基于最小熵产生选择策略的遗传算法研究

针对遗传算法(Genetic Algorithm, GA)容易陷入局部最优的问题,借鉴热力学非平衡定态下的最小熵增原理,提出一种基于最小熵增原理的热力学选择策略,使个体的选择不再完全依赖于适应值。通过最小熵产生选择策略使种群在保证收敛速度的同时保持多样性,有效避免了种群陷入局部最优。通过定义个体密度来度量种群多样性,利用精英策略驱动种群熵产生快速下降;当种群多样性过低时,使用基于最小熵产生的选择策略产生新种群以保证种群多样性。在0/1背包问题和数值测试问题上的实验结果均表明,该策略能很好地保证解集分布的均匀性,防止种群陷入局部最优。同时,该策略也可应用于目前较新改进的遗传算法中,对算法效率也有一定的改进,具有很好地普适性。     

万洋“三连炉”直接炼铅法的生产实践

介绍了济源市万洋冶炼(集团)有限公司“三连炉”直接炼铅法工艺系统的运行情况及主要技术经济指标,分析了“三连炉”炼铅法的特点和优势.实践表明,该方法生产效率高,节能效果好,设备运行稳定.     

一种采用线性递减步长的自组织迁移算法

自组织迁移算法（SOMA）是一种新型的群体智能算法。在对原始自组织迁移算法分析的基础上,针对基于随机变异步长的自组织迁移算法存在的不足,提出了线性递减步长策略,即有针对性地以线性方式动态调整步长,以满足群体迭代在不同阶段的需求,从而加速群体在多峰复杂空间中收敛速度的同时提高算法的局部搜索能力。实验结果表明,该算法优于原始自组织迁移算法和基于随机变异步长的自组织迁移算法。     

用含仿射操作的遗传算法求解软件可靠性模型参数估计的 …

本文将含仿射操作的遗传算法引入到软件可靠性模型的参数估计问题中，与单纯形法比较，它不但较好地解决了以往参数估计中的奇异性，同时也提高了参数估计的精度。特别是按此方法估算出来的参数使心合曲线的后沿与软件故障数据曲线的后沿拟合得很好。     

求解双边装配线平衡问题的改进蚁群算法

结合第2类双边装配线平衡问题(TALBP-2)的特点,提出了一种改进蚁群算法.针对TALBP-2中操作间的序关系,对分配至同一个边工位中相邻的两项操作间定义了一种新的信息素;提出了一种新的定界策略,根据所得的最好解,减小工位时间的上界,利用已分配工位的平均实际作业时间界定工位时间的下界,缩小蚂蚁的搜索空间;针对TALBP-2提出了一种新的操作分配准则,根据所定义的3种理想操作的优先分配权限分配操作;提出了一种边工位确定原则,平衡两边工位时间的增加速度.算例的比较结果表明算法有较好的求解效果和稳定性.     

一种基于去个性化理论的粒子群算法

针对粒子群优化算法(PSO)在求解复杂问题时收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点,从社会心理学角度阐述PSO算法,将群体社会学中去个性化效应的社会认同模型(SIDE)引入其中,提出一种基于去个性化理论的粒子群算法(DTPSO)。该算法通过个体粒子融入群体中表现出来的去个性化行为(个性与趋同的平衡)维持群体粒子的多样性和有效性。仿真实验表明, DTPSO算法收敛速度快、收敛精度高、稳定性好。     

一种适用于多媒体通信的无环路实时组播路由算法

随着多媒体业务的发展,组播通信在考虑代价的同时对实时性要求也更高,本文提出了一种无环路的实时组播路由算法,还对算法的动态化进行了讨论,该算法适合于有源的多媒体通信。     

.动力学演化算法的模糊控制器多参数优化*

模糊控制是一种非线性的控制方法,其性能在很大程度上取决于模糊控制规则、量化因子及比例因子,但传统的靠专家经验设计规则的方法不能根据被控对象的状态对模糊控制规则进行实时、动态的调整,而且对量化因子和比例因子也是根据经验选取,因此控制效果有时很难保证。提出了一种利用动力学演化算法自动对控制规则的调整因子、量化因子及比例因子进行优化。仿真实例表明了这种设计方法的可行性和良好的控制效果。     

基于布朗运动的改进粒子群优化算法*

为了改善粒子群优化算法的收敛速度,在布朗运动和伊藤过程的启示下,提出了一种混合布朗运动和粒子群优化算法这两种思想的改进算法。通过对布朗运动和伊藤过程进行抽象,设计了漂移算子和波动算子。漂移算子保留了粒子的位置属性,但没有了速度属性,并引入了吸引子的概念,借鉴差分变异算子设计了波动算子。通过解决典型的复杂函数优化问题,实验结果表明,改进算法具有收敛速度快的特点,并具有良好的健壮性和稳定性。     

氧气侧吹还原炉及高铅渣熔融还原过程研究

简要介绍了氧气侧吹炉的炉型结构,高铅渣熔融还原过程及特性。生产实践表明,采用氧气侧吹炉处理高铅渣,节能效果明显,生产清洁环保,设备运行稳定,占地少。