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1.
加热炉多模式动态优化控制策略   总被引:10,自引:0,他引:10  
王中杰  柴天佑 《控制与决策》1999,14(5):465-468,472
针对加热炉优人控制存在的缺陷,提出一种加热炉多模式动态优化控制策略。该控制策略包括稳态优化炉温设定值的求解和炉漫设定的动态补偿。在稳取优化中采用了单纯形法,而动态补偿则采用了以PID调节为主、以专家经验为辅的控制手段。仿真研究表明控制策略效果良好,既节约了大量能源又提高了产品质量。  相似文献
2.
动态优化环境下的群核进化粒子群优化方法   总被引:9,自引:1,他引:8  
粒子群优化方法是由Kennedy和Eberhart于1995年提出的一种基于群体智能(swarm intelligence)的进化计算技术.定义了“群核”(swarm—core)的概念,并在此基础上,提出了基于群核进化的粒子群优化方法(swarm—core evolutionary particle swarm optimization,SCEPSO),在SCEPSO方法中,为增强群体的优化能力,把群体分成了3个子群体,并且每个子群体有各自不同的“分工”.同时研究了SCEPSO方法对连续变化的最优点的动态跟踪能力,在3种动态优化模型下进行了实验.实验结果表明,与传统PSO方法相比,SCEPSO方法能够可靠并精确地跟踪连续变化的全局最优解.  相似文献
3.
Measurements can be used in an optimization framework to compensate the effects of uncertainty in the form of model mismatch or process disturbances. Among the various options for input adaption, a promising approach consists of directly enforcing the necessary conditions of optimality (NCO) that include two parts, the active constraints and the sensitivities. In this paper, the variations of the NCO due to parametric uncertainty are studied and used to design appropriate adaptation laws. The inputs are separated into constraint-seeking and sensitivity-seeking directions depending on which part of the NCO they enforce. In addition, the directional influence of uncertainty is used to reduce the number of variables to adapt. The theoretical concepts are illustrated in simulation via the run-to-run optimization of a batch emulsion polymerization reactor.  相似文献
4.
基于转向法的大规模空间封闭图形高效识别   总被引:6,自引:3,他引:3       下载免费PDF全文
覃斌  阎春平 《计算机工程》2009,35(14):184-186
针对大规模空间封闭图形的高效识别,考虑与识别有关的各个阶段,给出基于转向法的空间封闭图形识别总体方案。围绕封闭图形唯一性和确定性要求,基于转向法定向封闭几何事实,提出一种顺(逆)时针搜索方法来识别单个封闭图形,并辅以区域划分排序方法、动态优化搜索目标、优先级设置等实现大规模空间封闭图形的高效识别,实际应用表明该方法的有效性。  相似文献
5.
编译器中的edge profiling设计和实现   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
1.简介这篇论文是在从事ORC(Open Research Compiler)编译器的过程中完成的。ORC是中科院计算所同Intel公司的合作项目,为Intel的新一代64位芯片开发开放源代码的先进编译器。ORC的实现目标:为研究机构和团体提供一个可靠稳定的、开放源代码的编译基础结构,方便其在ORC的基础上进行编译器和体系结构的研究;与当前其他IA-64编译器相比,要有比较高的性能。代码优化的一个重要目标是为了减少程序的执行时间。  相似文献
6.
Immune-based algorithms for dynamic optimization   总被引:4,自引:0,他引:4  
The main problem with biologically inspired algorithms (like evolutionary algorithms or particle swarm optimization) when applied to dynamic optimization is to force their readiness for continuous search for new optima occurring in changing locations. Immune-based algorithm, being an instance of an algorithm that adapt by innovation seem to be a perfect candidate for continuous exploration of a search space. In this paper we describe various implementations of the immune principles and we compare these instantiations on complex environments.  相似文献
7.
多机器人不确定协作任务的动态优化方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
针对一类可变目标的多机器人协作运动问题,提出动态优化的方案.在每一优化时刻 根据当前目标状态及其变化规律,确定每个机器人的运动,得到该时刻概率意义上的最优运 动.把系统整体路径规划的复杂问题分解为独立路径规划问题和分派问题分别求解,实现最 快协作运动.并且将这种优化方案动态实施,以适应目标的不确定性.提出的方法还可推广 到更一般的不确定协作任务中.  相似文献
8.
Evolutionary algorithms have been widely used for stationary optimization problems. However, the environments of real world problems are often dynamic. This seriously challenges traditional evolutionary algorithms. In this paper, the application of population-based incremental learning (PBIL) algorithms, a class of evolutionary algorithms, for dynamic problems is investigated. Inspired by the complementarity mechanism in nature a Dual PBIL is proposed, which operates on two probability vectors that are dual to each other with respect to the central point in the genotype space. A diversity maintaining technique of combining the central probability vector into PBIL is also proposed to improve PBILs adaptability in dynamic environments. In this paper, a new dynamic problem generator that can create required dynamics from any binary-encoded stationary problem is also formalized. Using this generator, a series of dynamic problems were systematically constructed from several benchmark stationary problems and an experimental study was carried out to compare the performance of several PBIL algorithms and two variants of standard genetic algorithm. Based on the experimental results, we carried out algorithm performance analysis regarding the weakness and strength of studied PBIL algorithms and identified several potential improvements to PBIL for dynamic optimization problems.
Xin YaoEmail:
  相似文献
9.
In this paper we present a novel method for the numerical solution of dynamic optimization problems. After obtaining a first solution at a coarse resolution of the control profiles with a direct sequential approach, the structure of the control profiles is analyzed for possible switching times and arcs. Subsequently, the problem is reformulated automatically and solved as a multi-stage problem, with each stage corresponding to a potential arc. Order and resolution of the control parameterization are adapted to the type of the particular arc. By means of some case studies we show that accurate solutions with only few degrees of freedom can be obtained.  相似文献
10.
演化测试技术的研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
演化测试作为一种非常有前景的自动化测试技术,可以成功地为多种测试目标生成高质量的测试用例。它将测试用例的生成过程转化为一个利用遗传算法进行数值优化的问题。算法的搜索空间即为待测软件的输入域,其中最优解即是满足测试目标的测试用例。该搜索过程可以实现完全自动化,它所具有的导向性可以避免盲目搜索,较随机测试有着更加明确的目标和方向性;同时该搜索过程还具有一定的随机扰动,可以很好地克服复杂搜索域所带来的种种局限性。近年来,越来越多的学者开始关注于演化测试技术的研究,并取得了一些研究成果,使之在多种领域得以成功地应用。分别在结构性测试、功能性测试、性能测试以及面向对象测试领域,对演化测试技术进行了总结。通过对各领域的应用方法进行分类概括,比较分析了不同方法的优势与不足,为理解、评价以及合理选取演化测试方法提供了较有价值的参考。在此基础上,总结评估了现有的演化测试优化技术及其适用性。最后,展望了演化测试技术未来的研究方向。  相似文献
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