无参数自适应罚函数的高效代理模型优化设计方法

在飞行器气动外形优化设计中,复杂约束条件导致设计空间可行域呈现不连续的特征,且理想解大多靠近约束边界,传统高效代理模型方法难以适用。研究了参考点对优化设计的影响,提出了一种考虑约束的参考点选择机制;对于最优解靠近边界的问题,罚函数法更加有效,但惩罚因子的设置对于罚函数方法影响很大,不合适的惩罚因子反而会损害优化效率,分析了优化过程中罚函数方法对惩罚因子的要求,提出了一种无参数自适应罚函数的代理模优化设计方法,引入基于样本分析的惩罚项,结合归一化目标值和约束值,在优化过程中动态调整惩罚因子,使优化能够尽可能地聚焦于可行域内,迅速收敛到最优解,实现样本的高效配置。通过带约束的函数算例和翼型优化算例证实,所提方法可以大幅提高飞行器气动外形优化设计效率。

细粒度情感和情绪分析中损失函数的设计与优化

在细粒度情感分析和情绪分析数据集中,标签之间的相关性和标签分布的不均匀性非常突出。类别标签分布不均匀,标签之间存在相关性容易影响学习模型的性能。针对这一问题,该文受计算机视觉领域中的Circle loss方法的启发,将梯度衰减、成对优化、添加余量引入损失函数来优化深度学习模型的性能。该方法可以很好地与预训练模型相结合,不需要修改骨干网络。与当前最新的经典方法相比,该方法在SemEval18数据集上Jaccard系数、micro-F1、macro-F1分别提升了1.9%、2%、1.9%;在GoeEmotions数据集上Jaccard系数、micro-F1、macro-F1分别提升了2.6%、1.9%、3.6%。实验表明,该文提出的损失函数对情感分析和情绪分析问题具有显著的提升作用。

基于fminimax优化函数的圆度误差评定

依据圆度误差标注代号和附加符号的含义,基于最小外接法、最大内切法和最小区域法分别建立了参考圆的圆心坐标优化目标函数和圆度误差评定模型,采用MATLAB软件编写了参考圆的圆心坐标优化目标函数子程序和圆度误差评定子程序,给出了圆度误差评定中fminimax优化函数调用方法。用Talyrond 585LT圆柱度测量仪对三个试样的圆周轮廓进行了提取,基于最小二乘法、最小外接法、最大内切法和最小区域法对提取的圆周轮廓分别进行了圆度误差评定。研究了优化搜索范围对圆度误差评定结果的影响,并将fminimax优化函数圆度误差评定的优化符合度与其他优化方法圆度误差评定的优化符合度进行了比较。fminimax优化函数的应用结果表明,评定结果精度高于或等于其他优化方法评定结果的精度,可满足圆度误差评定的需要。

基于多目标函数优化的恒应力加速试验设计

对恒应力加速寿命试验进行了优化设计。首先,选取正常应力下可靠性指标估计的准确程度作为评价加速试验方案优劣的准则,推导出正常应力下对数寿命的极大似然估计(MLE)渐近方差的估计值作为单一优化目标函数;然后,在单一优化目标函数的基础上,考虑到试验代价的因素,推导出恒应力加速寿命试验优化设计的多目标函数;最后,将智能优化算法应用到单一目标优化函数和多目标优化函数的求解,通过实例验证解决了加速试验多目标函数优化的求解问题。

基于高中数学函数零点问题的解题策略与优化

笔者通过回顾函数零点的基本概念、分析常见的解题误区并提出解决函数零点问题的有效策略,帮助学生更好地掌握函数零点问题的解决方法.

基于分段Knothe时间函数的开采沉陷预计模型优化及应用

淮南矿区煤层埋深达800~1200 m,开采影响传播时间长,在使用原始分段Knothe时间函数模型预计该地区地表沉陷动态过程时,存在的不足为:预计的地表沉陷无启动阶段,下沉速度达到最大时对应的地表沉陷值并不等于最大下沉值的1/2,时间因素影响系数(c)以及地面点最大下沉速度对应的时刻(τ)无法实现自适应取值。通过理论研究以及资料分析,应用地表沉陷启动时间t_(0)以及修正模型对Knothe时间函数模型进行优化,并结合淮南矿区地质特征以及概率积分模型相关理论构建了c、τ求解模型,提出了适合淮南厚冲积层矿区的分段Knothe时间函数优化模型。以淮南某矿1613(3)工作面为例,采用所提优化Knothe时间函数模型、原始分段Knothe时间函数模型、分段Knothe时间函数模型分别进行了地表沉陷预测。结果表明:以地表点的实测值作为参考,所提出的优化模型在预计地表形变时,预计标准差为295.8 mm,总体精度较原始分段Knothe时间函数提高了49%,较分段Knothe时间函数提高了53%,证明了所提优化模型的优异性。

求解函数优化和特征选择的改进金豺狼优化算法

针对基本金豺狼优化算法(Golden Jackal Optimization,GJO)在解决高维优化问题时存在计算精度低、开发能力弱、容易陷入局部最优的缺点,提出一种改进GJO算法(I-GJO)。在改进算法中,设计一种基于正弦函数的非线性能量因子替代原随机递减能量因子,以平衡算法在搜索过程中的全局探索和局部开发能力。在算法迭代后期引入翻筋斗学习策略,从而扩大群体搜索范围和改善解的精度。为了验证I-GJO算法的有效性,选取6个基准函数优化问题进行数值实验,并与灰狼优化、海鸥优化算法和基本GJO算法比较。结果表明,I-GJO获得较高的精度和较快的收敛速度。最后利用I-GJO算法求解特征选择问题,对16个基准数据集的数值结果显示,改进算法能有效去除冗余特征和提高分类精度。

机器人抛光M-ZnS去除函数建模与工艺参数优化

为研究M-ZnS在机器人抛光过程中的材料去除模型和优化参数组合,探究M-ZnS光学元件的高精度、低成本、批量化制造方案,采用有限元法和数值仿真法,对M-ZnS的机器人抛光材料去除函数模型进行修正。基于有限元法建立了抛光盘的压力分布模型,采用曲线拟合方法得到了压力分布函数。仿真模型和实验数据对比表明,去除函数模型与实验数据中心相对偏差小于8%,证实了修正去除函数模型的有效性。然后,对抛光关键工艺参数进行优化,通过单因素实验法,获得了机器人抛光M-ZnS的优化工艺参数组合:对于10 mm的沥青盘,推荐压力为0.12~0.18 MPa,推荐的转速比为200/-10~200/-50 r/min。最后,采用修正的去除函数模型和优化工艺参数对100 mm口径的M-ZnS平面光学元件进行抛光,并对抛光前后的表面粗糙度和面形精度进行测量和对比。实验结果表明,经过单轮80.39 min抛光,表面质量明显提高,元件淡黄色逐渐褪去,表现为透明材料,面形PV从0.668μm降至0.229μm,收敛率为65%,表面粗糙度Sa从7.911 nm降低至2.472 nm,收敛率为68%。机器人抛光技术可作为M-ZnS光学元件高效高质量加工的重要手段。

基于综合满意度函数的D2钢激光抛光工艺参数优化方法

目的同步提升D2模具钢激光抛光效果及抛光质量的稳定性。方法提出了一种基于综合满意度函数的D2钢激光抛光工艺参数优化方法。首先,以表面粗糙度、显微硬度和抛光深度为优化目标,基于Box-Behnken方法,以激光功率、扫描速度和搭接率为试验因素进行3因素3水平试验。其次,基于试验数据构建各优化目标均值与标准差的双响应面模型,采用熵权理论获得了各优化目标均值与标准差的客观熵权,并与主观熵权结合构建综合熵权。最后,将双响应面模型与综合熵权引入满意度函数构建了改进综合满意度模型,通过随机梯度下降法获得最佳工艺参数组合。结果在激光功率为551W、扫描速度为9mm/s、搭接率为0.55的条件下,表面粗糙度均值由Ra=5.188μm下降至Ra=1.056μm,降幅为79.65%,粗糙度标准差为0.0128μm;显微硬度由541.3HV0.5下降至509.3HV0.5,降幅为5.91%,显微硬度标准差为12.9811HV0.5;抛光深度为0.331mm,抛光深度标准差为0.0024mm。结论该方法可以有效提升D2模具钢激光抛光效果,同时避免抛光后表面质量波动,可为其他模具钢激光抛光工艺参数寻优提供方法借鉴。

基于改进型灰狼优化算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合

针对在阵列孔径、阵元数目、最小阵元间距等多约束条件下的稀布矩形平面阵列天线优化问题,提出了基于改进型灰狼优化(improved grey wolf optimizer,IGWO)算法和窗函数加权的稀布矩形平面阵列天线综合方法。首先,利用Tent混沌映射、非线性收敛因子、优势狼动态置信策略和对立学习策略对灰狼优化(grey wolf optimizer,GWO)算法进行改进,增加算法的种群多样性和跳出局部最优的能力。然后,利用窗函数对阵列单元进行加权,生成位置分布矩阵,减少稀疏矩阵优化时间,提高优化效率。最后,利用位置分布矩阵生成稀疏阵列,再运用IGWO算法进行多约束条件的稀布优化。为验证所提方法的有效性进行了仿真实验,实验结果表明,本文方法可以有效提高阵列天线的性能,降低峰值旁瓣电平,对于解决在多约束条件下的阵列分布问题,具有一定的工程意义和参考价值。

求解高维函数的果蝇免疫协同优化算法

果蝇是一种仅依赖其先天性免疫应答机制,即可高效抵御外来入侵者的简单生物。受此免疫机理的启发,论文将模拟果蝇先天性免疫机理设计种群划分及各子群的进化模块,尝试探讨果蝇免疫协同优化算法。该设计思想简洁易懂,内外循环的平衡以及协同思想的设计,使得在保证算法优化效果的前提下,很大程度上提高了算法效率。大量实验表明,该算法在寻优能力、搜索效率及对高维函数的优化方面均具有明显优势。

利用平整化凝聚函数求解不等式约束优化问题

提出了一种新的光滑近似极大值函数的平整化凝聚函数,在利用罚函数方法求解不等式约束优化问题时可以转化为光滑无约束优化问题进行求解。由于平整化凝聚函数具有类似积极集的作用,通常会使每步迭代的梯度计算量显著减少,当约束条件复杂且数量较大时,会有效节约计算成本。数值实验表明了所提方法的有效性。

基于改进的填充函数法求解全局优化问题的全局最优解

本文构造一个新的单参数填充函数.此函数用于寻求全局优化问题的全局最优解.首先在合理的假设条件下,探究并且证明了该填充函数的填充性质和其他的必要性.此单参数填充函数与目标函数有相同的局部极小值点.意味着在算法执行中仅需在第一步迭代中极小化目标函数.此外,极小化填充函数得到的点就是原问题更优的局部极小点.其次,给出相应的填充函数算法.最后,进行了经典数值实验,并与其他文献的结果比较.结果表明,该算法迭代次数较少,结果精确度较高,算法有效.

基于鲸鱼优化算法超参数优化的径向基函数响应面模型的油浸式变压器绕组挡板结构优化

热点温度过高会严重影响变压器运行稳定性,为提高变压器运行的稳定性,该文以降低变压器绕组热点温度为优化目标,采用径向基函数(RBF)响应面模型优化变压器绕组挡板尺寸,改善油流分布以实现更好的散热。为提高RBF响应面模型的拟合精度,该文采用鲸鱼优化算法(WOA)对径向基函数的超参数值进行优化,并与传统网格搜索(GS)寻优方法和定参RBF模型进行对比。对比结果表明对于超参数优化问题,在拟合精度占优的前提下,WOA优化效率是GS寻优方法的3.13倍。在此基础上,该文基于WOA-RBF响应面模型对绕组挡板结构尺寸进行优化,优化后的热点温度相较于初始结构的热点温度降低了3.81℃,相对于全场域的最大温升降低了13.42%,并有效地降低了绕组整体温升。同时将所提算法与遗传算法(GA)优化结果进行对比,在保证精度的同时,WOA-RBF响应面模型优化效率是GA的13.41倍。根据上述结果分析可知,所提算法具有很好的优化性能,同时相比于遗传算法,可以在保证优化精度的同时,显著地提高优化效率。

基于障碍函数内点法的防御武器配系部署建模与智能优化

针对防空任务中我方多平台、多武器、多区域部署带来的防御武器配系难以建模和实时优化难的问题,在考虑敌我双方攻防武器对抗博弈的条件下,提出了一种基于障碍函数内点法的我方防御武器部署优化模型,并综合武器防御效能、防御成本、保卫目标的资产价值等指标对模型进行智能优化解算与分析.首先,建立我方部阵地、防御武器与保卫目标的参数化模型,并建立我方武器对于敌方武器拦截的概率函数与约束条件;然后,将防御武器优化部署问题转化为性能指标函数为凸函数的无约束优化问题;最后,引入障碍函数内点法对其进行快速求解,给出了防御阵地武器部署的最优配置方案.所提方法充分考虑了来袭目标的不同类型、异构特性以及大气层内外防御的多元化火力运用方式;能够在具有混合整数非线性、约束强耦合、变量规模大等特征的防御武器配系场景下快速给出最优配置结果.并且,通过数值仿真验证了在对抗博弈条件下所提部署建模与智能优化方法的有效性与优越性.

一种基于罚函数法解决非光滑伪凸优化问题的神经网络算法及其应用

针对实际应用中遇到的非光滑伪凸优化问题,本文提出一种创新的解决方案——结合罚函数理念和微分包含理论的单层神经网络算法。首先,通过数学理论证明,本文算法能够使状态解最终收敛至伪凸优化问题的最优解,从而确立所提出算法的正确性;其次,通过对2个数值实验的模拟收敛结果进行分析,进一步验证算法的有效性;最后,用本文算法解决实际应用问题,展示其在解决伪凸优化问题上的实际应用价值。与现有的神经网络算法相比,本文算法不仅能够解决更一般的具有凸不等式和等式约束的伪凸优化问题,也可以解决实际应用问题。此外,本文算法层次结构简单,无需计算精确的罚参数,可以选取任意初始点,无需添加任何辅助变量,为伪凸优化问题的解决提供一种有效途径。

基于散列函数算法的智能物料搬运机器人优化设计

随着现代制造业的快速发展,物料搬运机器人在生产过程中面临许多问题,如路径规划、负载分配、避障与定位以及性能评价等,这些问题严重影响了机器人的工作效率和运行稳定性。为了解决这些问题,提出了基于散列函数算法的智能物料搬运机器人优化设计方法,以提高机器人的工作效率和运行稳定性,为实际生产过程提供有效的解决方案。通过实验验证了所提出方法的有效性和可行性,为智能物料搬运机器人的设计和应用提供了新的思路和方向。

基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习算法

针对传统方法采用先训练后测试两阶段学习机制极易导致的过拟合或欠拟合问题,提出一种基于混合双层自组织径向基函数神经网络的优化学习(hybrid bilevel self-organizing radial basis function neural network optimization learning,Hb-SRBFNN-OL)算法。首先,将训练过程和测试过程集成到一个统一的框架中,规避过拟合或欠拟合问题。其次,基于进化学习机制,提出上下2层的交互式优化学习算法,上层基于网络复杂度和测试误差自组织调整网络结构,下层采用列文伯格-马夸尔特(Levenberg Marquardt,LM)算法作为优化器对自组织径向基函数神经网络(self-organizing radial basis function neural network,SO-RBFNN)的连接权值进行优化。最后,利用来自多个子网络的综合信息生成模型的最终输出,加速网络全局收敛。为验证所提方法的可行性,分别在多个分类和预测任务中进行了测试实验。结果表明,在与传统神经网络结构相似甚至更好的测试和分类精度下,该方法不仅能实现更快的训练收敛,而且能进化成更精简紧凑的径向基函数神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)模型。尤其在污水处理过程中总磷的质量浓度预测实验中,测试集中均方根误差(root mean squared error,RMSE)最高可降低48.90%,实际场景实验结果验证了所提算法的精确性更佳且泛化能力更强。

基于核函数聚类的重庆市图书馆均等配置及优化

以重庆市图书馆为例,从居民视角出发,应用公共设施区位理论,提出了核函数聚类法,优化图书馆空间配置。引入多种优化模型,与核函数聚类法进行了对比分析,以期最大程度地优化重庆市图书馆的空间配置。结果表明:用不同方法进行图书馆空间配置优化,核函数聚类法覆盖的总人口数最多,受距离影响较小,优化的空间配置更均等;P-中心模型受空间分布影响较大;P-中位模型易受距离影响;MCLP模型较适合中距离优化的选择。模型间交通可达性的差异并不明显,可用于优化决策提供参考辅助。该核函数聚类法可为公共服务设施空间布局的均等优化或规划提供理论依据。

利用三角函数的性质优化导数与三角综合问题

以三角函数为载体的导数问题的考查是高考命题的一个新切入点,由于含三角函数导数研究十分复杂,从而造成学生思维上的困难.但也正因为三角函数的融入带来了方法的多元化.尤其是借助三角函数周期、单调、有界等性质优化问题,可以将复杂问题带来简化.根据前面学生导数分层作业,笔者有幸开设一节导数与三角综合校公开课,思考以上课题,与读者共享.