非线性0-1规划问题的连续化及其遗传算法解法

为了求解非线性0-1离散规划问题,通过非线性等式的"离散性约束"将其转化为[0,1]区间上等价的连续变量非线性规划.对于目标函数非线性、约束线性的0-1规划问题,可以使用乘子法来解决含"离散性约束"的非线性优化问题.对于目标函数和约束函数均为非线性的问题,可以采用约束松驰法将离散性约束松弛为不等式约束.两种方法处理后均使用遗传算法程序GENOCOP求解.乘子法求解得到的结果比较准确,约束松弛法属于近似方法,可以求解带非线性不等式约束的问题.用本文的方法对多个非线性0-1规划同题的算例进行了计算,并将计算结果同枚举法的计算结果比较,结果表明该方法准确、有效.     

遗传算法在曲柄遥杆机构优化设计中的应用

本文采用遗传算法，对曲柄摇杆机构再同已知运动规律问题进行了优化设计。文中对优化问题的数学模型和遗传算法在解决此问题时的计算过程进行了比较全面的描述。通过与传统的惩罚函数法在同一问题中应用效果的对比，表明了该算法的有效性。     

用遗传算法优化飞剪机剪切机构

本文利用MATLAB编写了遗传算法(GA)程序,并利用遗传算法对飞剪机剪切机构进行优化计算,然后将结果与用内点混合惩罚函数法求解的结果比较,发现利用遗传算法有利于对函数进行全局寻优.     

遗传算法在曲柄摇杆机构优化设计中的应用

本文采用遗传算法 ,对曲柄摇杆机构再现已知运动规律问题进行了优化设计。文中对优化问题的数学模型和遗传算法在解决此问题时的计算过程进行了比较全面的描述。通过与传统的惩罚函数法在同一问题中应用结果的对比 ,表明了该算法的有效性     

一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法

借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续空间约束优化问题.通过对基准测试函数进行编程求解,对比采用固定参数的蚁群算法求解结果,验证了所提改进算法的正确性和有效性.     

离散变量结构优化的改进组合型遗传算法

对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改造适值函数,使算法更稳定地收敛于全局可行最优解.与基本遗传算法和组合型算法的计算结果比较证明,改进的组合型遗传算法具有局部搜索快和全局性好的双重特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法.     

基于GA的毛细管空调系统水力计算方法的研究

本文在阐述了毛细管平面辐射空调系统特点的基础上,阐明了应用遗传算法(GA)求解多目标优化问题的思路;通过对毛细管水力计算模型的建立,将毛细管平面辐射空调系统的水力计算问题转化成了可以应用遗传算法(GA)的求解多目标优化问题的Pareto最优解;分析比较了权重系数变换法、并列选择法、排列选择法、共享函数法、混合法在求解水力计算模型多目标优化问题中的优缺点;提出了针对不同情况应选定的适宜方法.     

基于多级惩罚函数的粒子群约束优化算法

基于多级惩罚函数和粒子群算法解决多约束优化问题,采用粒子种群中的多个粒子并行寻优,避免多约束优化问题收敛于局部优化解。定义了多级分配函数作为约束因子表达惩罚函数与约束条件间函数关系,约束因子按照约束条件的不同分为多个等级。提出了粒子群多级惩罚函数算法,应用于三个经典约束优化问题,均在较少迭代次数内得到高精度优化解。     

二甲基亚砜生产中低污染控制模型设计与仿真

针对制取二甲基亚砜过程中产生大量污染的问题,提出一种基于改进遗传算法的二甲基亚砜生产中的低污染控制过程设计方法.建立了低污染控制问题模型,引入惩罚函数法,对该模型进行约束,将二甲基亚砜污染残液污染浓度最小作为低污染最优控制目标函数,将下降搜索算法和改进遗传算法相结合,对低污染控制问题非线性数学模型进行寻优.结果表明,采用改进的控制模型可以有效降低二甲基亚砜生产过程中污染液的排放量.     

基于CSM的含DG配电网自适应过电流保护优化整定计算

分布式电源(DG)的接入可能会使得配电网出现不稳定性和失控现象，进而影响电力系统的可靠性。提出一种基于自定义选择模块(CSM)的自适应过电流保护优化整定方案，能在不同系统中自定义选择最佳的整定值优化计算方案，该方案引入了考虑主备保护同时最小化的目标函数，将动作特性系数α和β作为连续变量，选择了遗传算法混合非线性规划函数进行优化整定计算。通过Matlab软件搭建了含DG的4节点测试系统和IEEE15节点测试系统进行仿真验证。仿真结果表明：该模块中的方案在满足电力系统可靠性的同时相比较传统的保护优化整定方案能够更快动作。     

Matlab遗传算法工具箱的设计

介绍了使用Ｍａｔｌａｂ语言实现遗传算法,建立遗传算法工具箱（ＧＡｓ ｔｏｏｌｂｏｘ）．开发的遗传算法工具箱支持二进制和浮点式编码方式,并且提供了多种选择、交叉、变异的方法,用以提高遗传算法的性能．使用工具箱对一系列非线性、多峰值函数问题进行了测试,显示了优良的性能．通过测试、发现浮点式遗传算法的寻解效率和精确度都优于二进制算法以及传统的寻优方法．     

刚塑性有限元法中的罚因子的选取

刚塑性有限元方法增量步长大,计算效率高,在金属塑性加工领域已得到越来越广泛的应用。罚函数法是刚塑性有限元中处理体积不变条件的常用方法。研究了罚函数法中罚因子对刚塑笥有限元法计算精度和计算效率的影响,得出在几种典型应力－应变模式下理想罚因子的选取方法,从布有助于更好的运用刚塑性有限元法模拟金属塑性加工过程。     

基于SCAD-ESN的时间序列预测模型

回声状态网络（ESN）是一种重要的时间序列预测方法,但在训练数据存在噪声或野点情况下,ESN将会出现过拟合问题。针对该问题,提出基于平滑消边绝对偏离罚函数的回声状态网络（SCAD-ESN）模型。不同于在模型中加入岭回归、L₁范数罚函数及小波降噪等常规方法,该模型利用SCAD罚函数对变量进行选择,将小变量置为零以满足变量稀疏性,将大变量直接置为常数,从而能够很好地解决ESN过拟合问题并满足近似无偏估计。对于SCAD罚函数的非凸函数优化问题,提出基于局部二次近似（LQA）的求解方法,将最小角回归（LQR）方法用于SCAD罚函数求解,避免了计算量巨大的问题。使用基于粒子群优化（PSO）的超参数选取方法快速确定平滑消边绝对偏离-回声状态网络模型的超参数,克服利用经验选取超参数时存在的盲目性较大且难以确定整体最优的超参数问题。混沌系统数值仿真和网络流量仿真结果表明,相对于常规模型,该模型能有效地降低测试误差,从而克服过拟合问题。     

二次规划问题的区间算法

利用罚函数法将约束二次规划问题转化为无约束优化问题，讨论了罚函数的区间扩张和无解区域删除原则，建立了求解二次规划问题的区间算法，给出了数值算例．理论分析和实例计算均表明算法是可靠和有效的．     

橡胶有限元分析之研究

本文研究了橡胶材料有限元应力分析的两种途径；罚有限单元法及混合插值有限单元法。分别将罚函数及静水压力引入材料应变能密度函数，对橡胶类不可压缩超弹性材料进行了有限元分析；数值结果和解析解符合得较好，表明了算法的有效性。     

遗传算法在房地产投资策略分析中的应用

通过阐述遗传算法的基本理论,提出了将遗传算法用于房地产投资策略研究的基本原理和方法,建立了遗传算法用于房地产投资分析的数学模型,并以某房地产公司为例验证了遗传算法用于房地产投资策略分析的可行性.     

岩土工程非线性优化反演模型在ABAQUS中的应用

目的 针对常规反演方法应用于岩土工程参数反演时搜索效率低、计算量大的缺点,提出了基于改进Nelder-Mead算法的有限元优化反分析法,为工程所需的计算参数提供参考.方法 基于混合罚函数法,以测点的实测值与计算值建立误差函数,将有限元程序ABAQUS作为一个单独模块嵌入到改进的Nelder-Mead算法中,编制了优化反演分析程序.结果 给出了具体的应用实例,结果表明,改进Nelder-Mead算法提高了参数的搜索效率,用较少的迭代次数就能得到满足精度要求的结果,是一种可行的参数反演方法.结论 笔者提出的优化反演方法具有很强的实用性,可应用于实际工程中复杂岩土体初始应力场反演、渗流场以及位移反分析.     

一种求解约束优化问题的新的罚信赖域算法

很多现实的优化问题都能描述成一个约束优化问题。目前,已有很多经典的方法用来解决这类问题,其中尤以罚函数法最受青睐。本文中,提出了一种新的罚信赖域算法。新算法构造了两个光滑函数用来近似罚函数,并结合了信赖域算法。最后也对算法收敛性做了一些讨论。     

带稀疏惩罚的LCNN盲目图像复原

为了加强算法的稀疏性和稳定性,在SCAD基础上提出了一种新的稀疏惩罚函数,并加入到拉格朗日约束神经网络中,以克服传统盲源分离方法和独立分量分析方法的缺陷,有效地避免了方程的病态问题,提高盲目图像复原的稀疏性、稳定性和准确性。通过人工数据和真实数据的不同复原算法对比实验,证明了带稀疏惩罚的拉格朗日约束神经网络盲目图像复原技术具有良好的图像复原效果。