瓣抑制滤波器。

基于LP-PSO的塔里木河流域农业种植结构优化研究

依据"适水发展"的水土资源配置原则,以最严格水资源管理制度的总水量作为控制线,考虑粮食安全,以经济产出效益最优为目标,基于线性规划和粒子群算法(Linear Programming and Particle Swarm Optimization,简称LP-PSO)构建种植结构优化模型,引入水土资源互动耦合指数对模型优化结果进行评价,并以塔里木河流域为例进行模型应用。研究结果表明:(1)基于LP-PSO算法的种植结构优化模型,搜索结果较优,可为相关部门指导种植业结构调整提供技术支撑和理论依据;(2)为进一步实现塔里木河流域种植结构优化,宜压减棉花、枣、小麦等作物种植比例,增加甜菜、大豆、苹果、稻谷等作物种植比例;(3)在没有额外水源及基于现有的"三条红线"用水总量控制约束下,流域到2020年可承载的最优灌溉面积约为240万hm^2,届时"退地"规模将超过110万hm^2,各方面压力较大,因此宜放宽对塔里木河流域2020年的最严格水资源管理制度控制指标考核,而以2030年作为种植业规模调整的最终目标,通过15年左右的时间逐步实现。

基于LP&GR算法的多优先级虚拟机迁移策略研究

如何对云计算中心的虚拟机(virtual machine,VM)资源进行合理分配是近年来研究的一个热点问题。针对这一问题,提出了一种基于负载预测和灰色关联度(load prediction and gray relational,LP&GR)的虚拟机资源分配算法。首先,通过预测虚拟机的负载状态防止虚拟机发生过载;其次,建立了基于虚拟机负载评价函数的决策分配模型;最后,为虚拟机的迁移队列设置了多个优先级,结合了抢占式与非抢占式的执行策略,保证了虚拟机的有序迁移,并提高了资源利用率。实验结果表明,结合多优先级的LP&GR算法同比其他算法能够有效地实现云中心的负载均衡。

一种具有Lp范数约束的特征提取算法

针对Lp范数约束的最大化L1范数主成分分析受样本均值影响的特点,提出一种新的优化模型。该模型能避免样本均值对优化模型的影响。一种迭代算法被用来求解该模型并且取得局部最优解。在NYU_UMIST人脸数据库和UCI数据集上的实验表明该方法的识别性能比以前方法的性能改善1%～3%。

一种基于扒口分洪运用方式的防洪系统联合运行的大规模LP广义化模型及其应用

本文从水库、分蓄洪区及河道调蓄洪的基本原理出发，针对由混联库群和多分蓄洪区组成的复杂防洪系统，研究和建立了一个防洪系统联合运行的大规模线性规划（ＬＰ）模型．模型考虑了系统正常行洪与扒口分洪的复杂洪水演进情况，提出了判断扒口分洪界点及其相应的分阶段解算的处理方法，从而形成适用于这一复杂情况的广义化模型．根据模型的超稀疏性等特点，引进多种先进而复杂的数值技术，研制了通用有效的大型计算软件包．实例验算取得了较为满意的成果．

Primal-Dual Interior-Point Algorithms with Dynamic Step-Size Based on Kernel Functions for Linear Programming

In this paper, primal-dual interior-point algorithm with dynamic step size is implemented for linear programming （LP） problems. The algorithms are based on a few kernel functions, including both serf-regular functions and non-serf-regular ones. The dynamic step size is compared with fixed step size for the algorithms in inner iteration of Newton step. Numerical tests show that the algorithms with dynaraic step size are more efficient than those with fixed step size.

基于半监督学习的医嘱辅助决策研究

针对常规数据挖掘方式难以从海量电子病历中有效挖掘出病历潜在价值的问题,根据电子病例数据特点,结合半监督学习方法,采用半监督k-means模型优化患者相似组划分,并综合考虑患者相似性及医嘱类别采用基于半监督LP算法确定最佳医嘱选择。通过对某三甲医院白血病电子病历进行医嘱辅助决策实验,对提出的基于半监督学习的医嘱辅助决策方法进行验证。结果表明,所提出的医嘱辅助决策方法可利用已有的医疗数据资源辅助医护人员诊疗,且其准确率优于传统基于患者相似性度量的医嘱选择方法,有助于医护人员开具准确的医嘱。

色噪声条件下基于矩阵补全的互质阵列DOA估计

针对扩展孔径的互质阵列在色噪声条件下波达方向(DOA)估计性能明显下降的问题,提出了一种基于压缩感知的互质阵列DOA估计方法。在背景噪声为色噪声的情况下,将互质阵列接收到的数据协方差矩阵重构为欠定无噪协方差矩阵,并使用Lp范数和截断核范数结合的算法对其进行低秩矩阵恢复,从而有效地抑制了色噪声对DOA估计的影响;此外,采用差分阵方法对去噪处理后的协方差矩阵进行矩阵扩展,使用交替投影算法对矩阵扩展后产生的空洞进行填补,提高DOA估计的精度。仿真实验表明:相比于现有方法,所提方法能有效地恢复数据矩阵并抑制色噪声影响,在信噪比和快拍数相同的情况下DOA估计性能分别提升了15%和7.5%,在角度间隔相同的情况下DOA分辨率也有所提升。

基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制

提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。

基于变旋翼转速的涡轴发动机优化控制

研究了涡轴发动机/旋翼一体化优化控制问题,分析了直升机旋翼需用功率与涡轴发动机工况的关系,旋翼转速、旋翼总距、纵向周期变距及横向周期变距对旋翼需用功率的影响.以最小旋翼需用功率为目标函数,用线性规划算法进行发动机/旋翼性能寻优.进行了巡航状态下变旋翼转速的涡轴发动机优化的数字仿真实验,仿真结果表明在巡航状态应用变旋翼转速的涡轴发动机优化,可以降低油耗1.5%～5.5%,同时降低涡轮温度4.4～16℃,具有实际应用价值.

输入排队iSLIP算法的改进与比较

高速路由器交换网络中,输入排队调度算法有良好的性能。为了进一步提高经典算法iSLIP的性能,根据虚拟输出队列(VOQ)中包的个数和队首包的等待时间不同,对iSLIP算法进行改进,提出了lp-iSLIP(Long Queues Prioriy iSLIP)算法和op-iSLIP(Old Queues Priority iSLIP)算法。通过仿真可以看到改进后两种算法包的延时较iSLIP算法有一定降低,即算法性能有了提高。最后对iSLIP算法和对信元加入优先级的pri-iSLIP算法进行比较,仿真结果显示pri-iSLIP算法的性能较好。

基于LDA主题模型的标签传递算法

标签传递算法是一种半监督分类方法,由于该算法存在要求数据分类结果符合流行假设、数据维数较高时计算复杂度高等问题,在文本分类中效果较差。针对这些问题,经过对LDA主题模型和标签传递算法原理及复杂度的分析,将两者结合,提出一种基于LDA主题模型的标签传递算法LPLDA。该算法用LDA主题模型中的主题表示文本数据,一方面使用LDA主题模型表示文本保证分类结果符合流行假设,另一方面有效减少标签传递算法相似度计算时间。经过实验证明,该算法在标记数据少于待测样本时,分类效果优于传统的有监督分类方法。

交互式偏好满意优化在渔船技术经济论证中的应用

针对在玻璃钢渔船技术经济论证中多目标优化的权重设计问题,提出一种交互式偏好权重的遗传算法,使决策者能够在多衡准满意优化中的当前群体中,将对于个体的偏好转换为对于权重数值的偏好关系,利用它们重新构造适应度函数,并作为在Pareto遗传算法的偏好优化方向。通过多次的进化后,决策者能够获取最满意的优化解。该方法避免了传统多目标船型论证中需要事先确定优化目标的权重且才能进行综合评判的缺陷,经玻璃钢渔船经济技术论证的计算实例论证,该方法是可行且有效的。

基于改进粒子群优化算法的最优潮流计算

提出应用粒子群优化算法(PSO)求解最优潮流问题(OPF),并结合动态调整罚函数法将最优潮流问题转化成一个无约束求极值问题,有效提高了PSO算法的全局收敛能力和计算精度。应用此算法对标准IEEE30节点系统进行潮流计算,并与线性规划算法和遗传算法进行了比较,结果表明,该算法能够更好地获得全局最优解,具有实用意义。