基于填充函数算法的工业产品小波网络质量模型

为避免反传学习(BP)算法易于落入局部极小点,该文提出一种基于新填充函数的小波神经网络全局优化学习算法,用来解决连铸连轧过程的产品质量建模问题.该过程很复杂,影响其产品性能的因素很多,物理模型难以建立.该文以小波神经网络为模型,建立连铸连轧产品质量与其化学成分和轧制参数之间的复杂非线性模型.该模型用来对板材产品的断裂延伸率、屈服强度等质量性能指标进行预测.数值实验表明:所建立的模型拟合与校验命中率较高,能够较好地预测产品的物理性能.

总体优化一类双参数填充函数算法的改进

求解无约束总体优化问题的一类双参数填充函数算法需要假设该问题的局部极小解的个数只有有限个，而且填充函数中参数的选取与局部极小解的谷域的半径有关．该文对其填充函数作了适当改进，使得新的填充函数算法不仅无需对问题的局部极小解的个数作假设，而且填充函数中参数的选取与局部极小解的谷域的半径无关．数值试验表明算法是有效的．

求解全局优化问题的填充函数算法

在全局优化问题处理当中,填充函数法是一种有效方式。在该方式中,主要方式即实现填充函数辅助函数的构造,即在面对普通约束优化问题时,对新的填充函数进行提出,以此较好的实现问题的解决。在本文中,将就求解全局优化问题的填充函数算法进行一定的研究。

整数规划的一类填充函数算法

法使之适于直接求解整数规划问题．首先，给出整数规划问题的离散局部极小解的定义，并设计找离散局部极小解的邻域搜索算法．其次，构造整数规划问题的填充函数算法．该方法通过寻找填充函数的离散局部极小解以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解．本文的算法是直接法，数值试验表明算法是有效的．

总体优化一个填充函数算法的改进

对求解无约束总体优化问题的填充函数算法〔２〕作适当改进，使得新的填充函数算法无须对问题的局部极小解个数作假设，且填充函数中参数的选取不依赖于局部极小解谷域的半径．

整数规划的凸填充函数算法

改造文献［１］的求解连续总体优化问题的凸填充函数算法使之适于求解整数规划问题．首先，在求出整数规划问题的一个离散局部极小解的基础上构造了整数规划问题的凸填充函数；其次，通过寻找该填充函数的离散局部极小解，以期找到整数规划问题的比当前离散局部极小解好的解．本文的算法是直接法，数值试验表明算法是有效的．

求全局最优化问题的一类填充函数

讨论求全局最优化问题的填充函数算法,构造了一类一般形式的填充函数,已有的若干填充函数都是它的特例.该类填充函数仅有一个参数,容易计算,相对传统填充函数,它在参数较小时就能保持其填充性质.

求全局最优化问题的一种新定义的填充函数

提出了一种新的填充函数定义和填充函数,这种填充函数只含有一个参数且可以用来寻找全局优化问题的最优点.经过理论分析提出了一种新的填充函数算法.数值实验验证了此算法的有效性.

全局最优化的填充修正打洞函数法

研究求解全局最优化问题的算法.在分析了已有的填充函数法和打洞函数法之后,吸取了这两类算法的优点,给出了一种求取非线性最优化问题全局最优解的填充打洞函数算法.与通常的填充函数法相比,该算法降低了对其中参数的依赖,并且具有较好的求解可操作性.数值试验显示,计算效果是满意的.

基于可靠性分析的MAS构建优化算法

采用多Agent技术进行制造系统建模时,Agent间可靠有效的交互协作是系统成功处理离散制造任务的重要保障。以增强多Agent系统的可靠性为目的,提出了使用并联式结构来构建多Agent系统的思想。在此基础上,给出了并联式Agent系统的可靠性评价方法,建立约束条件下的多Agent系统可靠性极大化问题的数学模型,利用填充函数算法的思想构造该模型的求解算法,并通过实例说明并联式结构和求解算法的有效性。