基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法

针对爬山算法搜索空间过大和易陷入局部最优的问题,该文提出基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法(VTH).该算法利用定向最大支撑树约束搜索空间,在最大支撑树定向过程中,提出V-结构与对数似然函数(VLL)结合的定向策略;在评分搜索过程中,提出禁忌爬山(VTH)评分搜索策略,该策略将禁忌表清空机制与爬山搜索的局部择优准则结合,在提高全局寻优能力的同时也能保证搜索效率.该算法与其他算法在Asia,Car,Child和Alarm 4种标准网络中进行仿真实验,对比汉明距离、F1值、平衡评分函数(BSF)值、运行时间4个指标,验证了该算法的有效性.     

基于网格爬山法的最大似然DOA估计算法

最大似然波达方向（DOA）估计具有最优的理论性能,但是存在计算量过大的问题。为了降低最大似然DOA估计的计算量,将参数估计转化为高维非线性函数的优化问题,并提出了一种新的优化算法。首先利用波束形成法对空间谱进行预估计并根据空间谱信息构造一组满足“预估分布”的初始解,这组初始解以较大概率落在全局最优解的局部吸引域中。然后将其中适应度最大的一个初始解作为局部搜索的起点。网格爬山法是一种以网格为单元的局部搜索方法,比传统爬山法更加高效和稳定,因此采用该方法获取全局最优解。新算法不仅能够得到精确的参数估计,同时具有较高的计算效率,计算机仿真显示新算法的计算效率高于基于粒子群优化的最大似然DOA估计算法。      

基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法

针对爬山算法搜索空间过大和易陷入局部最优的问题,该文提出基于V-结构&对数似然函数定向与禁忌爬山的贝叶斯网络结构算法(VTH)。该算法利用定向最大支撑树约束搜索空间,在最大支撑树定向过程中,提出V-结构与对数似然函数(VLL)结合的定向策略;在评分搜索过程中,提出禁忌爬山(VTH)评分搜索策略,该策略将禁忌表清空机制与爬山搜索的局部择优准则结合,在提高全局寻优能力的同时也能保证搜索效率。该算法与其他算法在Asia, Car, Child和Alarm 4种标准网络中进行仿真实验,对比汉明距离、F1值、平衡评分函数(BSF)值、运行时间4个指标,验证了该算法的有效性。     

直升机侧翼护航倾斜三角形搜潜方法及其仿真

使用舰载直升机进行伴随护航反潜是保证水面舰艇编队对潜防御安全的重要方法。针对侧翼反潜护航的实际需要和反潜直升机使用吊放声纳搜索的特点, 提出了倾斜三角形搜索法这一新的作战使用方法。建立了同步模型, 有效解决了巡逻搜索线与编队之间的同步问题。通过建立仿真模型对倾斜三角形搜索方法的搜索效能进行了仿真, 并根据仿真结果对倾斜三角形搜索法的具体作战使用方法进行了优化, 为直升机采用侧翼法进行伴随护航反潜的作战使用提供了理论依据。     

基于变步长模式搜索法的轮胎纵向刚度估计算法研究

根据轮胎动力学知识以及美国的Chistopher R.Carlson博士等人提出的轮胎的纵向刚度与胎压成反比关系这一理论,对轮胎的力学模型进行分析建模,并通过估计轮胎纵向刚度从而来间接地判断轮胎气压的异常情况。本文首先介绍了轮胎的数学建模分析过程,然后运用基本模式搜索法和变步长的模式搜索法分别进行仿真,并将仿真结果对比分析,从而得知采用变步长的模式搜索法在估计精度方面更有优势。     

基于改进黑洞算法的阵列天线方向图综合

提出一种基于改进黑洞算法的阵列天线方向图综合方法, 在可控吸收率的基础上实施后向学习机制, 增加种群多样性以避免早熟收敛.针对基本黑洞算法在局部搜索方面的不足引入爬山搜索算子, 增加个体搜索深度以提高寻优效率.将所提算法应用于稀疏天线阵和等距非均匀天线阵的方向图综合, 仿真结果验证了所提算法解决该类问题的有效性.     

阵列天线波束赋形的混合遗传算法优化

本文提出了一种应用于阵列天线波束赋形优化的混合遗传算法.该算法将简化的步长加速法作为一个局部搜索算子,融入到基于实数编码的遗传算法中.局部搜索算子的引入,使得新算法同时具有了传统遗传算法在全局搜索时的鲁棒性和步长加速法在局部搜索中搜索较快的优点.文中分别利用该算法对16元直线阵列进行了平顶波束和余割平方波束赋形优化,仿真结果表明了该算法在阵列天线波束赋形优化问题上的应用是有效的.     

针对扇形应召搜索区的一种直升机协同搜潜方法及其效能仿真

根据反潜直升机及其机载搜索设备的特点,针对扇形应召搜索区的具体情况,提出了当应召搜索区为扇形搜索区时的一种反潜直升机协同搜索方法,即“前堵后追”法,给出了具体的作战使用方法.并通过对搜索机理的详细分析,建立了基于蒙特卡罗法的搜索效能仿真模型,在想定条件下对该搜索方法的搜索效能进行了仿真.仿真结果表明,与其他典型对照搜索...     

小型风机最大功率点快速跟踪策略的仿真研究

风力发电系统的输出功率受外界因数和风速的影响。为了提高小型风机发电机组的转换效率,文中采用一种最大功率优化跟踪算法。以变步长来跟踪风速变化,当功率变化小于一个阈值时停止搜索,来实现最大功率收索的快速性和稳定性。以带齿轮箱6 kW的鼠笼异步式风力发电并网为基础,通过Matlab/Simulink软件仿真结果证实此种方法与定步长爬山法相比,能够达到快速跟踪最大功率点和避免达到最大功率点附近的时候频繁波动。     

米波圆环天线阵的方向图综合研究

利用通过遗传算法和粒子群优化方法对米波圆环阵列的幅度和相位加权进行设计,实现方向图增益、副瓣电平和方向图凹口的优化综合.以位爬山法和相位局部搜索技术为辅助,得到了较为理想的方向图结果,同时将GA和PSO方法的计算效率进行了比较,后者操作更简单,占用的计算资源更少,方法和结果可作为共形阵方向图设计参考.     

布尔函数设计中的爬山算法及其改进

针对布尔函数设计中的爬山算法,分析了算法中集合W_(2,3)~ 与W_(2,3)~-的性质,优化了该算法的部分计算。通过分析布尔函数自身的局部性质,提出了改进的爬山算法。实验数据表明:新的算法可以找到非线性度更高的布尔函数。     

应用自适应套孔爬山法求解多层光波导复本征方程

本文应用自适应套孔爬山法求解多层光波导复本征方程。计算的结果与各种传统方法进行了比较,证明了本法应用于多层光波导复本片方程的求解是有效的。     

白光扫描干涉过程的自动对焦方法研究

针对白光扫描干涉系统由于物镜景深小、干涉区间短而导致的调焦不准确、查找条纹困难、耗时长等问题,提出一种适用于白光干涉仪的自动对焦方法,该方法包括一种结合穷举法与爬山法的复合式对焦搜索算法,以及一种基于四叉树分解的粗精分步对焦评价函数。所提的搜索算法不需预先设定搜索范围,步长迭代可变,在能够快速搜索的同时具有较高的搜索精度和稳定性。所提的评价函数灵敏度较高,单峰性较好。实验结果表明,所提的自动对焦方法具有较高的对焦精度和速度,且能够在快速准确找到干涉条纹位置的同时,有效地避免由条纹以及环境噪声引起的对焦曲线多峰值问题。     

Timetable Synchronization of Mass Rapid Transit System Using Multiobjective Evolutionary Approach

Users of mass rapid transit are often required to make transfers between different train lines to reach their destinations. Timetable synchronization minimizes delays during such transfers. This paper formulates a novel measure for timetable synchronization by means of a total passenger dissatisfaction index (TPDI); and the impact of such synchronization on the original unsynchronized timetable is accounted using a total deviation index ( $hbox{TD}_{V}$) that assigns penalties when deviations from the original timetable are incurred. Pareto fronts displaying the relationship between TPDI and $hbox{TD}_{V}$ are generated using the state-of-the-art nondominated sorting genetic algorithm 2 (NSGA 2). To further improve NSGA 2, three schemes---the use of a variant of the NSGA2 with differential evolution, a process we termed “seeding,” and finally a hybrid combination with local search techniques like heuristic hill climbing, tabu search, and simulated annealing---are proposed. Simulation results demonstrate that the “seeded” NSGA2-DE combined with the hill climbing heuristic produce the best results for the application. Solutions from the Pareto fronts are chosen for implementation to describe the different operating regions. A discussion section details the advantages and drawbacks of the proposed schemes.      

无中心式调度框架下网格作业的节点选择优化

为优化无中心式调度框架下网格作业的节点选择,提出了随机多起点爬山算法.为使多个起点均匀分布于网格,按随机选择邻居的重复次数的指数增长找出各起点.为反映合理的用户调度需求,用平均的并行计算能力加权的有界减慢率衡量节点选择.灵活调整网格工作负荷,对随机多起点爬山算法进行了全面评估.在网格负载不是很轻情况下,该算法能有效地在网格全局优化节点选择.     

A Parallel Hill Climbing Algorithm for Pushing Dependent Data in Clients–Providers–Servers Systems

The up-link bandwidth in satellite networks and in advanced traffic wireless information system is very limited. A server broadcasts data files provided by different independent providers and accessed by many clients in a round-robin manner. The clients who access these files may have different patterns of access. Some clients may wish to access several files in any order (AND), some wish to access one out of several files (OR), and some clients may access a second file only after accessing another file (IMPLY). The goal of the server is to order the files in a way that minimizes the access time of the clients given some a priori knowledge of their access patterns. An appropriate clients–servers model was recently proposed by Bay-Noy, Naor and Schieber. They formulated three separate problems and proposed an algorithm that evaluates certain number of random permutations and chooses the one whose access time is minimized. In this paper, we formulate a combined AOI (AND-OR-IMPLY) problem, and propose to apply a parallel hill climbing algorithm (to each of the four problems), which begins from certain number of random permutations, and then applies hill climbing technique on each of them until there is no more improvement. The evaluation time of neighboring permutations generated in hill climbing process is optimized, so that it requires O(n) time per permutation instead of O(n ²) time required for evaluating access time of a random permutation, where n is the number of files the server broadcasts. Experiments indicate that the parallel hill climbing algorithm is O(n) times faster that random permutations method, both in terms of time needed to evaluate the same number of permutations, and time needed to provide a high quality solution. Thus the improvement is significant for broadcasting large number of files.     

基于智能换相策略的三相不平衡治理方法

配电网负荷复杂,特征多样,伴随而来的三相不平衡问题愈加突出,为电力系统的安全运行埋下了极大的隐患。为了更好的治理这一情况,本文首先分析了三相不平衡治理原理及换相开关设备的装置组成,选择了遗传算法与爬山算法局部搜索相结合的智能换相策略。此后在某台区实现了现场应用并通过三相负荷电流曲线图展示了治理效果,验证了智能换相装置实际应用的可行性。     

基于动态步长的医学图像聚类分割研究

针对当前基于聚类技术的医学图像分割存在的问题,提出并实现了基于密度聚类的医学图像分割方法DSLDC-MIS。该方法在DENCLUE数据组织和密度函数构造的基础上,采用最优梯度技术实现动态步长的爬山算法分割医学图像组织。实验结果表明,DSLDC-MIS能很好地实现医学图像分割,比DENCLUE有更高的时间效率,更好地控制了聚类数目,更高的一致性和对比度。     

A Fuzzy Logical MPPT Control Strategy for PMSG Wind Generation Systems

Making full use of wind power is one of the main purposes of the wind turbine generator control. Conventional hill climbing search (HCS) method can realize the maximum power point tracking (MPPT). However, the step size of HCS method is constant so that it cannot consider both steady-state response and dynamic response. A fuzzy logical control (FLC) algorithm is proposed to solve this problem in this paper, which can track the maximum power point (MPP) quickly and smoothly. To evaluate MPPT algorithms, four performance indices are also proposed in this paper. They are the energy captured by wind turbine, the maximum power-point tracking time when wind speed changes slowly, the fluctuation magnitude of real power during steady state, and the energy captured by wind turbine when wind speed changes fast. Three cases are designed and simulated in MATLAB/Simulink respectively. The comparison of the three MPPT strategies concludes that the proposed fuzzy logical control algorithm is more superior to the conventional HCS algorithms.