膨胀节波纹管优化设计

在对膨胀节波纹管结构分析的基础上,以单波补偿量最大、质量最小为优化目标,建立了膨胀节波纹管优化设计数学模型,采用以离散复合形法为基础的混合离散变量组合型优化方法求解数学模型,并运用二次曲线加速、贴边搜索、最终反射技术等辅助功能,提高系统的优化效能,获得了较好的优化效果。

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Pareto遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量优化方法,得到Pareto最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解.该算法包括6个基本算子:选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Pareto集合过滤器.建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法.

基于模式搜索算法的电力系统机组组合问题

机组组合问题是一个复杂的大型混合整数非线性规划问题,目前尚未找到理想的解决方法。本文提出一种用于混合变量的模式搜索方法(GPSMV)解决机组组合问题。该方法能求解非凸、非线性、不可微甚至不连续的规划问题,理论上能保证全局收敛于稳定的解,其仅需要求目标函数及由约束条件构成的障碍函数值而不需要对目标函数和约束条件求导。在优化过程中离散变量作为独立的变量,而不是把原问题分成离散和连续两层来处理,适合于求解离散和连续的混合变量问题。最后对10～100机,26机24时段等六个系统进行仿真试验验证该算法。

基于NCP理论的光滑牛顿法在无功优化中的应用

采用经典的无功优化模型,以系统网损最小为目标函数。依据非线性互补理论,构造NCP函数,将KKT条件中的不等式约束转换为等价的非线性方程,然后用牛顿法求解。用同样的方法来处理离散变量,即构造一个与离散变量的约束条件等价的离散NCP函数,嵌入牛顿法中迭代计算。最后,由经典IEEE系统的计算结果表明:该算法收敛速度与传统方法相当,能有效降低网损,具有大范围收敛性。

工程结构混合离散变量优化的模拟退火方法

本文针对工程结构优化设计中普遍存在的混合离散变量的现象，探索了应用模拟退火算法直接获得最优解的方法，从而不再对离散变量作“规格化”后处理。文中根据混合离散变量的特点，提出了几种邻域状态的产生函数和迭代方案，给出了适宜的模拟退火过程的冷却进度表。算例表明该方法能有效地解决工程结构混合离散变量的优化问题。

船舶结构混合变量优化的遗传算法

本文针对船舶结构优化设计中普遍存在的混合离散变量现象，对遗传算法进行了若干探讨和改进，以直接获得实用的最优解。通过两个船舶结构优化的算例，验证了本文方法的有效性。

LINGO优化软件在压力容器最轻设计上的应用

针对模拟退火方法在混合离散变量优化中不一定能得到全局最优解的现象,利用LINGO优化软件对压力容器最轻设计的模型进行优化求解,得到全局最优解,提出了模型改进的建议。

改进遗传算法在渡槽优化设计中的应用

简要介绍了基本遗传算法的原理,并对遗传算子作了改进.将改进后的遗传算法应用于大型预应力U型渡槽优化设计中,计算结果验证了优化设计方案的可行性与有效性.

混合离散变量结构优化的遗传算法

提出了混合离散变量结构优化的遗传算法，给出了离散变量结构优化的算例。算例结果表明算法是有效的。

行星齿轮减速器的优化设计

以NGW行星齿轮减速器为物理模型,建立了以齿数za、模数m、齿宽b、太阳轮变位系数xa和内齿圈变位系数xb为设计变量,以体积最小为目标,以齿轮的强度要求等作为约束条件的优化设计模型。由于设计变量中的齿数、模数是非均匀的离散变量,齿宽和变位系数为连续变量,提出了连续变量及非均匀离散变量的均匀离散化处理方法,并借鉴离散变量的搜索优化法,在连续变量的复合形法基础上,探讨了一种求解有约束非线性混合离散变量的优化设计问题的方法——混合离散复合形法。结果表明,不仅获得了满意的综合效果,而且所得的结果符合实际要求,是一种具有工程实用价值的设计方法。

基于性能的隔震结构动力优化设计

结合优化问题的特点,应用稳健的优化算法以合理的计算代价求解了非线性隔震结构含瞬态约束的混合变量动力优化设计问题.首先根据投资-效益准则建立了基础隔震结构一体化优化设计模型,其中目标函数是结构寿命周期内的总费用,包括结构初始造价和损失期望,约束条件包括隔震层水平位移、上部结构层间变形等,优化模型同时对上部结构截面尺寸和隔震器参数进行优化.充分利用铅芯橡胶支座隔震结构的局部非线性性质,使非线性隔震结构的时程分析计算效率接近线性动力分析.然后应用含潜在约束策略的序列二次规划算法,并结合选择性动态圆整法进行具有连续、离散混合变量的隔震结构的非线性动力优化设计.算例表明了优化模型和算法的正确性和有效性.

基于混合离散变量复合形法的弧齿锥齿轮优化设计

以齿数Z1,模数m,齿厚系数ψR作为设计变量,建立弧齿锥齿轮的物理模型,以体积最小、传递功率最大为目标,以齿轮的强度要求等作为约束条件的优化设计模型。由于齿数和模数是非均匀的离散设计变量,齿厚系数是连续变量,因此,借鉴了连续变量和非均匀离散变量的处理方法———一种混合离散复合形法,并引用离散变量搜索优化方法。在混合离散复合形法基础上,探讨了解决有约束非线性混合离散变量的优化设计问题。经实例计算结果表明,混合离散复合形法可用于具有实际应用价值的弧齿锥齿轮优化问题。

基于CLPSO算法的混合变量桁架形状优化

为了解决混合变量桁架形状优化问题中离散截面面积和连续节点坐标的变量耦合给优化带来的困难,将一种新型智能优化算法——基于"综合学习策略"的粒子群算法(ComprehensiveLearning Particle SwarmOptimization,CLPSO)应用于桁架混合变量形状优化问题中。给出了考虑离散截面面积和连续节点坐标两类不同性质的设计变量的混合变量桁架结构形状优化的数学模型,并对经典桁架结构进行混合变量的形状优化,将所得结果与其他优化算法结果进行了比较。分析结果表明了该方法进行混合变量桁架形状优化设计的有效性。

庆哈输油管道生产运行方案优化

庆哈输油管道承担着大庆油田到哈尔滨炼油厂的原油输送任务。为了降低原油输送成本,以生产运行费用最小为目标建立了庆哈输油管道生产运行方案优化数学模型。该模型属于混合变量非线性优化问题。根据模型的结构特点,采用两级递阶优化方法进行求解。优化结果表明,冬季和夏季能耗分别降低了18%和23%。

反射面型天线结构多工况离散变量优化设计

根据反射面型天线结构受载和工作状态的复杂性 ,以及总有一些变量只能按离散变量处理 ,建立了符合工程结构的反射面型天线结构多工况离散变量优化设计数学模型 ,编制了一套具有一定通用性及工程实用价值的优化设计软件 ,并用其对八米反射面型天线进行了优化计算 。

基于混合遗传算法的谐波齿轮传动优化设计

以谐波齿轮传动体积最小为优化设计目标,建立了混合离散变量优化设计数学模型。引入混沌移民算子,对基本遗传算法进行了改进,以维持群体的多样性,提高全局收敛能力。提出了一种设计变量的离散化处理方法,结合染色体编码的修正技术,在遗传算法中染色体按离散化后的设计变量进行离散搜索。开发了混合离散变量优化的改进遗传算法程序,给出了谐波齿轮传动的混合离散变量优化设计实例,所得优化设计参数符合设计规范,不需进一步处理就可直接用于制造。

基于混合离散复合形法的工程优化设计

针对工程中大量存在的设计变量为离散型和连续型的混合离散变量优化设计问题,提出了连续变量及非均匀离散变量的均匀离散化处理方法,并借鉴离散变量的搜索优化法,在连续变量的复合形法基础上,探讨了一种求解有约束非线性混合离散变量的优化设计问题的方法———混合离散复合形法。算例表明,混合离散复合形法可用于工程结构优化设计中,其结果不需圆整,解题可靠性和效率大大提高。

工程混合离散变量优化设计的遗传算法及应用

针对机械工程中的非线性约束优化的混合离散变量优化设计问题 ,提出了一种新的遗传算法。该方法在遗传算法中通过去掉等式约束、构造字符型编码向量、精心设计动态遗传及变异算子等改造操作 ,较大地提高了寻优效率和寻化能力 ,并用Matlab语言开发了相应软件。实例表明 ,该方法正确 ,算法简洁、稳健 ,求解精度和可靠性高 。

基于蚂蚁算法的混合离散变量机械优化设计方法

引入蚁群更新、沿途搜索等策略对蚂蚁算法进行了改进。为了求解混合离散变量优化设计问题,在搜索过程中对设计变量进行工程化处理,蚂蚁按处理后的变量进行离散搜索。采用MATLAB语言设计了蚂蚁算法程序,通过典型优化设计问题进行了验证,并给出了混合离散变量机械优化设计实例。实例表明,改进后的蚂蚁算法全局收敛能力强,程序运行可靠。

随机变量数学期望计算

随机变量的数学期望即随机变量的均值,是用来描述随机变量局部特征的一个重要概念,根据随机变量取值特点的不同,给出几种不同类型随机变量期望的计算,并重点推导混合型随机变量数学期望的相关结论,且给出实例.