基于约束区间算法的模糊优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件

主要研究带有不等式约束的模糊优化问题,利用截集构建了与原问题等价的区间值优化问题,基于约束区间算法(CIA)将所得区间值优化问题转为等价的非线性优化问题,从而达到了去模糊化的目的.首先,定义了带有模糊系数函数截集的导数,并利用Zadeh分解定理给出模糊函数的导数概念.其次,在正线性无关约束规范下,建立了模糊优化问题的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件.最后,利用KKT条件求解具体的模糊优化问题.

基于带约束粒子群的电容层析成像图像重建算法

粒子群工作时系统的鲁棒性很高,有助于解决图像重建的病态问题。但是,重建图像的像素较大,导致粒子维度较大,粒子在寻优过程中很难达到最优解。为了解决这一问题,对粒子的位置加入约束条件,以Tikhonov正则化图像重建算法成像作为粒子位置参考,约束粒子在Tikhonov正则化算法重建图像的一定范围内搜索,并用罚函数求解,提高粒子搜索速度;粒子群的惯性权重采用线性递减权值,从而实现惯性权值的自适应动态调整,提高算法的灵活性;将混沌算子加入粒子群位置搜索过程中,当粒子陷入局部最优时,混沌变量在一定范围内波动,降低最优解的错失率。仿真实验结果表明,与传统的LBP算法和Tikhonov算法相比,改进的粒子群算法的电容层析成像图像重建更精确,效率更高。

带约束弱监督学习算法的企业专利附图高关联性自动化推荐

常规企业专利附图高关联性自动化推荐主要依托于朴素贝叶斯算法,通过构建图片推荐模型实现自动化推荐。但此方法由于缺少专利文本与附图匹配交互图的建立,导致得到的归一化折损累积增益较小,推荐效果欠佳。为此,提出基于带约束弱监督学习算法的企业专利附图高关联性自动化推荐方法。根据企业专利文本与附图之间的匹配关系,采用卷积神经网络对附图的深层次视觉特征进行识别,并设计样本采样策略,建立文本与附图匹配的交互图,结合带约束弱监督学习算法计算企业专利偏好的预测概率向量值,进而构建企业专利配图偏好模型,以此为依据,求取每个附图的综合评分,将评分最高的附图构造为推荐列表,由此实现企业专利附图高关联性自动化推荐。对比实验结果表明,所设计的方法得到的归一化折损累积增益较大,企业专利附图推荐效果较好,可以满足实际应用需求。

B样条曲线的约束光顺算法

在工业设计和反求工程中,B样条曲线是一种进行形状设计和数据拟合的重要工具.B样条曲线的光顺性对最终产品的外观质量有着直接影响.作者给出B样条曲线一种新的光顺算法.B样条曲线的形状可以通过扰动控制顶点来修改.控制顶点的扰动幅度通过β约束实现,而整条曲线的形状可由α约束来反映.最终通过求解线性方程组得到光顺曲线.该算法既可以对曲线进行全局光顺,又可以进行局部光顺.作者还给出了由模拟数据和真实采样数据拟合的B样条曲线光顺的实例.

约束优化进化算法综述

约束优化进化算法主要研究如何利用进化计算方法求解约束优化问题,是进化计算领城的一个重要研究课题.约束优化问题求解存在约束区域离散、等式约束、非线性约束等挑战,其问题的本质是,如何处理可行解与不可行解的关系才能使得算法更高效.首先介绍了约束优化问题的定义;然后,系统地分析了目前存在的约束优化方法;同时,基于约束处理机制,将这些方法分为罚函数法、可行性法则、随机排序法、?-约束处理法、多目标优化法、混合法等6类,并从约束处理方法的角度对约束优化进化算法的最新研究进展进行综述;最后,指出约束优化进化算法需进一步研究的方向与关键问题.

约束优化进化算法

约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题.近年来,约束优化问题求解已成为进化计算研究的一个重要方向.从约束优化进化算法=约束处理技术+进化算法的研究框架出发,从约束处理技术和进化算法两个基本方面对约束优化进化算法的研究及进展进行了综述.此外,对约束优化进化算法中的一些重要问题进行了探讨.最后进行了各种算法的比较性总结,深入分析了目前约束优化进化算法中亟待解决的问题,并指出了值得进一步研究的方向.

模糊推理三I约束算法的一般表示

讨论模糊推理三I约束算法的表示问题。首先,改进FM P及FM T问题的三I约束原则,进而,为使更多的蕴涵算子纳入统一的算法表示之下,基于较弱的条件建立三I约束算法的一般表示。如此,现有的三I约束算法的统一表示被推广到一种新的形式。

基于约束满足和遗传算法的排课算法

针对高校排课过程中存在诸多资源约束因素的问题,提出一种将遗传算法与约束满足算法相结合的排课算法,由约束满足算法确定排课任务的优先次序,遗传算法解决单个排课任务时间片分配的优化问题。算法中单个排课任务的局部最优解具有全局最优性。实验结果表明,该算法能够改进算法性能,提高排课效率。

作业车间排序重调度问题及其改进修复约束满足算法

作业车间往往因出现新作业而需要进行重调度。为尽量减少由重调度带来的计划变更,除了优化原有的性能指标外,还应减小重调度结果与原排序之间的差异。由此,提出一种双目标优化模型。为方便求解,将模型进行了分解,构建了可以分步求解的分级模型。对分级模型提出改进的修复约束满足算法(修复法),通过采用新的变量表示形式,设计了变量排序的启发式算法,并采用变量互换启发式算法,以保证全局搜索性能。以90个作业车间标准算例为基础,设计了重调度算例,并与现有代表性的第二代非支配排序遗传算法优化结果进行了对比,结果表明在相同运行时间下,所提算法更具优越性。

基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理三Ⅰ约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高模糊推理结果的效果。针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三Ⅰ约束算法、α-三Ⅰ约束算法。

基于GA的工序排序优化中约束调整算法设计

基于遗传算法的工序排序优化,在进化过程中需要保证其个体的有效性,也就是工序之间存在的各优先级约束应该在每个个体中得到满足。通过将遗传算法进化中得到的随机个体的工序排序与预定的各优先级约束进行比较,调整个体的工序顺序关系直到满足全部的优先级约束。采用面向对象技术和双向链表数据结构,开发了约束调整算法的通用程序,并将其嵌入到遗传算法中。实例验证了该算法的可行性。

基于约束满足的车间调度算法综述

为了说明如何利用启发式信息构造车间调度的约束满足求解算法,首先概述了常规约束满足求解技术,进而介绍了车间调度问题的约束传播算法、树搜索算法和启发式修复算法的构造原理及适用性。在此基础上,针对目标优化问题,给出两种求解框架。最后,指出近期的研究趋势和进一步的研究工作。

基于蕴涵算子族的模糊推理的FMP三I约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了模糊推理的FMP模型的α-三I约束算法、三I约束算法,并说明其现实意义。

基于蕴涵算子族L-λ-R_0的FMT三Ⅰ约束算法

提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法。给出了FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法计算公式。

基于Hopfield网络的控制有约束MAC算法在主汽压力系统中的应用研究

模型算法控制(MAC)是预测控制的一种,在惯性迟延对象的控制中有很好的应用。但MAC算法存在稳态误差及控制作用约束性差等问题。Hopfield网络在求解有约束二次优化问题中有很好的应用。该文将MAC转化为Hopfield网络可以求解的形式,应用Hopfield网络来求解有约束的预测控制序列。通过对电厂主汽压力对象的仿真表明,由Hopfield网络求解的控制作用满足给定的约束条件并且具有很好的控制效果。

基因组规模代谢网络模型的约束算法及其应用

工业微生物是微生物制造的核心,而微生物制造过程中微生物的生产性能是提高微生物制造过程效率的关键。结合基于约束条件的优化算法的基因组规模代谢网络模型是全局规模上认识、调控和优化工业微生物生理功能的重要平台。本文在简述基因组规模代谢网络模型构建的基础上,详细介绍了基于约束条件的优化算法的原理、分类和应用实例,为提高微生物制造过程效率奠定了坚实的基础。

基于约束粒子群优化的克里金插值算法

针对常规克里金插值算法中的不足之处,通过改变粒子群算法中粒子多样性,结合地质变量的特征和数据特征,提出了一种改进的插值方法——基于约束粒子群优化的克里金插值算法,在粒子群优化过程中,通过高斯变异、样本点权重系数设定、搜索范围约束等方式提高了插值精度。实验结果表明:基于约束粒子群优化的克里金插值算法可以获得高精度的插值效果,优于常规的克里金插值。

基于自适应ε的约束优化算法

针对目前约束优化算法易陷入局部最优和鲁棒性不好等缺点,提出基于自适应ε的约束优化算法。首先,通过改进的个体比较准则,充分利用优秀不可行个体的有效信息,加大对搜索空间的探索力度,从而提高种群多样性;其次,提出自适应ε调整策略,平衡目标函数和约束违反度之间的关系,进而更加合理地进行个体比较。对13个标准测试函数的对比实验表明,本文算法不仅能够以较高精度收敛到全局最优解,而且鲁棒性较好。

两种空间约束求解算法

进行了 3个方面的研究 :( 1)对由 3点 3面组成的空间约束系统进行了几何分析和推导 ,并且利用数值解验证了几何分析和推导的正确性 ,从而进一步完善了Hoffmann提出的基于图构造方法的约束求解方法 ;( 2 )将遗传模拟退火算法结合于空间约束求解中 ,有效地克服了基于图构造方法的可扩展性差的缺陷 ,并可以解决过约束和欠约束的情况 ;( 3)应用遗传模拟退火算法对 3点 3面约束系统进行求解 。

基于中点约束算法的态势标绘研究

针对二三维环境下态势标绘中实时态势标绘要求,重点研究单箭头标绘和双箭头标绘,提出二维态势与三维态势联动表现的一体化操作和显示的中轴线约束标绘模型,提出一种中点算法模型的曲线拟合方法,便于控制曲线趋进度,可有效实现二三维环境下箭标的实时标绘,对态势标绘的推广应用具有借鉴意义。