基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法

针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明:基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。

基于VFM与智能优化方法的水面舰船球艏降阻研究

因舰载武器装备升级等因素对水面舰船水动力节能技术的需求逐步增大.以标准船模DTMB 5415为研究对象,设计完全参数化的船体几何重构方案,分别采用计算流体力学(CFD)与Holtrop法对样本船模进行阻力预报,构建基于BP神经网络的高、低精度近似模型.通过高精度模型对低精度模型进行修正,得到可替代CFD数值计算的变精度模型(VFM).该VFM可解决CFD硬件要求高、计算耗时长的缺点,且满足工程优化的精度要求.基于遗传算法在VFM上进行自动寻优迭代,得到球艏线性尺寸的全局最优解.通过CFD技术对优化后船模进行数值计算,所得阻力结果优于基准设计模型,表明基于VFM的优化思路适用于船型阻力优化.

关于智能优化方法的集聚性与弥散性问题

在简要叙述智能优化方法中机制产生的原理和方式的基础上,引入了智能优化算法所应具有的2种基本属性——集聚性和弥散性.描述了二者与算法收敛性的关系,指出了二者对于分析和构造算法的重要性,并结合实例进行了分析.最后根据算法的集聚性与弥散性,从算法群体进化角度研究了算法中的机制融合方法并结合实例进行了说明.

《智能优化方法》课程教学改革与探索

《智能优化方法》是一种近年来新兴的优化方法,这门课程容易出现内容枯燥,难以学好。结合计算机专业课程知识结构、《智能优化方法》课程的特点以及教学过程实际情况,从教学内容、教学方法以及实践教学等几个方面对《智能优化方法》课程进行教学体系的建设与改革,促进了教学质量的提高。

专家系统及机械CAD中的智能优化方法

专家系统的应用推广为机械CAD的研究发展提供了有力的工具。本文介绍了专家系统的基本内容及组成，提出了一种应用于机械设计专家系统的设计方法──智能优化方法。

基于智能优化方法的斜拉桥索力优化

在运用弯曲能量最小法计算斜拉桥拉索初始索力时,为观察传统的基于导数信息的搜索算法和智能优化方法的效果,采用序列规划法并引入遗传算法、模拟退火算法和粒子群优化算法3种智能优化方法,以各拉索索力为设计变量、桥塔和主梁的加权弯曲应变能为目标函数、桥塔和主梁的位移和弯矩等为约束,建立优化模型。结合Matlab及Ansys编制了斜拉桥索力优化的计算程序。通过算例计算分析,验证了编制程序的有效性,并对比了几种方法的计算结果,结果显示采用遗传算法和粒子群优化算法的全桥结构内力较传统方法均匀,而模拟退火算法效果不太理想。

滑坡灾害分析中的智能优化方法

滑坡是仅次于地震和洪水的一种严重的地质灾害,也是水利水电工程建设中面临的一个重要风险。滑坡分析最困难的问题在于临界滑动面的搜索,智能优化算法在解决此类问题时有着独特的优势。遗传算法、人工神经网络及蚁群算法在边坡稳定分析中的应用都有其各自的优缺点,今后研究的方向应该是将不同的智能优化方法结合起来,以充分发挥各自的优势。

多目标综合调整方案智能优化方法研究

综合调整方案是科学合理完成年度油田开发指标的重要保证,是油田开发过程中一项非常重要的工作内容,传统的综合调整方案优化方法,主要是以单一措施经济效益评价或以产量为目标的措施产量优化方法为主,还没有一个完整的,同时考虑实现年度注水、产液、产油和自然递减等多个目标,以及注水调整、油水井措施工作量优化组合方面的研究,本文采用粒子群优化算法,通过建立数学模型,在保持注采平衡的基础上,以投入最少、效益最好为目标,以生产任务、开发指标、月度施工能力等条件为约束,实现了各种措施调整工作量的智能优化组合。通过实际应用,该方法成熟可靠,在显著提高工作效率的基础上,最大化的提高了综合调整方案实施的经济效益。

智能优化方法在制造企业应用探讨

智能优化方法是模拟生物群体的行为来解决优化问题的计算方法,对智能优化方法在制造企业应用进行探讨。首先简单介绍了粒子群算法智能优化方法,然后对粒子群算法智能优化方法在制造企业应用进行了探讨。

城市交通智能优化方法及信号探测系统

信号控制作为城市交通管理的重要技术手段，同时也是城市交通流的唯一直接主动控制方式，是改善城市交通环境、解决城市交通拥挤问题的关键技术之一。运用智能化手段对交通信号控制进行协调控制等研究，将明显减少控制路段内的车辆停车次数、减少停车延误时间、提高路段内平均车速、减少控制路段交通事故发生次数和机动车尾气排放量，大大提高城市的综合能力。

面向科研素养提升的优化算法类课程建设探索——以《现代优化与智能计算方法》为例

优化算法类课程的建设对于培养学生逻辑思维和创新意识,提升科研素养具有重要意义。本文针对传统优化算法类课程理论性强、较为抽象、学生难以掌握等问题,深入分析《现代优化与智能计算方法》课程特征和教学目标,以增强学生学习兴趣和提升学生科研素养为目标,从课程教学内容、教学方法、考核方式等方面进行设计,以为优化算法类课程的建设与教学实践提供有益借鉴和参考。

基于多级专家系统的矿井设计智能优化方法

针对现有矿井设计优化中直接的数值优化难以直接获得最优结果的问题，本文以缓倾斜煤层为应用条件，提出一种基于多级专家系统的矿井设计智能优化方法，该方法具有启发与联想的智能特点，经实例应用表明，比较好地解决上述长期困扰着矿井设计优化工作者的一大难题。

生产车间设施布局优化方法研究

随着市场经济快速发展,顾客个性化需求不断增强,生产车间生产模式逐渐向小批量多批次生产模式转变,对生产车间的生产效率、物流成本等产生较大影响,对生产车间设施布局提出巨大挑战。文中首先对生产车间设施布局研究现状、理论概述及优化方法等相关综述进行研究,然后介绍了生产车间设施布局定义、基本原则、依据、基本形式、影响因素等,最后从生产车间设施布局优化方法的发展进程出发,分别介绍了SLP、计算机辅助设施规划方法、智能优化方法的特点和具体实施步骤,为后续生产车间设施布局优化提供理论基础。

基于优化智能方法的边坡稳定性分析研究

边坡稳定影响因素复杂且具有随机模糊性,给边坡稳定性分析带来了诸多障碍。基于进化BP神经网络的智能方法,充分利用BP人工神经网络对非线性函数强大的映射能力、自学习能力和推广能力,本文建立了基于MATLAB神经网络工具箱的优化智能边坡稳定分析系统,同时采用贝叶斯规则化法对系统进行改善,大幅提高了泛化能力和工程适用性。

智能路径优化方法综述

智能路径优化方法可以被用于现代工程领域的路径选择、资源分配、经济评估等各个方面。为了便于根据实际情况进行算法选择,文中针对几种常用的智能路径选择优化方法进行了一定的分析研究。首先,阐述了几种不同算法的理论研究情况并给出了这些算法的基本实现流程,即:禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法、粒子群算法、蜂群算法。对不同算法进行了优缺点对比。最后,分析了不同的算法的实际应用领域,提出了智能优化算法的发展趋势。

基于图论与智能优化方法的水面舰船外板曲面几何展开研究

为寻求一种快速且精确的计算机自动展开方法替代传统手工放样,减小展开面积误差、节省板材与提高工作效率,以水面舰船标准模型DTMB5415为例,应用图论原理使该船的外板曲面展开为若干便于加工制造的板块,并将板块数与面积误差作为双目标,基于智能优化方法求得网格数的Pareto最优解集,得到既能精确展开又便于生产加工的外板展开结果,为船体外板曲面自动展开提供新思路。

大跨度式起重机布局设计的优化研究

大跨度的关键设备式起重机,派生至诸如航天,航空和核电等诸多重要工程之中,主要以其独特的载荷能力发挥关键角色。尽管如此,其设计与布局在执行过程中碰到许多问题。此研究利用CAD和CAE技术进行了大跨式起重机整体布局设计的优化,借由装备布局的战略性分析,同时考虑现值成本、人员安全和系统可靠性等因素来设定优化布局的目标函数。通过构建和优化目标函数,使用种群智能优化方式,如遗传算法,再配以支持向量机进行零组件的精确定位,为全体布局优化模型供给依据。研究表明优化后的大跨式起重机布局设计可以在保证安全性和可靠性的同时,却大大缩短了设备的联调时间,提高工作效率,并能有效地降低设备的自重和制造成本,增加设备的使用寿命。本研究将为航天,航空,核电等行业内,大型设备安装提供有益参考,推动起重机的设计和生产进步。

基于粗糙集的智能可视化优化方法用于加氢裂化反应操作优化

加氢裂化反应的历史生产数据包含了丰富的操作规律,而目前没有被充分挖掘和利用。针对该问题,本文提出了基于粗糙集的智能可视化优化方法,并应用该方法对加氢裂化反应的操作变量进行了优化。采用自适应离散化的方法对加氢裂化反应的生产操作数据进行离散化,得到离散化的数据集。针对数据集属性约简的N-P难题,提出了基于列队竞争算法的属性约简计算方法。通过对加氢裂化反应的数据集约简计算,使预设的12个操作变量约简到了8个,除去了4个冗余变量,有效降低了优化搜索空间。在此基础上,应用智能可视化优化方法将约简后的加氢裂化反应数据降维映射到平面,并生成航煤收率的等值线,据此,直观地确定出了航煤收率的优化区域和优化操作点。结果说明,选出的优化工况点与原工况航煤收率33.98%相比,能使航煤收率提高到37.58%。

应用智能可视化优化方法确定催化重整的优化操作区域

为了确定催化重整的优化操作区域,以方便催化重整过程中操作参数的调节,基于数据驱动的智能可视化优化方法,提出了优化催化重整过程的操作方法。基于该过程的操作数据,以脱戊烷油量和辛烷值为目标,应用智能可视化优化方法建立了降维映射模型,将操作数据降维到二维平面,并生成目标等值线。由此,在映射平面上找到了协调脱戊烷油量和辛烷值两目标的优化操作区域。该优化区域为催化重整过程中操作参数的调节带来了便利,当某个或几个操作参数发生变化时,可通过调节其他参数,使操作点仍然落在优化区域内。应用所提方法对一个季度的操作数据进行统计,结果表明,有96%的操作点在优化区域内,且脱戊烷油量和辛烷值得到了同步提高,验证了所确定优化区域的有效性。

创新智能优化方法 推动军民融合发展——北京理工大学辛斌博士

随着计算机软、硬件的发展和应用，智能优化技术也迅速发展，并被广泛引入工程优化领域来解决各类复杂问题。大量实践表明，优化处理方法对提高系统生产效率、合理配置资源以及提升经济效益均有显著的效果。由于工程领域中的很多实际问题都可以归结为某个特定数学模型下的优化问题，因此高效的寻优算法对于工程问题的解决有着至关重要的影响。目前，智能优化方法作为强有力的工具，在机械系统中的结构优化设计、运输系统的优化调度、生产过程的最优排产、国土资源的优化配置以及最优开发等社会生活的各个领域、部门发挥着巨大作用。