基于环境选择和配对选择的多目标粒子群算法

为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于怕累托最优边界,针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题,提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目标粒子群算法.该算法在每次迭代时,采用SPEA2中的环境选择和配对选择策略及适应度值计算方法,以此来提高种群粒子之间的信息交换力度,减少标准多目标粒子群算法中大量的随机性,使种群粒子能够更快速地收敛于怕累托最优边界.经典测试函数的仿真实验结果表明,在标准多目标粒子群算法中运用SPEA2的环境选择、配对选择策略和适应度值计算方法,能够使种群粒子更快速地收敛于帕累托最优边界,验证了算法改进的可行性和有效性.     

一种基于压缩感知的邻域优化算法

非线性降维方法是目前对降维研究有着重要影响的方法,但在降维过程中经常会遇到局部邻域信息量不足、短路和噪声干扰等问题,严重影响降维效果,很难广泛应用于真实数据的处理中.对以上问题分析发现,其主要原因在于经典降维算法都是采用全局固定的邻域大小.提出了一种基于压缩感知的邻域优化算法,运用压缩感知技术对高维空间目标点近邻进行压缩采样,构建“收—放”模型,自适应得到最优子空间,同时优化邻域组成元素,使得数据的整体降维效果更加稳定.通过手工流形和真实数据集的实验,验证了算法的有效性和稳定性.     

离散型细菌觅食算法求解TSP

旅行商问题(TSP)是组合优化问题的典型代表,针对TSP的求解提出一种离散型细菌觅食(DBFO)算法.该算法通过结合2-opt算法设计了一种适合处理离散型变量的趋化算子,将细菌觅食算法推广到了离散情形.同时,结合TSP的特点,在迁徙算子中引入基因库的思想来指导新个体的生成,提高了算法的搜索效率.通过对TSPLIB标准库中22个实例进行仿真实验.实验结果表明,该算法能够有效求解城市规模500以下的TSP,与混合蚁群算法和离散型萤火虫群算法相比,具有更好的全局收敛性和稳定性.     

基于集对分析与NSGA-Ⅱ的生产作业多目标优化

针对生产过程中生产作业的优化调度问题,以生产质量、效率和成本阈值为约束条件,基于集对分析建立了的生产质量—效率—成本控制的生产作业多目标优化模型;利用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）求解优化模型,得到相对确定条件下质量—效率—成本控制的Pareto最优解集。决策者依据实际生产过程需要,为各项生产作业从Pareto最优解集中筛选最合理的调度方案。最后,通过算例仿真验证了结合集对分析与NSGA-Ⅱ的方法解决生产作业多目标优化问题的准确性、有效性和实用性。     

人工鱼群—粒子群混合算法优化进港航班排序

针对空中交通管理中的进港航班排序问题, 提出了人工鱼群—粒子群混合算法(AFPSO)这一航班排序算法来优化进港航班排序, 使时段内进港航班队列总延误时间最少。算法结合了基本人工鱼群算法(AFSA)和基本粒子群算法(PSO)各自的优点, 先以AFSA在全局寻找满意的解域, 再以PSO算法在这些解域中进行快速的局部搜索获得精确解, 最终使算法提高收敛速度和搜索精度。仿真结果表明, 在单跑道和双跑道情况下, AFPSO算法使得航班队列总延误时间比FCFS调度方法减少了20. 9%和34. 4%, 比基本AFSA减少了3. 2%和3. 5%。算法得到的满意解能够为自动化空中交通管理提供实时支持。     

求解工程结构优化问题的改进布谷鸟搜索算法

针对布谷鸟搜索算法局部搜索能力不强的缺点, 提出一种基于随机局部搜索的改进布谷鸟搜索算法用于求解工程结构优化问题。引入惯性权重以平衡算法的勘探和开采能力; 利用随机局部搜索方法对当前最优解进行局部搜索, 以加快算法的收敛速度。两个工程结构优化问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性。     

基于概念设计阶段的解耦模式车门截面形状优化方法

为了提高车门静态刚度, 采用基于HDMR理论的多参数解耦优化方法与Morph技术结合, 对一款处于概念设计阶段车门的主截面形状进行优化。这种建模方法的特点在于通过少量的样本点识别形状变量之间的耦合关系, 进而将高维问题进行分解, 在保证精度的前提下提高计算效率。采用Kriging插值方法对Cut-HDMR的各项进行构造, 得到车门各刚度下的考察点位移和质量的近似模型, 进而利用非支配排序多目标遗传算法（NSGA-Ⅱ）对近似模型进行优化, 在车门静态刚度均达到设计要求的前提下合理进行减重, 使垂直刚度和扭转刚度得到了很大的提高。     

自适应布谷鸟搜索算法

为了使布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)在保持强大的全局搜索能力的同时,尽可能地提高局部搜索能力,在深入分析CS算法机理的基础上,将CS算法中影响布谷鸟搜索路径步长的参数β和布谷鸟蛋被发现(淘汰)的概率p_a由固定值改为随搜索过程自适应变化的动态参数,将越界的鸟窝折返回边界内、在当前代最优鸟窝附近的区域随机建立1个新的鸟窝、而非折返回边界上重新建立鸟窝,以提高算法的局部搜索能力和收敛速度。改进后的CS算法称为自适应布谷鸟搜索算法(Adaptive Cuckoo Search,ACS)。通过8个标准测试函数分别测试了CS算法和ACS算法的性能,结果表明,无论是简单的单峰函数还是复杂的多峰函数,无论是小型的低维函数还是大型的高维函数,ACS算法的寻优性能均超过CS算法。     

Statistical properties of interparticle/void distance for amorphous plastics toughening

Statistical properties of interparticle/void distance (ID) for various particle/void and dispersion types are studied in relation with toughening of plastics using computer‐generated three‐dimensional models. Particle/void size groups adopted were either of constant diameter or of log‐normal distribution. Particles/voids were dispersed at uniform‐random or flocculated with multiple clusters. It was found that IDs are (a) of approximately Gaussian distribution for particles/voids of either a constant diameter or a log‐normal distribution, when they are dispersed at uniform‐random, but (b) not of Gaussian distribution for particle/void sizes of bimodal log‐normal distribution, nor for flocculated log‐normal distribution of particles/voids dispersed with multiple clusters. It was also found that the degree of ID uniformity for a single group of log‐normally sized particles/voids is not sensitive to standard deviation of particle/void size. Mixing effect on ID properties using two groups of log‐normally distributed particles/voids with similar mean particle/void diameters was simulated. It was found that, when a significant amount (36 vol %) of particles/voids of a small mean and standard deviation of ID was mixed with a group of particles/voids of a large mean and standard deviation of ID, mean and standard deviation of ID for the mixture were not substantially lower than those of the group of particles/voids of the large mean and standard deviation of ID. It was also found that the degree of ID uniformity for the mixture of the two groups was lower than those of individual groups, indicating that the mixing has deleterious effect on toughening. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. J Appl Polym Sci 101: 4256–4262, 2006     

基于并行工程的中空吹塑模集成系统研究

针对采用传统的串行模式进行中空吹塑模具设计和制造中存在的问题,提出基于并行工程的中空吹塑模集成系统流程,使其贯穿于中空吹塑成型的共性机理研究、制品设计、模具设计与制造和试模的全过程,并讨论制品设计与模具CAD/CAE/CAM的并行设计、中空吹塑产品的特征建模、中空吹塑模CAD/CAE/CAM知识和规则处理机制等关键技术。