基于变异的Bayesian优化算法

将变异算子与Bayesian优化算法相结合，提出了一种基于变异的Bayesian优化算法。在算法中设计了一个种群多样性函数，通过此函数引入变异算子，目的是利用变异算子的邻域搜索能力，保持种群多样性，将贝叶斯概率模型提取的全局信息与变异算子的局部信息联系起来，避免陷入局部最优。仿真研究表明基于变异的Bayesian优化算法的寻优能力比Bayesian优化算法更强。     

薄板坯角横裂成因分析

薄板坯角横裂对热轧板边裂的影响很大。本文分析和总结了薄板坯角横裂的产生机理及其影响因素,简要地提出可采用提高薄板坯温度和降低氮含量两种措施来防止角横裂的发生。     

解约束优化问题的一种新的罚函数模型

罚函数法是进化算法中解决约束优化问题最常用的方法之一,它通过对不可行解进行惩罚使得搜索逐步进入可行域.罚函数常定义为目标函数与惩罚项之和,其缺陷一方面在于此模型的罚因子难以控制,另一方面当目标函数值与惩罚项的函数值的差值很大时,此模型不能有效地区分可行解与不可行解,从而不能有效处理约束.为了克服这些缺点,首先引入了目标满意度函数与约束满意度函数,前者是根据目标函数对解的满意度给出的一个度量,而后者是根据约束违反度对解的满意度给出的一个度量.然后将两者有机结合,定义了一种新的罚函数,给出了一种新的罚函数模型.并且设置了自适应动态罚因子,其随着当前种群质量和进化代数的改变而改变.因此它很易于控制.进一步设计了新的杂交和变异算子,在此基础上提出了解决约束优化问题的一种新的进化算法.通过对6个常用标准测试函数所作的数据仿真实验表明,提出的算法是十分有效的.     

快速寻优的全局优化进化算法

为了加快进化算法中种群的寻优速度,设计双变异算子,提出一种进化算法。该算法以种群的多样性、算法的收敛速度、全局与局部搜索能力的综合均衡为设计重点,利用概率论和Markov链证明了该算法的全局收敛性,通过对6个基准函数进行测试,从数值上验证了该算法的有效性。     

一个基于插值的解非线性双层规划的遗传算法

非线性双层规划问题是一类递阶优化问题,相关的算法往往需要对每一个上层变量值求一个下层优化问题才能得到一个可行点,这使得算法的计算量很大.目前文献中的算法通常都是基于对每个确定的上层变量,下层最优解唯一的条件,这就意味着每个下层变量的分量都可以看成是上层变量的函数.基于这个思想,同时为了避免频繁计算下层优化问题,文中提出了一种新的方法.这种方法与已有方法的主要不同之处在于,它不需频繁求解下层规划,而是用插值函数近似下层最优解函数.其主要思想如下:首先,取一些上层变量值作为插值节点,计算它们对应的下层问题的最优解,这些最优解的第i个分量作为第i个插值函数的函数值,利用这些节点和函数值计算插值函数;其次,将插值函数代入上层问题,得到一个近似原问题的单层规划;最后用一个新的遗传算法求解该单层规划.由于插值节点和相应的插值函数在进化过程中自适应修正和更新,这样可使得该单层规划问题的最优解逐步逼近原问题的最优解,并且可减少计算量.对25个测试问题的仿真结果表明,该文所提出的算法能以较少的计算量找到这些问题的最好解.     

解非线性最小二乘问题的尺度化ABS法

文中对非线性最小二乘问题给出了一种新型求解方法－分块尺度化ＡＢＳ求解方法，并证明了这类方法的局部超线性收敛性，最后在尺度矩阵取特殊值时给出了数值结果。     

基于核模糊相似度度量的谱聚类算法

相似性度量的选择是谱聚类算法良好性能实现的关键。通常采用的谱聚类相似性的度量是基于高斯核函数的相似性度量。然而,谱聚类对这种相似度度量中的尺度参数非常敏感,并且确定一个合适的参数也很困难。另外,基于欧几里得的这种高斯核相似度度量无法有效反映复杂分布数据集的分布特点。针对此问题,通过利用基于核模糊C均值聚类算法得到的划分矩阵中隶属度的分布特点,提出了一个新的核模糊相似度度量,并将基于所提出的新的相似度度量的谱聚类算法(KFSC)应用于图像分割中。所提出的KFSC算法不仅克服了谱聚类对尺度参数敏感,而且解决了尺度参数很难确定的问题,获得更好的聚类效果。3个标准数据集、2个合成纹理图像及2个自然图像上的分割实验表明了所提出算法的有效性和鲁棒性。     

混合滤波系统中无源滤波器的均匀设计多目标优化方法

针对在很大程度上决定混合滤波系统整体性能的无源电力滤波器参数优化问题,提出一种基于均匀设计的多目标自适应遗传算法,其核心是基于元件标称值的高效编／解码方案,基于权值均匀生成、动态调整和Pspice仿真的多目标合成与评估方法,可提高后代质量并减少运算量的多父本均匀交叉算子．以及兼顾种群多样性和遗传进程的遗传概率自适应策略。实验结果表明,该方法仅需单次运行即可获得一组经过优化且反映多目标间均衡关系的实用化设计结果。     

少蒿籽胶浸提数学模型的确立及验证性研究

在浸提理论的指导下,建立了沙蒿籽胶浸提数学模型,并通过研究不同液固比、浸提温度和浸提时间对产胶率的影响,求出浸提数学模型中的各个参数.同时,模型的验证实验表明,不同液固比、浸提温度和浸提时间下,产胶率的实验数据与模型计算值之间吻合得较好,绝对误差不超过0.5%,该项研究为沙蒿籽胶的工业生产提供了可靠的理论依据和实验基础.     

冬虫夏草发酵条件的研究

通过对冬虫夏草菌Csll的深层发酵条件如pH、接种量、装液量、转速及其培养基碳源、氮源和无机盐的研究,得出其最适培养条件为24℃、170r/min、150mL/500mL、pH6.5,接种量10%,茵丝生长的最佳培养基:葡萄糖4%,豆饼粉2%,KH2PO40.2%,MgSO4·7H2O 0.075%.发酵结果得到虫草茵丝粉中有效成分含量:腺苷＞0.16%;甘露醇＞8.0%.