自适应二次变异差分进化算法

提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法．该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小，增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作，以提高种群多样性，增强差分进化算法跳出局部最优解的能力．对几种典型Benchmarks函数进行了测试，实验结果表明，该方法能有效避免早熟收敛，显著提高算法的全局搜索能力。  

双群体伪并行差分进化算法研究及应用

为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.  

基于CPLD的可控步进电机脉冲分配器设计

介绍了脉冲分配器的工作原理和设计步骤。利用Lattice公司的在系统可编程逻辑器件和超高速集成电路硬件描述语言VHDL设计出了一步进电机脉；中分配器。在isDesign EXPERT开发系统下完成设计输入、时序仿真和功能实现。该脉冲分配器能实现速度控制、工作方式选择等多种功能，只要修改VHDL程序而无须修改硬件电路就能方便地构成其他各种步进电机脉冲分配器。驱动电路采用恒流斩波技术，电源是脉冲供电方式，提高了电源效率，并能有效地抑制共振，无须外接影响时间常数的限流电阻，提高了高频性能。  

求解混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法

针对混合整数非线性规划问题的特点,在差分进化算法的变异操作中加入取整运算,提出了一种适合于求解各种混合整数非线性规划问题的改进差分进化算法.同时,采用时变交叉概率因子的方法以提高算法的全局搜索能力和收敛速率.用四个典型测试函数进行了实验研究,实验结果表明,改进的差分进化算法用于求解混合整数非线性规划问题时收敛速度快,精度高,鲁棒性强.  

基于快速自适应差分进化算法的电力系统经济负荷分配

提出一种求解复杂电力系统经济负荷分配问题的快速自适应差分进化算法(FSADE).从矢量运算角度对变异算子进行分析,提出了一种改进的变异算子,大大提高了算法的收敛速率.根据个体的进化过程,引入自学习机制,对个体的变异和交叉概率常数进行自适应地调整,提高了算法的鲁棒性.3个不同规模的算例仿真结果表明,与其他4种典型智能优化算法相比, FSADE具有更好的计算精度和计算速度,是一种求解电力系统经济负荷分配问题的有效方法.  

基于改进粒子群算法的资源受限项目进度研究

资源受限的项目进度问题是经典的NP-hard问题,在研究以往求解方法的基础上,应用一种新的群智能算法——粒子群算法,对粒子群优化算法的搜索能力进行改进,结合Gbest模型与Pbest模型的优点,提出使粒子在搜索的前期有较强的全局搜索能力,尽可能多地发现可能全局最优的种子,而在搜索的后期则具有较强的局部搜索能力,用提高算法的收敛速度和精度的复合最优模型粒子群算法对RCPSP问题进行了求解,最后用文献[8]中的算例进行了仿真实验,实验结果验证了此算法的可行性与优越性。  

基于单纯形算子的混合差分进化算法

针对DE／rand／1／bin方案收敛速度慢的缺点，提出一种将单纯形确定性算法和差分进化随机搜索算法相结合的混合优化算法。利用差分进化算法搜索范围广、全局搜索能力强和单纯形算法局部搜索能力强、收敛速度快的特性，较大地提高了差分进化算法的收敛速度和搜索精度。典型Benchmarks复杂函数优化实验表明，该算法优化效率高、优化性能好、对初值具有较强的鲁棒性，性能优于单一的优化方法。  

基于竞争-协作式信息交互的并行混沌优化算法研究

针对混沌优化对初始值敏感、搜索精确解效率低等不足，研究一种基于竞争一协作式信息交互的并行混沌优化（ICPCO）算法．ICPCO算法采取并行混沌迭代机制，在每一次迭代搜索之后．根据并行优化解分布状况不同，分别采取竞争或协作式信息交互再次寻优．描述ICPCO算法思想和实现步骤，分析其收敛性和优化性能．仿真实验表明，ICPCO算法不仅具有全局搜索能力，而且以信息交互方式提高了优化效率和搜索精度，算法收敛，稳定性增强．  

发电机组汽门系统的多模型自学习控制

针对发电机组的非线性、大范围运行等实际问题，研究了用于汽门系统的多模型自学习控制（MMSC），首先根据各种工况下的样本数据归纳出模糊控制规则；然后由模糊聚类算法将多种工况约简为典型工况，得到相应的子模型模糊控制器（FLC）．以子模型FLC输出的加权集成作为MMSC的控制输出，而加权系数取决干子模型匹配度．在子模型FLC学习优化中，由支持向量机离线逼近模糊规则曲面，再由梯度下降算法在线自学习．仿真实验验证了所设计控制器的优良性能．  

复杂环境下群机器人自组织协同多目标围捕

针对动态多目标围捕,提出了一种复杂环境下协同自组织多目标围捕方法.首先设计了多目标在复杂环境下的运动模型,然后通过对生物群体围捕行为的研究,构建了多目标简化虚拟受力模型.基于此受力模型和提出的动态多目标自组织任务分配算法,提出了群机器人协同自组织动态多目标围捕算法,这两个算法只需多目标和个体两最近邻位置信息以及个体面向多目标中心方向的两最近邻任务信息,计算简单高效,易于实现.接着获得了系统稳定时参数的设置范围.由仿真可知,所提的方法具有较好的灵活性、可扩展性和鲁棒性.最后给出了所提方法相较于其它方法的优势.