具有概率约束的二层随机规划的逼近算法

为了把具有概率约束的二层随机规划问题转化为容易求解的确定性优化问题，探讨了用目标函数的经验均值逼近法来求解．由于不需要了解所涉及的随机变量的分布函数，所以在实际问题中容易得到应用．     

主动配电网规划研究与综述

配电网规划理论正随着我国电力事业的快速发展而快速革新。从主动配电网(active distribution network,ADN)的概念、模型建立、优化目标、相关求解算法等方面对主动配电网规划研究进行了综述。首先,介绍了ADN的提出和发展历史,然后分析了现有理论中的各种ADN相关模型,介绍ADN规划的多种优化目标,如经济指标、环境效益指标、电能指标等。而后,总结了求解ADN规划的相关算法。最后阐述了新时代背景下配电网规划的重点和难点,对ADN规划的未来研究进行展望。     

Z－权衡比替代法

本文在不知道效用函数的情况下，通过各自目标之间的权衡比信息，利用数值优化Ｚｏｕｔｅｎｄｉｊｋ方法，建立一种求解多目标最优化问题的算法．     

北斗、GPS与GLONASS组合定位算法

针对静止观测点的一次定位、多次定位及离散型运动观测点定位,提出"北斗"、GPS与GLONASS卫星导航系统权重系数组合定位算法.针对连续型运动观测点定位,与多目标规划组合定位算法,将该多目标规划转换为可直接求解的单目标二次规划.提出的权重系数组合定位算法与多目标规划组合定位算法均具备可调节性,既可借助GPS与GLONASS得到较为精确的定位坐标,又不依赖于GPS或GLONASS,在军事应用中具备一定的的实用性与保密性.     

算法演示软件的设计思路、实现方法及技术

根据算法的特点及教学要求，提出了算法演示软件的设计目标，给出了运用Ac-tiveX模型设计算法演示软件的思路，及利用Visual Basic6．0实现算法演示软件的有关技术。     

基于遗传模糊算法爬壁机器人避障仿真研究

为解决爬壁机器人壁面作业过程中的避障问题,课题组提出了基于遗传算法优化的模糊控制算法。首先,建立了爬壁机器人在壁面的运动模型,求解出机器人运动学方程;利用平面栅格的方式进行描述机器人运动路径的规划;采用遗传算法对爬壁机器人模糊避障控制进行优化,并给出具体优化步骤。利用MATLAB进行仿真实验,仿真结果表明:与遗传算法进行比较,基于遗传算法优化的模糊控制在准确避开障碍物的前提下,能够更好地跟踪起点和目标点的连线,并规划出从起始点到目标点之间更短的路径。     

随机质点流的转移代价与极限分布

研究随机质点流问题中对象的转移概率状态和转移代价．应用动态规划思想和概率极限理论，给出了平均转移代价的算法，对几种特殊的转移过程论证了它的极限分布状态的正态性．     

一类线性分式规划问题的全局优化方法

针对一类线性分式规划问题,给出一个新的分支定界算法.算法的主要特点是在建立原问题等价的松弛线性规划问题时,利用对数函数和指数函数的单调性和凹凸性,提出了一个新的二级松弛规划来确定最优值的下界,这可以用于改善算法的收敛速度.通过对松弛线性规划问题可行域的细分以及一系列松弛线性规划问题的求解过程,从理论上证明了此算法能收敛到初始问题的全局最优解.并通过数值算例证明了算法的有效性.     

遗传算法在车间调度中的应用

在车间作业调度数学表达模型的基础上,研究了遗传算法对该问题的解决策略和过程。在算法流程的基础上,讨论了求解车间调度问题遗传算法的具体设计,包括目标函数、选择策略设计等,最后给出一种用遗传算法优化车间调度问题的算法。     

基于MATLAB的动态规划逆序算法的实现

运用MATL-AB编程实现动态规划逆序算法。数值举例验证了该实现方法的有效性，同时表明该程序对求解动态规划的多类典型应用问题是通用的，提供了求解各种动态规划问题的有效工具，丰富了MATLAB优化工具箱。     

二层线性规划问题的优面算法

研究了二层线性规划问题的优面算法,它是先利用求解线性规划的优面算法求解二层线性规划的下层问题,然后把结果返回到上层,再对所得问题使用优面算法求解,最后求得原问题的解.本文首先给出了二层线性规划的数学描述;接着给出了二层线性规划问题的优面算法设计,并给出二层线性规划问题优面算法的步骤,最后通过实例验证了本文提出的二层线性规划优面算法的有效、简洁特性,并且由算法步骤可以看出该算法上机操作简便,显示出较大的优越性.     

基于混沌优化的一种二层非线性规划算法

二层规划为强NP-hard问题,其数值求解极为困难,对于二层非线性规划更是如此.针对这种情况提出一种具有较强鲁棒性和实用性的多点收缩混沌优化算法,之后将其用来求解二层非线性规划.数值仿真表明这种方法能高质量的得出二层非线性规划的全局最优解,并且收敛速度快.     

计算机图形学编程实践研究

计算机图形学教学的编程实践主要使用TC绘图函数,不适用于Windows系统。Windows系统常用的具有图形功能的MFC学习掌握比较困难。VB既具有良好的Windows界面,又易于学习。分析了VB的画点方法,以画直线算法为例,设计了使用文本框输入坐标数据的界面,并给出了样例程序模板;该模板可以改编用于各种手工输入坐标的直线或曲线算法。研究了通过鼠标输入坐标的方法,改进了相应的程序模板;讨论了将绘图结果保存成图像文件的方法及其应用。结果表明,VB能够很好地改进图形学编程实践教学。     

间歇蒸煮过程的分层多目标优化

对制浆生产间歇蒸煮过程进行了详细分析，建立了包括环境污染为目标函数的多目标分层规划数学模型，将传统分层多目标优化的方法和遗传算法相结合，提出了一种新的目标优化方法，遗传算法中综合并列选择和小生境方法，采用了池点编码和算术交叉操作，应用罚数法将有约束优化问题转化成无约束优化问题，应用实际间歇蒸煮过程数据的优化仿真结果表明，该方法可以在保证纸浆质量的前提下，减少排放废液中碱的含量，降低生产成本，达到清洁生产的目的。     

Two mathematical programming models of cheese manufacture

The standardization problem faced by cheese makers is formulated as a nonlinear programming problem using the assumptions of the Van Slyke cheese yield formula. The objective function of the model is to minimize the net cost of producing a given quantity of cheese subject to a set of production constraints. An approximation of the standardization problem formulated as a linear programming problem is also presented. Two different approaches to finding a solution are provided. The model is implemented in Microsoft Excel and solved with the standard add-in solver available in that program. An example is provided to contrast the difference between the nonlinear programming and its linear approximation, and a second example is used to illustrate the yield implications of ultrafiltered milk protein products in Cheddar cheese production. Additionally, a method for pricing inputs using the sensitivity analysis generated by the solver is demonstrated.     

磁力引纬织机行星增速器多目标可靠性优化设计

针对磁力引纬织机行星增速器常规优化设计方法的不足,提出一种可靠性优化设计方法.将齿轮应力和强度视为随机变量,综合考虑行星增速器的承载能力、结构、质量和传动效率等问题,以机构的体积最小和传动效率最高为目标函数,以行星传动和齿轮疲劳强度可靠性条件、行星传动的运动学条件和几何条件为约束,建立多目标可靠性优化设计模型,应用目标...     

Technical note: estimating statistical power of mixed models used in dairy nutrition experiments

Statistical power is defined as the probability of correctly rejecting the null hypothesis. Power calculations may be useful in planning experiments. The objective of this technical note is to outline an applied method that estimates statistical power of a dairy nutrition experiment that employs a Latin square as the experimental design. Because the SAS MIXED procedure (PROC MIXED) is commonly used to analyze data sets, this note outlines basic programming procedures that may be used to estimate statistical power of a mixed model using this procedure.     

应用改进遗传算法的自动配棉模型优化与应用

针对配棉工艺具有多约束条件的特点和现有自动配棉的不足,提出将改进的遗传算法应用到线性规划优化求解问题中,通过改进遗传算法的初始种群生成策略、遗传算子和进化收敛条件,将配棉约束条件动态融合到种群进化过程中,在保证配棉约束条件的前提下,兼顾了求解的效率和有效性,以达到对自动配棉进行优化的目的。应用结果显示:用改进遗传算法对配棉模型的求解优于基本遗传算法,且配棉的各项指标值符合生产技术要求,在满足混棉质量的前提下,该方法能指导技术人员对候选棉和库存棉做出更合理的选择,有效降低了配棉成本。