线性约束的梯度投影法

本文应用作者（１９９５，１９９６）所建立的可行方向法的理论和方法，给出了梯度投影法的搜索方向的表达式和搜索方向是可行方向的充分必要条件，建立了梯度投影法的理论。f     

基于H.264/AVC的1/4像素点快速分级搜索算法

视频编码标准H.264/AVC的运动估计模块是由整数像素和小数像素两部分组成,小数像素精度的运动估计可以更有效地减少预测残差,提高图像质量。文章根据在小数像素搜索窗中误差分布曲面的单峰分布特点,提出了一种1/4像素快速分级搜索算法,分别在水平方向和垂直方向用抛物线模型来近似误差曲面剖线,通过求解抛物线方程来确定半像素最优匹配点的位置,并根据搜索窗中心点、水平方向和垂直方向半像素最优匹配点的大小关系来决定1/4像素的搜索范围,只需搜索五个像素点就可找到最佳1/4像素最优匹配点。实验结果表明,与传统小数像素搜索算法相比,文中算法在保证编码性能的前提下,可以降低H.264/AVC运动估计过程中64.82%的计算复杂度,从而提高编码的速度。     

全牛顿—拉甫森法模拟多元精馏过程——(Ⅱ)极性物系精馏过程的模拟计算

本文研究了全牛顿—拉甫森法在极性物系精馏中的应用。采用了新松弛法提供初值,提出了随机方向搜索法改善其收敛稳定性。     

基于投影的球面退化四叉树格网路径搜索算法及其效率测试

为了克服现有的全球离散格网邻近搜索算法只能搜索格网单元周围邻近单元而无法按照指定路径方向进行搜索的局限,提出了一种基于投影的球面退化四叉树格网的路径搜索算法.该算法是从起始格网单元开始,根据球心中心投影法、空间有向线段方向法及格网邻近搜索算法搜索在指定路径上的格网单元,直到搜索到目的格网单元.最后,对该算法进行了验证和效率测试.试验结果表明,该算法能准确搜索出指定路径所经过的格网,且搜索速率基本稳定在60 000/s多个格网,该算法是可行的,效率是可以接受的.     

旋转跳步直接搜索法

本文给出了一种最优化的直接搜索法,称为旋转跳步法.与著名的Powell方法相比,它不但仍然具有二次收敛的良好性质,而且,一、保证任何一组搜索方向线性无关,它们的极限方向也线性无关,二、每次迭代一维搜索次数为(n(n 1))/2,只有Powell     

一个充分下降的共轭梯度法

共轭梯度法是优化方法中最常用的方法之一,适于解决大规模问题,因此有着广泛的应用.针对无约束优化问题,基于搜索方向的选择,提出了一个新的共轭梯度法,该算法在每一次迭代过程中,均可保证搜索方向的充分下降性,并在弱的wolfe条件下,证明了算法的全局收敛性,数值结果表明了算法的可行性与有效性.     

一种约束非线性离散优化问题的直接搜索法

本文针对整数梯度搜索方向的局部性以及有时因取整而方向发散的缺点,提出了在离散设计空间中,利用离散坐标邻域点的目标函数值信息和适当的延伸探索直接构造离散搜索方向,并进行离散一维搜索的寻优方法,对此称之为离散直接搜索法(A Discrete Direct Search Method),简称DDSM法。本文运用DDSM法成功地解决了14个工程考题和数学考题,实践表明:DDSM法的求解速度和可靠性比较令人满意,尤其是计算效率相对现有的某些离散优化方法有较明显的提高。     

线搜索(LS)共轭梯度法非单调算法的全局收敛性

非单调线搜索技巧在非线性优化中得到成功的应用与扩展,非单调线搜索下的共轭梯度法则可以提高大规模非线性优化问题的收敛速度。对LS共轭梯度法做了某些变型,在非单调线搜索下,该方法保证每次迭带都会产生下降的方向,在较弱的条件下得到算法全局收敛性。     

关于随机方向搜索法的改进

本文提出了对随机方向搜索法的两项改进措施,大大提高了它的收敛速度,扩大了它在实际工程优化设计中的应用范围。还提供了改进后的程序流程图。     

对机械优化设计随机方向法的改进

机械优化设计中的约束随机方向法使用方便，但计算效率偏低，改进其一维搜索方向及找好点子程序，一维搜索子程序，则可大大提高计算效率。     

Dynamic Scheduling of Flexible Job Shops

Aim of this research is to minimize makespan in the flexible job shop environment by the use of genetic algorithms and scheduling rules. Software is developed using genetic algorithms and scheduling rules based on certain constraints such as non-preemption of jobs, recirculation, set up times, non-breakdown of machines etc. Purpose of the software is to develop a schedule for flexible job shop environment, which is a special case of job shop scheduling problem. Scheduling algorithm used in the software is verified and tested by using MT10 as benchmark problem, presented in the flexible job shop environment at the end. LEKIN software results are also compared with results of the developed software by the use of MT10 benchmark problem to show that the latter is a practical software and can be used successfully at BIT Training Workshop.     

基于改进人工蜂群算法的多目标绿色柔性作业车间调度研究

针对柔性车间生产排程问题,以最小化完工时间、最小化机器总负载以及加工总成本最低为目标函数,设计了一种多目标麻雀搜索算法(multi-objective sparrow search algorithm, MOSSA)进行求解. 首先,将父子代融合后的种群进行非支配排序,选取最优位置个体和最差位置个体;其次,采用两段式规则对机器选择和工序排序进行编码;最后,利用麻雀搜索算法完成种群的更新和寻优. 通过算例进行实验仿真,研究参数对MOSSA的影响,并将MOSSA与其他算法进行比较. 结果表明：该模型下,参数影响较小,MOSSA具有高性能全局搜索能力和较好的收敛性,对于解决多目标生产排程问题具有指导作用.

     

大型稀疏连续体结构的多目标拓扑优化设计

基于变密度法和数学规划中的序列凸规划优化方法,建立了具有大型稀疏特点的连续体结构的多目标拓扑优化设计模型.以结构的静力学多刚度和动力学特征值问题同时作为优化的目标函数,以设计域中可容许材料的体积百分比作为优化的全局性约束来限制搜索域,用序列凸规划方法中的移动渐近线方法(MMA)作为优化数学模型的求解器.基于Matlab平台,用程序实现了MMA算法,并用典型算例证明了本文研究方法的有效性.     

一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法

为了快速、准确地获得多峰函数的全局峰值以及局部峰值,在给出Henon混沌映射技术的基础上,提出了一种混沌蚁群算法的多峰函数优化方法.该方法将复杂函数的数值解所构成的数字字符转化为蚁群搜索路径上的城市分布网,并构建同函数变量个数相同的蚁群进行全局搜索求解,采用混沌映射技术自适应更新蚁群优化路径上的信息素量.采用低维及高维Benchmark测试函数验证该优化方法的求解性能,并同引力搜索算法以及其他文献方法作求解对比.通过对比可知,该方法在低维多峰函数优化时,其搜索效率均2倍高于其他文献方法.对于维数高于5维的高维函数,该方法的优化效率同其他文献方法基本相同,但在获得全局解及局部解的能力以及所求解的精度均远高于其他文献方法.     

基于数字键盘的语句级汉字输入键音转换问题

针对基于数字键盘的语句级拼音汉字输入技术,提出了键音转换问题,并给出了解决方案.首先,形式化地定义了键音转换问题,并根据Bayes原理推导出两种键音转换处理模型.然后将键音转换问题转化为有向无环图的路径搜索问题,根据两种处理模型,分别描述了搜索空间并定义了搜索算法.实验结果表明提出的算法能够有效地解决该问题.     

一种SOC微处理器IP核的优化设计

该文提出了多种改善微处理器设计的优化方法.在系统结构上,采用四级流水结构,改善了微处理器的执行效率;为了解决数据相关问题,采用了bypass技术,并进一步提高了流水线的效率.在CPU结构上,采用纯组合逻辑电路和改进的ALU算法,来提高处理器的速度.最后,对该CPU核完成了仿真和综合,并在FPGA上成功地实现.实验结果表明设计的SOC处理器在指令上与通用的PIC16C57的处理器兼容,而执行效率为其4倍,系统时钟可达到40MHz以上.     

采用扰动加速因子的自适应粒子群优化算法

针对粒子群算法容易陷入早熟收敛和搜索效率不高等问题,分析了几个现有的改进粒子群优化算法．在粒子对称分布有利于提高搜索结果的基础上,对粒子群优化算法进行了改进．改进后的算法可以在运行过程中的不同阶段自适应地以余弦函数的变化方式调整惯性权重系数;在加速因子线性变化的基础上,基于一定的条件对加速因子进行扰动;并确定了相应条件参数的参数取值．通过几个经典的函数,对该算法进行了验证,并与相关文献中改进的粒子群优化算法进行了对比．结果表明,新算法不仅显著提高了收敛速度,而且能有效地改善早熟现象．     

基于搜索偏好知识的复杂多模差分进化算法

针对复杂多模优化问题,提出一种基于搜索偏好知识的差分进化算法PKLSHADE。PKLSHADE将先验搜索偏好知识注入到种群的进化过程,在不同的进化阶段对种群的多样性和集约性区分考虑,进化早期重视差分扰动以增强算法的全局开发能力,进化后期更多围绕当前最优解进行局部精细搜索。同时,基于搜索偏好知识的变异策略能够实现差分进化算法全局开发和局部搜索的自适应平滑过渡,避免两搜索阶段的硬切换。在CEC2017复杂混合多模函数上的实验结果及统计分析表明,PKLSHADE在最优解的精度、算法的稳定性等方面均优于LSHADE、EBLSHADE、jSO及AMECoDEs等近年来的优秀差分进化算法。     

基于SFLA-PSO算法的几何约束求解

为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳（SFLA：Shuffled Frog Leaping Algorithm）和粒子群优化（PSO：Particle Swarm Optimization）算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。     

基于GPU的大图数据上的关键字检索算法

在传统图上关键字检索问题研究的基础上,基于图形处理器（GPU）设计新的关键字检索算法. 基于Steiner tree语义定义关键字检索问题,针对该问题结合传统多源最短路径算法在CPU上设计基本算法,由于CPU架构特性,该算法无法直接移植到GPU上. 提出GPU上的基本检索算法,分析它相对于CPU版本的优势和仍然存在的不足. 为了提升算法查询速度,反思GPU上基本检索算法的不足之处,提出基于索引的优化技术,利用单源最短路径算法的松弛更新思想、关键字独立性和内部整体性,设计GPU上的高效关键字检索算法. 扩展该算法思想,对r-cliques关键字检索问题提出GPU上的优化思路. 通过分析算法复杂度并在真实数据集上进行实验,证明该GPU算法的正确性和有效性,并证明算法在较大规模图数据上仍有较强的计算性能.