冗余机械臂轨迹的增广Lagrange-改进粒子群算法优化

为了减小冗余机械臂的工作时间和运动冲击,提出了基于增广lagrange-多学习行为粒子群算法的轨迹优化方法。介绍了7自由度冗余机械臂的构型,以减小工作时间和运动冲击为目标建立了约束优化模型。使用增广拉格朗日乘子法将约束优化问题转化为无约束优化问题。在粒子群算法中引入了3种新型的粒子学习行为,并依据学习行为价值确定粒子选择各学习行为的概率,既保证了粒子多样性也保证了收敛的快速性。经实验验证,多学习行为粒子群算法优化的轨迹在时间和冲击方面好于传统粒子群算法优化轨迹,且改进粒子群算法优化轨迹平滑,运动参数在约束范围内,以上结果验证了增广lagrange-多学习行为粒子群算法在机械臂轨迹优化方面的有效性和优越性。

基于LAGRANGE方程的深水钻井隔水管–水下井口系统动力分析

为了探究大质量、大刚度防喷器组(blowout preventers,BOPs)对深水钻井隔水管系统动态相应预测精度的影响,根据细长钻井隔水管与刚性防喷器组的结构特点,提出两者刚柔耦合的概念,采用能量法推导隔水管–防喷器组–水下井口系统的动能和势能,采用LAGRANGE方法建立耦合系统动力学理论模型,采用科学计算软件和Newmark-β直接积分法对动力学模型进行数值计算。以南海某深水钻井隔水管为例,开展基于耦合动力学模型的隔水管系统动态响应分析。结果表明,采用本文理论模型得到的隔水管不同位置的节点位移、单元弯矩、上部和下部挠性接头转角时程曲线、整体侧向位移包络线和弯矩包络线等与ABAQUS仿真结果均吻合良好,最大误差为8.8%。此方法可为深水钻井隔水管和水下井口系统动态分析提供参考。

基于对偶相切和Lagrange插值的高压光伏MPPT算法

为了提高高压光伏发电系统中最大功率点跟踪(MPPT)的速度、精度以及跟踪到最大功率点(MPP)后运行的平稳度,提出一种对偶相切与Lagrange插值相结合的改进MPPT算法。该算法利用对偶切线法的快速性和Lagrange插值法的近似拟合作用,迅速将参考电压定位到最大功率点附近,最后以极小的步长运行到MPP。仿真结果表明:所提出的改进MPPT算法与传统扰动观测法相比,能够更快速、精准地追踪到最大功率点,并以更小的波动持续地输出最大功率,有效地减少了光伏发电系统的功率损失,提高了太阳能的利用率。

能量泛函及Euler-Lagrange方程在图像降噪中的应用研究

研究了自适应分数阶偏微分方程修正模型的能量泛函及Euler-Lagrange方程。首先,定义了自适应分数阶偏微分方程修正模型的能量泛函,其中包含未知函数和拉格朗日乘子的集合。然后,通过求解能量泛函的极值方程,推导出了Euler-Lagrange方程。最后,讨论了Euler-Lagrange方程在自适应分数阶偏微分方程修正模型中的应用。

A Modified Lagrange Method for Solving Convex Quadratic Optimization Problems

In this paper, a modified version of the Classical Lagrange Multiplier method is developed for convex quadratic optimization problems. The method, which is evolved from the first order derivative test for optimality of the Lagrangian function with respect to the primary variables of the problem, decomposes the solution process into two independent ones, in which the primary variables are solved for independently, and then the secondary variables, which are the Lagrange multipliers, are solved for, afterward. This is an innovation that leads to solving independently two simpler systems of equations involving the primary variables only, on one hand, and the secondary ones on the other. Solutions obtained for small sized problems (as preliminary test of the method) demonstrate that the new method is generally effective in producing the required solutions.

常微分方程组初值问题的Lagrange插值逼近方法

常微分方程的快速发展和很多学科有着紧密的关系,随着众多的数学家对其研究的不断加深,极大地推动了现代数学的发展。因此,本文研究拉格朗日插值(Lagrange)逼近方法在常微分方程组初值问题上的应用,推导出Lagrange插值法的逼近算法,求解常微分方程组初值问题的数值解,也就是通过具体的例子,利用Lagrange插值逼近方法构造相对应的数值格式,寻找误差和多项式次数的关系,将结果可视化,最后对相应的误差结果进行分析。数值结果表明Lagrange插值逼近方法具有较高的精度。

基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型

针对采集设备在获取空间多维数据时往往是离散的,受设备故障、环境等因素的影响,空间多维数据会出现遗漏或异常问题,提出了基于Lagrange插值算法的空间多维数据校准模型。首先,建立星型和雪花型的空间多维数据库结构,明确数据分布特征。然后,预处理初始数据,经过参数初始化操作,实现数据维数一致性划分,提高数据质量。再通过信息熵蚁群聚类、优化合并等过程完成数据分类,将具有相同特征的数据聚集到同一簇中,减少离群点。最后,利用基函数确立Lagrange插值多项式,引入归一化思想,确保数值在一定区间内浮动,避免龙格现象,生成新的插值多项式,多项式计算结果即为校准的数据值。实验结果表明,该方法具有较好的数据预处理能力,能有效减少校准误差。

基于Lagrange、ALE和SPH算法的接触爆炸模拟计算

运用LS-DYNA软件的Lagrange、ALE和SPH三种不同算法对炸药在钢筋混凝土板表面触爆进行了数值模拟,3种算法都模拟了表面触爆下炸药爆轰及混凝土板破坏的全过程。通过实际算例从模型建立、计算结果和计算时间3个方面对比分析了3种不同算法的优缺点,从而为爆炸效应数值模拟方法上提供一些建议和参考。

基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法

针对LMS(Least Mean Square)阵列信号波束成形器延时精度低和结构复杂的缺点,提出了一种基于Lagrange插值的非整数延时滤波器算法。其本质是采用频域近似的原则,设计出一种小数延时滤波器,可以将数字信号直接延时小数倍采样周期,在精确延时专题中具有广泛用途。仿真实验表明,该滤波器可满足阵列信号波束成形中的各种延时精度要求。

Lagrange插值的改进算法研究及误差分析

电力系统采样过程中对数据同步性要求很高,在IEC61850通信协议中推荐的插值算法同步方法。提出了一种改进的Lagrange插值算法,利用构造权函数的方法,补偿了一阶插值算法的误差,提高了计算效率。并在Matlab中就电力系统采样不同频率条件下的稳态特性及暂态特性的衰减直流分量和极限条件下的电压暂降等情况对该算法进行了仿真实验,实验证明了该改进算法在计算量和精度方面有一定的优势。

多体系统Lagrange方程数值算法的研究进展

Ｌａｇｒａｎｇｅ方法是建立多体系统动力学方程的普遍方法之一，其方程的形式为常微分方程组或微分一代数方程组，数值计算与数值分析是研究多体系统动力学特性的重要方法．本文简要介绍了多体系统动力学方程的第一、二类Ｌａｇｒａｎｇｅ方程和修正的Ｌａｇｌａｎｇｅ方程的基本形式及这些方程的正则形式，着重介绍了正则方程在数值计算中的特点，就多体系统Ｌａｇｒａｎｇｅ方程的隐式算法、辛算法和多体系统动力学特性的数值分析方法（包括数值仿真、Ｐｏｉｎｃａｘ６映射和ＬｙａＰｕｎｏｖ指数的计算方法）的研究现状进行了综述．

基于Lagrange插值的学习猴群算法求解折扣{0-1}背包问题

折扣{0-1}背包问题(D{0-1}KP)的目的是在不超过背包载重的前提下,使得装入背包的所有物品价值系数之和为最大。针对已有算法在求解规模大、复杂度高的D{0-1}KP时的求解精度低的问题,提出了Lagrange插值的学习猴群算法(LSTMA)。首先,在基本猴群算法的望过程中重新定义了视野长度;其次,在跳过程中引入了种群中最优的个体作为第二个支点,并调整搜索机制;最后,在跳过程之后引入Lagrange插值操作来提高算法的搜索性能。对四类实例的仿真结果表明:LSTMA在求解D{0-1}KP时的求解精度高于对比算法,并且具有良好的鲁棒性。

基于Lagrange算法的集群式供应链跨链订单并行配置优化

为研究客户订单在供应链间的协作处理机制,考虑集群式供应链环境下基于两条单链进行柔性动态订单配置的情形,建立订单并行配置条件及基本模型。考虑链间横向合作现实,扩展构建订单跨链并行配置模型,用以机动处理能力内和能力外的跨链订单。基于Lagrange算法进行求解。仿真分析发现,跨链下的订单配置策略比无跨链情形更具弹性,在保证生产能力充分负荷的同时减少了订单拒绝风险。同时还发现,订单拒绝机会成本系数和跨链订单生产成本系数对订单配置有重要影响,这两个参数的组合中存在一个临界点,集群式供应链可通过临界点演化出来的组合,设计出对优先订单和跨链订单的接受决策及其生产规划,从而使客户满意度和总利润达到最优。

Lagrange支持向量回归机算法研究

支持向量回归机问题的研究远没有像支持向量机问题成熟完善,支持向量回归机对函数拟合(回归逼近)具有重要的理论和应用意义。借鉴分类问题的有效算法,将其推广到回归问题中来,针对Lagrange支持向量机(LSVM)算法,提出了有效的Lagrange支持向量回归机(LSVR)算法,在若干不同维数的数据集上,对LSVR算法、ASVR算法和LibSVM算法进行数值试验,并进行比较分析。数值试验表明LSVR算法是有效的,与当前流行的求解支持向量回归机的算法相比,在时间和正确度上都有一定的优势。

Lagrange支持向量机算法应用研究

将SVM(support vector machine)分类的思想方法应用于个人信用评估。通过比较分析银行个人信用特征数据,设计了新的通用的银行个人信用特征数据。基于LSVM(Lagrange support vector machine)分类算法分析,将LSVM算法应用于个人信用评估,并与KNN(K-nearest neighbor)分类方法、OSU_SVM3.0工具分类方法比较,实验结果表明:LSVM具有较好的分类预测能力,为个人信用评估提供了一个新的有效方法。

求解非凸半定规划的一个非线性Lagrange算法及其收敛性分析(英文)

本文提出了一个求解非凸半定规划的非线性Lagrange算法,当二阶充分条件以及严格互补条件成立时,证明了这一算法的收敛性定理.收敛结果表明,当惩罚参数小于某个阀值时,算法是局部收敛的;此外,还给出了解的一个依赖于惩罚参数的误差界.

结合增广Lagrange罚函数的约束优化差分进化算法

利用增广Lagrange罚函数处理问题的约束条件,提出了一种新的约束优化差分进化算法。基于增广Lagrange惩罚函数,将原约束优化问题转换为界约束优化问题。在进化过程中,根据个体的适应度值将种群分为精英种群和普通种群,分别采用不同的变异策略,以平衡算法的全局和局部搜索能力。用10个经典Benchmark问题进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地处理不同的约束优化问题。

快速Lagrange算法在双速率多用户检测器的功率控制中的应用研究

本文提出了一种快速Lagrange算法,并将它应用于宽带码分多址扩频通信双速率多用户检测器的功率控制中,从而使系统在达到不同的信扰比的条件下,各个用户的发送功率之和最小。本文分析了用该算法对双速率多用户检测器进行最小发送功率控制的基本理论和实际性能,探讨了该算法中相关参数的确定方法。该算法利用平均和反馈技术加快了Lagrange算法的收敛速度,因此有较好的实时性。仿真结果表明与快速随机功率控制算法相比,快速Lagrange功率控制算法可以提高双速率多用户检测器输出信号的平均信扰比,降低信扰比的平均偏差,提高达到信扰比要求的用户数量。

改进PSO算法和Lagrange乘数法应用于短期发电计划

电力系统短期发电计划研究是一个离散、复杂、多维的非线性整数规划问题,求解非常困难。采用改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法通过线性改变权重因子,连续变量离散化,以及增加第二最优项用于求解最优机组组合问题;拉格朗日乘数法适合于多维函数在约束条件下的求解极值问题,用于求解各机组在各时段的经济出力。方法的可行性通过10机系统中检验。仿真结果表明,该方法能够求得高质量解,减少机组运行费用,具有有效性和可行性。

卫星位置和速度的Lagrange插值算法分析

导航接收机中通常采用开普勒轨道参数法计算卫星的三维位置和速度。这种算法计算量较大,在资源有限的廉价用户机或要求高频度输出卫星位置和速度的高动态接收机中会使处理器资源非常紧张。采用Lagrange插值算法可以获得相同精度的卫星位置和速度,且大大降低计算量。利用GPS数据对不同插值区间长度和插值阶数的Lagrange插值法的计算精度和处理时延进行了定量分析。结果表明,Lagrange插值算法计算卫星位置和速度可以使处理时延降低十几倍,这在每个历元的导航解算需要同时计算多颗卫星位置和速度的接收机中具有重要意义。