基于逐次逼近遗传算法的梯级水库优化调度

利用传统遗传算法求解水库优化调度问题时,经过遗传操作产生的新个体可能是不可行解,因此需要对其进行修正.但在梯级水库调度中,由于各时段间、水库间存在的水力电力联系,使这种修正变得复杂困难.鉴于此,提出了逐次逼近遗传算法(GASA),它可在包含不可行解的空间中寻优,并通过搜索空间的不断改变,逐渐逼近最优解.最后通过一个算例,并与离散微分动态规划法(DDDP)和逐步优化法(POA)的优化结果进行比较,说明了该方法的可行性与有效性.

逐次逼近算法对枝状管网优化设计

提出了一种逐次逼近算法,以离散的管径作为决策变量,选定年折算费用作为优化目标函数,考虑水力约束条件,对枝状管网进行优化设计。理论分析和实例结果表明了这种算法的实用性。

基于目标分解的逐次迭代逼近混合预编码算法

为改善大规模毫米波多输入多输出的性能,提出一种基于目标分解的逐次迭代逼近混合预编码算法。基于目标分解,通过采用逐次迭代逼近、交替优化的求解方法和加入中继设备扩大传输范围的模型设计方法,研究混合预编码矩阵设计的问题。仿真结果表明,所提算法可以获得更加理想的系统均方误差和总和速率,其性能逼近理想预编码性能,具有有效性和可靠性。

逐次逼近随机动态规划及库群优化调度

随机动态规划 (SDP)在水库水电站长期优化调度中有着较为广泛的应用 ,它的最大缺陷就是用于库群优化调度时的“维数灾”问题。逐次逼近随机动态规划可有效克服这一问题。该方法采用逐次迭代逼近的思想 ,每次仅对一个水库采用SDP求解 ,并假设其它水库的蓄水过程已确定为多年平均蓄水过程。对某水库进行SDP求解后 ,通过多年历史径流过程的模拟调度可对各水库的多年平均蓄水过程进行更新。

水库调度中逐次优化算法（POA）的收敛性研究

水库调度中逐次优化算法（ＰＯＡ）的收敛性研究杨侃，丰景春（河海大学水资源水文系南京２１００９８）（河海大学管理工程系南京２１００９８）陆桂华（河海大学水资源水文系南京２１００９８）本文根据某一大型水电站（代号甲电站）提出的一次洪水过程优化调度问题，用...

梯级水库群长期优化调度的逐次优化-遗传算法

梯级水库群长期优化调度问题是一个典型的高度非线性、多维、多时段的优化问题。针对问题特点,提出了一种逐次优化和遗传算法相结合的方法。首先将多阶段优化问题转化为多个两阶段优化问题,然后采用遗传算法求解每个两阶段优化问题。将该方法应用于大渡河4个梯级水库水电站长期优化调度,结果表明,该方法占用计算机内存少,效率高,收敛速度快,是一种有效的求解水库群优化调度模型的方法。

短期梯级水电优化调度的逐次逼近法

受到水电站的出库流量的影响,梯级水电站间的水流滞时是动态变化的,如果将水流滞时作为常数考虑,会导致水电优化调度结果的偏差。将水流滞时表示成电站出库流量的函数形式,建立了考虑动态水流滞时的短期梯级水电优化调度模型。动态水流滞的引入,使得短期梯级水电优化调度中的优化变量在大小和时间两个维度上变化,采用常规算法直接求解困难。针对所建立模型的特点,提出了结合逐次逼近法和混合整数线性规划法的求解方案,以逐次逼近法构造了逐步逼近精确水流滞时的迭代流程,迭代流程中每次迭代为一个常规短期梯级水电优化调度问题,采用混合整数线性规划法进行求解。一个两电站测试系统和某8水库的实际梯级水电系统的算例结果表明了所提出模型和方法能够有效提升梯级水电系统的经济效益。

基于逐次优化和禁忌搜索算法的混沌优化方法

结合逐次优化、禁忌搜索和变尺度混沌优化方法的优点,提出了基于逐次优化和禁忌搜索算法的混沌优化方法。该方法具有逐次优化算法的隐性并行性和收敛性,禁忌搜索的智能性和变尺度混沌优化方法的快速性。仿真计算表明,该方法具有实现简单,优化效率高,鲁棒性强等特点,是求解大规模非线性规划问题的一种有效手段。

基于动态规划逐次逼近法的江都四站变速优化

建立了考虑峰谷电价、长江潮汐变化的南水北调泵站站内多机组变速优化运行模型:在水泵设计叶片安放角不变的情况下,以站内机组耗电费用最少为目标函数,时段为阶段变量,水泵转速、开机机组台数为决策变量,日抽水量为约束条件。针对该复杂非线性规划模型,首次采用动态规划逐次逼近法进行求解,并以江都四站为例,对站内多机组变速与定桨恒速运行进行了比较分析。研究结果表明,无论是否考虑峰谷电价,满负荷运行时泵站变速优化效果不足以抵消变频器的损耗;但当扬程较低、提水负荷较小时,变速优化运行方效益仍较明显。

基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法

提出一种基于改进逐次逼近量化与复杂关联模型的零树图像编码算法 ,该算法通过以下 4项措施提高EZW算法的工作效率 :(1)对最低频子带进行单独编码 ;(2 )定义多阈值以完善逐次逼近量化过程 ;(3)修改嵌入编码策略以消除编码冗余 ;(4)采纳关联模型以提高算术编码效率 .实验结果表明 ,该算法是一种高效的图像压缩算法 ,其编解码速度、图像复原质量等关键技术指标均优于 EZW和

基于改进粒子群-逐次逼近法的水库调度图多目标优化

针对水库调度图寻优过程中的调度线形态畸变的问题,提出了改进廊道约束和改进粒子群-逐次逼近法。该方法以粒子群算法和动态规划逐次逼近法的混合算法为框架,通过引入改进廊道约束、特殊个体进化方式、外部精英集策略等改进策略来优化进化过程,使得所得解集尽可能接近多目标问题的真实Pareto前沿。福建省池潭水库调度图多目标优化问题的实例分析表明,该算法能有效控制寻优过程中的调度线形态畸变,具有良好的优化性能。

一种激光打标中TrueType字体轮廓直线逼近优化算法

为了提高激光打标系统中矢量文字的打标效率,通过分析True Type字体轮廓结构和Bezier曲线的性质,给出一种True Type字体轮廓直线逼近优化算法,并进行了理论分析和实验验证。该方法首先根据de Casteljau递推算法对True Type字体轮廓中的Bezier曲线进行定比分割,然后用首尾控制点连线代替曲线,最后对逼近线段进行插值处理生成打标数据,并对比了直线逼近轮廓与标准True Type字体轮廓。结果表明,该算法在满足精度的条件下,计算过程简单、生成的节点数少,提高了矢量文字的打标效率。

农业机器人运动轨迹控制仿真分析——基于遗传算法优化和RBF网络逼近

随着国力的不断增长,我国科技产业发展突飞猛进,机械自动化、计算机控制系统和测试计量行业的不断发展,使得移动机器人的研究也达到了一个前所未有的高度,机器人已经被广泛地应用到农业生产、工业生产、国家安全、生活服务和高等研究设计等领域的各个方面。移动机器人作为机器人的一部分,集中了智能传感技术、机械制造、电子无线通信技术、智能仪器和自动化控制工程等多学科的研究成果,是当前科技研究与设计最前沿的领域之一。为此,基于遗传算法优化RBF网络逼近算法,根据机器人运动轨迹的特性,研究了机器人运动轨迹控制技术,通过实时传感器在线感知系统,为智能机器人实时规划出无碰撞、路线短的运动轨迹。实验结果表明:所研究的机器人运动轨迹优化技术,具有较好的控制作用,其在行进过程中能及时、有效避地开前方障碍,可靠性强,稳定性好,应用前景非常广阔。

多尺度逐次逼近退火遗传算法反演地壳速度结构

根据多尺度逐次逼近思想,建立了多尺度逐次逼近退火遗传算法。该方法能有效地解决遗传算法中存在的收敛"早熟"问题。采用该方法对一个高速异常体进行了数值模拟试验,并对青藏高原东北缘阿尼玛卿缝合带东段上部地壳速度结构实际资料进行了处理,结果表明,多尺度逐次逼近退火遗传算法能够较好地应用于地震走时层析成像研究。

一类非线性大系统优化问题的逼近算法

针对一类约束函数是变量可分离的非线性大系统优化问题，本文给出一种基于逐次逼近算法的熵函数法．对每一个子问题，该方法可以通过解一个可微的无约束极小值问题，一次性地获得其ε－ 最优解，避免了序列极小化过程，并且可以通过参数的选取控制解的误差．初步的数值试验表明，对于该类非线性大系统优化问题，本算法有良好的数值表现．

农林结构调整的物元优化模型及逐次逼近优化调整

用物元分析模型对地块的适宜性作出了评价 ,并用目标逐次逼近法进行优化调整 ,求出了满足指标体系的满意解。图 1,表 3。

融合随机逼近算法的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)在寻优进程中的缺陷,提出一种融合随机逼近算法的粒子群优化算法,该算法选择合适时机将随机逼近算法融入粒子群优化算法维持种群的多样性,并且在算法寻优进程中充分利用已有的计算资源提高算法寻优效率,最后通过典型标准函数数值实验表明,改进后的粒子群优化算法寻优速度快、精度高、具较好的稳定性.

美氏卖权定价逐次逼近算法的构建和实现

在期权定价理论中 ,美氏卖权定价问题是相当重要又是相当复杂的 ,迄今还未找到恰当的美氏卖权连续时间定价模型和紧凑的定价公式。笔者在Black、scholes、Parkinson、Brennan、Schwartz、Rendleman、Bartter、Cox、Ross和Rubinstein等人研究工作的基础上 ,利用极限思想和二项式方法构建和实现了美氏卖权定价的通用逐次逼近算法 ,并借助计算机编程对该算法的合理性、收敛性和有效性进行了验证。结果表明 ,该算法能够较好地解决美氏卖权定价问题。

智能优化算法对提高分数阶算子的有理逼近精度研究

针对分数阶微积分算子具有无限维特性而不能够直接数值实现,讨论了其有理函数逼近的优化问题.通过采用Oustaloup算法对分数阶微分算子进行有理函数逼近,确定其有理逼近传递函数结构.然后采用粒子群优化算法对该有理逼近传递函数的各系数进行再次寻优,实现提高分数阶微积分算子有理逼近精度的目的.仿真实例验证了所提方法的有效性.

圆度误差测量中逐次逼近滤波算法的研究

在测量油膜轴承锥套内部圆度误差过程中,由于内表面有许多油槽和油孔,测量过程中产生了大量无效数据。此外测量时环境噪声和工件表面润滑液等因素都可以产生无效数据。本文提出了逐次逼近滤波的算法进行数据预处理,用处理后的数据进行最小二乘圆度计算,实践表明取得了良好的效果。