优化设计中的全域最优简易搜索法

确定优化设计问题全域最优解，通常的做法是，优化搜索过程首先在由独立设计变量所定义的可行域空间内进行，而在实际设计问题中，其最优解常出现在由不等式约束条件所定义的边界上。新方法只搜索某些边界，有时甚至只搜索边界的相交处。提出了一个简单的准则来确定最优解是出现在边界上还是在可行域内部。最后还给出了一个联轴器设计问题的求解过程。     

大规模界约束极小化问题的有效集截断牛顿法

许多工业过程的模型可转化为一个大规模界约束极小化问题，作者基于确定最优解处有效集的有效技巧和截断牛顿法，给出了一个求解该类问题的有效集截断牛顿法，该方法在每次迭代中，先启用允许快速修改工作集的估计技巧来估计最优解处的有效约束，然后利用截断牛顿法确定搜索方向对应于自由变量的分量，最后利用Armijo非业有确线搜索得到可行点；证明了所给方法的整体收敛性，并利用一组大规模测试问题对所给方法进行了数值试验，同时与文献[8]中的子空间有限内存拟牛顿法进行了数值比较，结果表明有效集截断牛顿法不仅稳定和有效，而且适合于大规模界的约束极小化问题的求解。     

基于模拟退火的粒子群算法求解约束优化问题

针对复杂约束优化问题,提出一种基于模拟退火(SA)的粒子群(PSO)算法(SAPSO)。该算法使粒子的飞行无记忆性,结合模拟退火算法重新生成停止进化粒子的位置,增强了全局搜索能力。同时采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的粒子,用SAPSO算法使粒子逐步搜索到最优可行解;另一个群体保存具有不可行解的粒子,并且可行解群体以一定的概率接受具有不可行解的粒子,有效地维持了群体的多样性。仿真结果表明:该算法能够快速准确地找到位于约束边界上(或附近)的最优解,具有较好的稳定性。     

带滤波的遗传算法求解数据关联问题

为了快速准确地求解多传感器多目标的数据关联问题，提出了一种带滤波的遗传算法．针对经典的遗传算法在求解过程中暴露的搜索最优解速度慢，甚至得不到可行解的缺陷，借用滤波器方法，对遗传算法加以改进，使其能够较快地求得最优解，并且保证得到的是可行解，从而大大提高了数据关联的效率．     

约束优化问题的免疫混沌算法

结合免疫算法极强的全局搜索能力以及混沌优化方法适合局部搜索的特点，提出了一种新的免疫混沌算法.从一组可行解出发，采用免疫算法通过克隆选择、克隆扩增、高频变异和审查形成记忆细胞，并将其作为全局近似最优解，然后采用混沌优化方法按照混沌运动规律在近似最优解的邻域内进行局部搜索并审查，从而获得全局精确最优解.审查过程包含了对约束条件的处理，即对新产生的候选解进行审查，保留满足约束条件的可行解.利用该算法对几个经典约束优化问题进行了仿真测试，与以往方法相比获得了更优的结果，表明该算法是一种解决约束优化问题的有效方法.     

分散式小世界优化策略

优化问题可以描述为在搜索空间中从候选解向最优解的信息传递过程，如果可以把解空间视为一个小世界网络，而其中的每一解个体视为该小世界网络中的一个节点，那么利用小世界现象有效的信息传递即可实现最优解的搜索。借鉴Kleinberg提出的小世界网络中分散式搜索模型以及给出的优化的网络描述，实现了一种新的优化策略——分散式小世界优化策略。理论分析及在针对性问题上的仿真实验表明该策略具有较快的收敛速度和良好的搜索性能。     

求解约束多目标优化问题的Agent进化算法

针对目前Agent进化算法难以处理含约束多目标优化的问题,把标准化的约束违反程度作为一个优化目标,从而对Agent所具有的能量产生影响;设置了最优解集和最优可行解集两个外部存储集,以便在寻优过程中保持Agent群体的多样性;对可行解以及约束违反程度小的Agent进行局部爬山操作,更加有利于寻找最优可行解。将算法应用于数值实例和焊接梁的设计优化问题中,表明该算法既保持了种群的多样性,又能够快速收敛。     

离散变量结构优化的斐波那契遗传算法

提出了一种求解离散变量结构优化设计问题的斐波那契直接搜索方法;通过在遗传算法中定义斐波那契算子,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法斐波那契遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,这种混合遗传算法对于离散变量结构优化问题的求解具有较快的收敛速度,且能以很大的概率求得全局最优解。     

施工项目资源均衡问题的蚁群算法

为了制定科学的施工项目资源使用计划,实现资源的合理组织和使用,进而提高项目的经济效益,提出了施工项目资源均衡问题的蚁群算法(ACO).该方法采用串行进度产生方案(SSGS)产生可行进度,并利用ACO进行最优进度的搜索.根据资源均衡问题的特征设计了启发式信息.结合一个计算实例,采用试算法设置蚁群算法的参数,证实了该算法对求解施工项目资源均衡问题的适用性.计算结果表明,该算法所确定的最优解与枚举法的结果一致,但其搜索效率明显得到改进,且算法的收敛趋势明显、振荡较小.     

混合GA与SA求解非线性约束优化

在蜚 线性约束优化中，处理好约束条件和增强局部搜索能力是解决这类问题的关键。本文在给出问题一般形式的基础上，设计了一个模型退火和遗传算法结合的算法。它用模拟退火算法来增强局部搜索能力，用线性交叉来处理约束以外的解，将可行解与不可行解用适应值的正负来区分。仿真试验表明，该算法收敛速度快、搜索能力强、稳健性好，本方法是对应用遗传算法求解非线性约束优化问题的又一次深入探索。     

独轮机器人的非完整运动规划研究

研究独轮机器人非完整运动规划问题,提出了一种新的路径规划优化算法.首先通过控制参数化方法将无穷维优化控制问题转化为有限维优化问题,然后把控制空间分为受完整约束的子空间和受非完整约束的子空间,将控制空间的优化问题转换成第二个子空间的控制优化的问题.采用粒子群优化技术设计了独轮机器人非完整运动规划算法.最后进行了数值仿真,并和牛顿算法、改进的牛顿算法进行了比较,结果表明该方法是可行的,同时所需的能量更低.     

Optimization of Process Parameters for Cracking Prevention of UHSS in Hot Stamping Based on Hammersley Sequence Sampling andBack Propagation Neural Network-Genetic Algorithm Mixed Methods

In order to prevent cracking appeared in the work-piece during the hot stamping operation, this paper proposes a hybrid optimization method based on Hammersley sequence sampling (HSS), finite analysis, back-propagation (BP) neural network and genetic algorithm (GA). The mechanical properties of high strength boron steel are characterized on the basis of uniaxial tensile test at elevated temperatures. The samples of process parameters are chosen via the HSS that encourages the exploration throughout the design space and hence achieves better discovery of possible global optimum in the solution space. Meanwhile, numerical simulation is carried out to predict the forming quality for the optimized design. A BP neural network model is developed to obtain the mathematical relationship between optimization goal and design variables, and genetic algorithm is used to optimize the process parameters. Finally, the results of numerical simulation are compared with those of production experiment to demonstrate that the optimization strategy proposed in the paper is feasible.     

遗传算法在排水沟疏浚断面优化设计中的应用

沟渠断面优化是常见的水利工程设计,它要满足设计水位和冲淤的要求,同时也受到征地和投资等方面的限制,经济合理和简便实用是设计的目标.基于实用经济断面概念,构造沟渠优化设计模型的非线性最小化目标函数,通过率定相关参数,借助遗传算法全局搜索优化变量值,方法实用.将该模型应用到排水沟疏浚断面优化设计中,收到了很好的效果.     

群桩基础优化设计及其在工业厂房中的应用

在讨论桩基承台破坏机理的基础上,给出群桩基础设计的优化方法。桩在承台上采用最优化方式布置,承台优化设计的目标函数为承台混凝土的体积,约束函数考虑承台抗剪切、柱冲切、角桩冲切和沉降等,优化设计由编制的程度完成。通过一工业厂房基础设计的实际应用表明本文优化方法高效实用,并可产生较大的经济效益。     

近空间飞行器多模型非脆弱软切换跟踪控制

针对具有强烈非线性、强耦合等特性的变机翼后掠角近空间飞行器,在考虑控制器存在摄动的情况下,设计了多模型非脆弱软切换鲁棒跟踪控制方案。将系统工作空间划分为若干区域,在每一区域建立局部模型,根据跟踪性能指标利用广义系统的方法设计局部控制器,大大减少了计算量和复杂度,同时减弱了对于待定矩阵的限制,更易于求得可行解,从而降低了保守性。由于控制器在模糊了的边界处进行切换,保证了系统状态在切换过程中的平滑性。最后对近空间飞行器在变机翼后掠角过程中的姿态进行跟踪控制,仿真结果表明了该控制系统具有良好的控制性能。     

ANSYS软件在压力容器结构优化设计中的应用

介绍了ANSYS参数化设计语言APDL以及ANSYS的优化设计过程,结合APDL编程技术和ANSYS的优化设计模块对一个压力容器的结构进行了优化设计,得到满意的结果,这表明基于有限元分析的ANSYS程序优化技术是进行压力容器的结构设计、提高设计精度和效率的有效手段．     

存在模糊信息时机械零件的可靠性优化

为使机械零件的设计更符合实际，更合理，本文根据模糊数学及可靠性设计理论，结合链传动的普通优化设计方法，探讨了机械零件的存在模糊信息时的可靠性优化设计方法。并给出了设计实例，其结果证明了该方法的可行性与实用性。     

汽车扭杆悬架及扭杆弹簧的优化设计

本文论述了扭杆悬架及扭杆弹簧的优化设计方法。由于扭杆受到的是循环应力,因此设计时考虑了疲劳失效问题;对薄壁扭杆设计时还考虑了扭转失稳问题,这样就使设计更为安全可靠。并用PC—1500计算机绘出了可行设计域及目标函数的等高线,确定出优化解。     

基于一种改进PSO的移动机器人路径规划

提出了基于一种改进微粒群优化算法的移动机器人在已知环境信息下的路径规划方法。通过对算法中微粒的速度进化方式的改进，使算法能有效地对搜索空间进行搜索，避免陷入过早收敛，此外还将边界约束、静态避障和最短路径这3个条件表示成一个简单的适应度函数，使整个优化过程满足路径规划的任务要求。最后，通过仿真取得了很好的效果，证实了方法的可行性和有效性。     

Smoothing methods based on coordinate transformation in a linear space and application in airfoil aerodynamic design optimization

In detailed aerodynamic design optimization,a large number of design variables in geometry parameterization are required to provide sufficient flexibility and obtain the potential optimum shape.However,with the increasing number of design variables,it becomes difficult to maintain the smoothness on the surface which consequently makes the optimization process progressively complex.In this paper,smoothing methods based on B-spline functions are studied to improve the smoothness and design efficiency.The wavelet smoothing method and the least square smoothing method are developed through coordinate transformation in a linear space constructed by B-spline basis functions.In these two methods,smoothing is achieved by a mapping from the linear space to itself such that the design space remains unchanged.A design example is presented where aerodynamic optimization of a supercritical airfoil is conducted with smoothing methods included in the optimization loop.Affirmative results from the design example confirm that these two smoothing methods can greatly improve quality and efficiency compared with the existing conventional non-smoothing method.