环境变异免疫克隆算法解决有约束优化问题

为了克服免疫克隆算法搜索效率低、无法直接对进化经验学习等缺点,设计了环境变异免疫克隆算法,在普通免疫克隆算法中引入环境变异算子,通过环境变量积累进化过程中的经验,使算法具备了一定的学习能力;重新设计了代价函数,采用一种新颖的罚函数排序形式来处理由于约束条件造成的解集空间不连续问题,进而提高了算法的搜索效率及稳定性。通过对13个常用有约束优化问题测试函数的仿真实验,表明了环境变异免疫克隆算法在有约束优化问题上具有很好的性能。

复合形法解决多维非线性有约束优化问题

由于实际工程中的优化问题大多为多维非线性有约束优化问题 ,本文针对问题考虑了搜索方向和约束条件 ,提出较为实用而且简便的复合形法来确定搜索区间。用其解决了一些实际问题 。

折衷的差分演化算法在有约束优化中的应用

设计了一种求解有约束优化问题的新方案,该方案以一种折衷的差分演化算法为基础,应用两个简单的基于可行解的规则引导算法向可行域搜索,应用周期模式处理边界约束。并用该方案优化了一个标准测试集上的全部函数,试验结果表明,与同类方法相比而言,该方案在收敛速度和稳定性两方面表现出较强的竞争力。

一种改进的混合蛙跳算法求解有约束优化问题

提出一种适用于求解有约束优化问题的改进混合蛙跳算法(improved shuffled frog leaping algorithm,Im-SFLA)。该算法针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)在进化后期搜索速度变慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火和免疫接种思想引入到具有高斯变异和混沌扰动的SFLA中。标准测试函数仿真结果表明Im-SFLA能显著提高收敛速度和精度,并能有效克服局部极值,全局寻优能力明显优于SFLA。使用静态罚函数法将有约束优化转化为无约束优化,对12个有约束优化测试函数的实验结果表明Im-SFLA寻优精度高、鲁棒性强,是一种十分有效的求解有约束优化问题的算法。

一种快速的有约束气动CFD优化方法

提出了一种快速应用型罚函数法来求解有约束气动优化问题。多设计变量的优化算例表明:新方法与传统罚函数的序列极小化(SUMT)技术相比,避免了SUMT技术选择罚因子序列的问题,能在约束边界和不可行域进行计算,鲁棒性好,且求得约束最优点的效率高于SUMT技术,能减少3 0 %～40 %的计算量。本文分别将之与高分辨率Euler方程和N-S方程数值解相结合,进行了两个气动问题的优化。在二维无粘跨声速翼型的优化设计中,得到了升阻比明显提高的新翼型;对某型无人机高亚声速三维进气道设计,也获得了性能优秀的设计方案。

一种有约束的多层布线通孔优化算法

提出一种以多层布线的通孔优化为目标、同时满足相交约束的算法。当群体收敛到一定程度时,根据惩罚项选择个体,直到产生完全满足约束条件的可行解。让群体在可行解的范围内进行精确搜索,得到全局最优解。采用稳态繁殖和最佳个体保存法提高算法的效率。该算法可避免产生不可行解,解决收敛速度和全局搜索性之间的矛盾,得到满意的通孔优化效果。

一个求解有约束的全局优化问题的变换函数法

给出了求解一般的有约束非线性规划问题全局最优解的拟填充变换函数方法,而且讨论了所构造的变换函数的几个性质,按照其理论性质设计了一个变换函数算法,并进行了数值试验。数值实验表明,所给的方法是有效的。

分布式车载导航系统路线优化有约束A^＊算法

针对目前车载导航系统实时动态信息匮乏,而静态信息难以反映拥挤路网通行时间随机性的问题,基于畅通可靠度分析,提出了可用于分布式车载导航系统中的延误风险规避的准动态有约束的A*路线优化算法,从而在没有实时信息的条件下,可进行考虑阻塞可能性最小及通行时间最短双目标的路线寻优。通过路径搜索过程中的启发式加权,并设计反向A*算法改善A*的启发式函数,有效提高了有约束最佳路线搜索的效率,最后给出实例验证了算法的合理性及有效性。

基于罚函数内点法的泄露积分型回声状态网的参数优化

为了提升泄露积分型回声状态网(Leaky integrator echo state network,Leaky-ESN)的性能,提出利用罚函数内点法优化Leaky-ESN的全局参数,如泄漏率、内部连接权矩阵谱半径、输入比例因子等,这克服了通过反复试验法选取参数值而降低了Leaky-ESN模型的优越性和性能.Leaky-ESN的全局参数必须保障回声状态网满足回声状态特性,因此它们之间存在不等式约束条件.有学者提出利用随机梯度下降法来优化内部连接权矩阵谱半径、输入比例因子、泄露率三个全局参数,一定程度上提高了Leaky-ESN的逼近精度.然而,随机梯度下降法是解决无约束优化问题的基本算法,在利用随机梯度下降法优化参数时,没有考虑参数必须满足回声特性的约束条件(不等式约束条件),致使得到的参数值不是最优解.由于罚函数内点法可以求解具有不等式约束的最优化问题,应用范围广,收敛速度较快,具有很强的全局寻优能力.因此,本文提出利用罚函数内点法优化Leaky-ESN的全局参数,并以时间序列预测为例,检验优化后的Leaky-ESN的预测性能,仿真结果表明了本文提出方法的有效性.

带阻尼约束的驾驶仪最速响应鲁棒性设计

在导弹控制系统设计过程中,考虑了自动驾驶仪的高频振荡问题,将其转化为系统的一个约束条件,同时把上升时间转化为目标函数,其他设计指标视为约束条件,采用有约束多目标优化的方法解决了系统鲁棒性设计问题。此方法解决了导弹控制系统设计过程中,由于气动参数拉偏导致控制器参数设计周期较长的问题,并且可以根据具体情况加入所需的约束,为工程设计提供了一种实用灵活有效的设计方法。

基于MATLAB优化工具箱的机械优化设计

以齿轮减速器为例,介绍了MATLAB优化工具箱在机械优化设计中的应用,根据减速器的设计要求和特点,建立了减速器的优化设计数学模型,以减速器体积最小进行了优化。利用MATLAB优化工具箱来求解机械优化问题,具有编程简单、可靠性好、效率高的特点。

基于MATLAB优化工具箱的机械优化设计

以四杆机构为例,介绍了MATLAB优化工具箱在机械优化设计中的应用,根据曲柄连杆机构的设计要求和特点,建立了曲柄连杆机构的优化设计数学模型。以曲柄连杆机构对应位置实际输出值与期望函数值的平方偏差之和的最小值作为实际目标进行优化。利用MATLAB优化工具箱来求解机械优化问题,具有编程简单、设计效率高的特点。

具有控制约束的最速驾驶仪设计

为了解决导弹控制系统设计过程中采用试凑法进行参数设计周期太长以及执行机构饱和约束不易加入的问题,提出一种建模思想,将控制系统设计问题变为有约束优化问题。把系统的性能指标和执行机构饱和约束转化为约束条件,上升时间作为目标函数,采用逐次逼近法来进行迭代,直到得到满足约束的控制器参数。此方法能够直观地引入各种约束,并能够有效缩短导弹控制系统设计周期。

解决一类优化问题的变分迭代法

考虑利用变分迭代方法求解最优化问题,分别给出了求解一般的有约束和无约束最优化问题的基本步骤,并通过实例说明了所给方法的有效性.

结合混合法与微分进化法的小推力轨道全局优化设计

针对小推力行星际转移轨道的设计问题,提出了一种结合混合法与微分进化法的全局优化设计方法,并进行了改进。通过对推力方向角初值与方向角导数初值与加速度幅值的猜测对协态变量进行限制。通过对重生个体的调整确保所得解在可用范围,提高算法可靠性。在微分进化算法后期引入加入最优个体的改进变异操作提高收敛速度。引入退火策略及权重处理确保算法讯速得到满足约束条件的最优解。以地球-水星小推力"推-滑-推"燃料最省转移轨道为例进行了验证,并基于同一仿真实例应用原模型及其它优化算法进行了仿真并对其结果进行了比较。仿真结果表明:该优化设计模型能快速,有效地寻找到最优轨迹,对深空探测轨道优化设计问题具有良好的通用性、先进性与工程运用参考价值。

对象输入参数优化的人工神经网络方法

研究对象输入参数的优化方法 .建立对象的人工神经网络模型 ,根据模型输出对输入的梯度 ,采用有约束梯度优化方法 ,研究在限定范围内的对象输入参数的寻优 .通过对文献中实验数据的处理 ,得到了与文献中相近的优化结果 .

多目标政府补偿的担保优化模型及模式研究

通过对政府各项补偿因素的分析,运用运筹学的有约束多目标优化与算法构建了既有激励补偿又有风险补偿机制补偿模型,并运用Matlab软件对模型进行了数据测算,最后据此提出政府担保补偿的模式。研究表明,通过鼓励银行或再担保机构分担担保企业一定比例代偿损失是改进担保企业效益的最重要途径,一味通过政府财政补贴的方式并不是改善担保企业经营效益的有效办法。

基于MATLAB边坡稳定性分析的土坝断面优化

首先开发基于MATLAB的土质边坡稳定性分析程序,继而建立土坝断面优化模式,利用MATLAB优化工具箱中非线性有约束优化方法,成功实现了土坝考虑渗流、地震等工况下土坝坝坡抗滑稳定性约束的断面优化,可以为土坝断面设计提供参考,对工程实践有积极的指导意义。

基于有约束多目标进化算法的冷轧负荷分配分析

冷轧负荷分配问题可以抽象为一个有约束多目标优化问题。为解决此问题,提出了基于环境Pareto支配选择策略的有约束多目标进化算法。该算法更加客观地评价了两个不同解的优劣,利用优秀不可行解加速算法收敛。以等功率裕量、最小轧制能耗、最小综合打滑函数、末机架板形良好轧制力为优化目标,利用有约束多目标进化算法得到了4个目标函数之间的定量关系,使决策者不需要掌握复杂的轧制理论知识就可以直观地掌握轧制规律,并进一步说明了多目标策略在压下负荷分配中的必要性。

基于改进CAPSO的原油管道调合多性质优化方法

在仔细研究原油管道调合工艺基础上,提出一种基于改进有约束自适应粒子群优化(CAPSO)算法的原油管道调合多性质优化方法;首先,基于原油调合规则库、优化预处理及设备实际工作能力约束,建立了多原油多性质优化模型;然后,根据原油调合目标,通过CAPSO算法对优化模型进行快速、准确的优化计算,获得多种组分原油的最优配比;投运效果表明,系统能够自动、高效计算出原油调合的最优配比,避免人工计算所造成的一致性差,计算效率低并且不易获得最佳配比的问题,有效提高了加工设备的生产效率。