两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址研究

提出两阶段组合优化算法的农产品物流配送中心选址算法。以农产品物流配送中心选址假设为基础,采用基于聚集度的启发式算法划分客户类别,确定备选配送中心的配送界限;以配送服务的可靠性最大化为目标,以配送总成本为约束条件,建立农产品物流配送中心选址的优化模型,使用免疫算法求解优化模型。实验结果表明,算法可有效获取最佳农产品物流配送中心选址,所选取配送中心到各配送点的运输费用较低,到达各个配送点的运输距离均未超过600元/吨;所选取配送中心到各个配送点的距离最小。

模拟退火组合优化算法在油气储层随机建模中的应用

石油天然气的勘探与开发是一个涉及多学科的领域。各学科提供的资料观察方法不同，观察尺度不同（即承载大小不同），分辨率不同，可靠性不同。资料和知识的表达方式也不相同，既有数字化的资料，也有定性的描述。将各种资料综合在同一个储层定量化数值模型之中，是目前储层建模的趋势。文中讨论了在储层随机精细建模中使用模拟退火组合优化算法的方法和步骤，包括目标函数的构造、选择初始状态、抽样和扰动机制、退火策略参数的选择以及怎样综合多种类型的资料等问题。指出在储层建模中使用模拟退火优化算法有两方面的优点，即易于综合多种类型的资料；可以客观地再现储层变量的空间相关结构。其主要缺点是计算量大，有必要进行并行处理。

基于组合优化算法的混合动力客车控制策略优化

结合模拟退火算法全局优化能力强和非线性二次规划算法能够快速寻优的特点,使用Isight优化软件将二者建立组合优化算法对建立的功率解析控制策略进行全局优化。优化结果表明,所提出的组合优化算法避免了模拟退火算法局部优化不强的缺点,提高了优化质量和计算效率;在保证整车动力性的前提下,使整车综合油耗下降了12%。

LS-SVM的组合优化算法研究

根据LS-SVM不具稀疏解的特性,提出了LS-SVM的组合优化算法及其改进算法,并利用整数规划优化了LS-SVM的组合优化算法中划分的样本子集包含的样本个数p。最后,对算法复杂性做了分析,仿真验证了算法的收敛性和有效性。

两种确定热控涂层性能退化模型参数的组合优化算法

针对航天器热控涂层性能退化预测问题，提出了自适应模拟退火回火算法和自适应综合遗传算法。利用美国Tenflon型涂层材料短时间地面模拟实验数据对上述两种算法进行了模型参数求解。并将所得预测曲线与美国9年时间跨度的Teflon型涂层材料地面模拟实验数据进行比较，比较结果表明了模拟退火回火算法以及自适应综合遗传算法对解决航天器热控涂层性能退化预测问题是可行的和有效的。

基于组合优化算法的知识获取技术及其在动力锅炉故障诊断中的应用

为解决目前知识获取方法对于复杂过程知识获取存在的不完全、不一致等问题 ,从优化角度提出了一种基于组合优化算法的知识获取技术 .首先将过程知识获取归结为优化问题 ,建立知识获取模型 ,然后将遗传算法群体演化机制引入到模拟退火算法中构成组合优化算法对模型求解 ,获得所需要的知识 .与其它方法对动力锅炉故障诊断知识获取实例的应用比较证明了该方法的有效性和优越性 。

基于组合优化算法的翼身融合水下滑翔机优化研究

为实现水下滑翔机低功耗、长航程的目标,提高水下滑翔机升阻比是切实可行的手段之一。采用翼身融合布局设计了一款翼身融合水下滑翔机(blended-wing-body underwater glider,BWBUG),利用NURBS样条曲线构建BWBUG的精细化参数模型,以升阻比为优化目标,运用组合优化算法,开展BWBUG的多参数优化研究,建立优化算法与黏流软件接口,优化过程中直接耦合调用水动力计算,大大提高了优化效率。结果表明,优化后的BWBUG模型升力系数提升了0.58%,阻力系数降低了10.22%,升阻比提升12.01%,水动力综合性能提升11.99%。文中所建立的优化方法对提高水下航行器构型优化具有重要的指导意义。

三段式动态服务组合优化算法

第四方物流平台中需要从海量服务中挑选运输、仓储等服务并组合在一起,为客户的货物调度需求提供一个解决方案。为提高组合服务的效率和质量,保证货物调度的可靠性和实效性,提出以物流服务质量为目标的三段式动态服务组合优化算法。首先综合主客观权重,构建了能体现用户偏好的物流服务质量评价模型。算法改进了蚁群算法搜索路径的思想,按照制定的服务筛选策略找出多条较优的物流路径(组合服务),然后建立这些路径中服务的关联网,在关联网上通过贪心选择搜索出最合适的物流路径。性能评价表明,所提算法能够较高效地动态组合出满足需求的高质量物流服务。

基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的电网谐波检测组合优化算法

针对现有谐波检测方法的适用范围小、测量精度低和抗干扰能力弱的缺陷,提出一种基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波测量组合优化算法。该方法利用全相位快速傅里叶变换对相位的优越检测能力得到谐波的相位信息,同时得到的谱线峰值可以为神经网络初始化提供依据;利用人工神经网络的自学习和抗干扰能力得到系统的谐波频率和幅值信息。仿真结果表明,基于全相位快速傅里叶变换和人工神经网络的谐波测量方法的适用范围更广,收敛速度更快,谐波检测的精度和鲁棒性也更优越。

采用组合优化算法的深空探测轨迹优化

针对在2015年1月1日之后的10年期间,距地球三维轨迹1 000万km内的1 067颗行星进行探测,深空探测飞行器从地球出发,采用小推力控制,为了在10年时间内飞过的行星最多,给出了一种深空探测4-D飞行轨迹的全局优化算法,即采用静态参数+动态参数的优化算法。经过长时间大规模的飞行数值仿真,飞行仿真出航天器的4-D最优飞行轨迹,在10年内路过了1 067颗行星中的20颗行星。

基于混合卷积窗四谱线插值和改进全相位的谐波检测组合优化算法

由于传统傅里叶算法在实际工程应用中都是非同步采样,存在栏栅效应和频谱泄露,导致谐波检测精度偏低。基于此问题,提出一种组合优化算法。通过分析混合卷积窗特性,提出基于混合卷积窗的四谱线插值算法,利用该算法准确检测谐波幅值和频率参数。从实际情况出发,提出基于混合卷积窗的改进全相位傅里叶算法,利用该算法对谐波相位进行检测,进而检测谐波3大参数。最后,在白噪声和频率波动影响下与传统加窗插值算法做对比分析。仿真结果表明,该组合优化算法可以有效地提高谐波检测参数精确度,抗白噪声和频率波动的能力较强。

关于车间作业调度的组合优化算法

车间调度问题由于具有重要的理论和实用价值吸引了很多研究者的兴趣熏但一个复杂的车间调度不仅可能涉及到成千上万道车间调度工序,而且工序的变更又可能导致相当大的调度规模。本文针对调度提出了一种改进的遗传算法,该算法引入了生物界DNA的思想将染色体分为双链,并在一个制造企业软件系统中应用了此算法。

基于快速模拟退火组合优化算法的故障诊断

提出了快速模拟退火组合优化算法 ,建立了TE故障诊断模型 ,仿真结果表明 ,快速模拟退火组合优化算法的故障诊断能力比模拟退火算法好 ,值得进一步研究 .

基于组合优化算法的拼接子镜组件一体设计

为降低子镜促动器负载,保证拼接式主镜的面形精度和稳定性,针对子镜组件进行了一体优化设计。根据子镜组件设计要求初步确定了子镜的结构形式,基于反射镜背部三点支撑方案提出了一种开槽横梁多轴柔性支撑结构。为解决组件一体优化设计中引入变量过多,不易收敛的问题,设计了一种基于多岛遗传与梯度优化的组合优化算法。建立了以结构重量、面形精度为目标的优化模型,对子镜组件进行了一体设计、工程分析及试验验证。工程分析结果表明:子镜组件结构重量为1.74 kg,X、Y、Z三个方向上的基频均在400 Hz以上,面形精度均控制在5 nm以内。最后对子镜面形进行了检测,结果显示:子镜面形精度的RMS值为0.019λ(λ=632.8 nm),满足优于λ/50的设计要求,验证了设计和分析的准确性,表明针对子镜组件的一体优化设计方法是合理的,为空间相机反射镜支撑结构组件级一体化设计提供了新思路。

组合优化算法改进的室内位置感知方法

针对在室内环境中利用无线保真(WiFi)信号来定位人员等移动目标的区域位置的识别准确率不高的问题,提出一种基于组合优化算法改进的室内位置感知方法:通过采集接收信号强度指示(RSSI)值来构建用户在室内行走时位置指纹数据库;然后将粒子群算法(PSO)和引力搜索算法(GSA)进行组合来获取训练神经网络(NN)的权重系数,从而进行模型训练;最后,利用训练好的模型测试室内位置感知的效果。实验结果表明,该方法的室内位置感知识别准确率为98.35%,与同类方法相比,识别准确率至少提高4.79%。

面向学生成绩预测的组合优化算法

利用机器学习算法分析和预测学生成绩是大数据技术应用之一.将启发式算法与梯度提升算法相结合,提出组合优化算法预测模型.首先,通过采用动态对立学习增加种群初始化的多样性,引入非线性收敛因子和自适应权重等方法,得到增强鲸鱼算法,改进原来的全局搜索和局部开发能力.其次,基于XGboost模型加以增强鲸鱼算法的迭代,动态优化XGboost的超参数,提出组合算法预测模型.准确率ACC作为模型的评价标准,以学生数据集为研究对象,以学生成绩预测为目标,选用5种算法进行对比实验.实验结果表明,组合算法的预测准确度相对较高.

基于组合优化算法的火星探测轨迹优化

针对地球–火星之间的星际往返轨迹优化设计问题,本文采用了一种静态参数+动态优化的组合优化算法,进行全局一体化优化设计,通过大量的飞行数值仿真,得到了具体的最优方案。仿真结果表明,这种组合优化算法对求解星际往返轨迹优化问题具有良好的适用性和实际工程应用价值。

基于应力约束和启发式算法的建筑钢筋混凝土桁架结构拓扑优化方法

为了解决建筑钢筋混凝土桁架结构承载力较低的问题,文章提出了基于应力约束和启发式算法的建筑钢筋混凝土桁架结构拓扑优化方法。建筑钢筋混凝土桁架结构设计变量过滤处理为后续计算提供基础。根据轴心受力构件计算标准,构建应力约束条件。使用启发式算法中的组合优化方法,在MATLAB软件完成建筑钢筋混凝土桁架结构拓扑优化。试验结果证明:此方法具有较高的计算能力,可提升桁架结构的应力承载力至70.251J,得到最优优化结果。

线路设计中多方案组合优化算法

为了使设计者从道路线路设计的繁重计算统计工作中解脱出来,在研究了局部方案间内在关联的基础上,提出了将局部方案分解为更小单位的逻辑方案,用有向网络图表示逻辑方案间的拓扑关系,采用节点-弧段联合数据结构来表示网络图;同时基于最短路径理论,提出了在网络图中智能化搜索综合指标最优的逻辑方案集,自动形成整体方案的组合优化算法。研究结果表明:该组合优化算法是正确的,应用该算法能自动生成整体最优的方案,提高了设计效率和水平。

基于Isight的车辆悬架参数组合优化

为提高某乘用车的行驶平顺性,建立整车阻尼系统模型,在一定的车速和路面工况下,选取前后轮悬架刚度和阻尼参数为设计变量,以车身加速度和车轮动载荷为优化目标,悬架动挠度为约束条件,基于Isight优化软件结合最优拉丁超立方试验设计拟合出Kriging近似模型,并利用多岛遗传算法和梯度下降法相结合的组合优化算法对车辆悬架参数进行优化,求得最优参数并进行优化前、后的整车减振性能对比分析。结果表明,车身加速度降低了13.37%,前车轮动载荷降低了8.55%,前悬架动挠度增大了19.33%,悬架系统减振性能得到明显改善。该研究可为车辆悬架系统的设计提供参考。