利用GA-SA混合优化算法求解含水层参数

针对模拟退火算法串行优化能力差的问题,将具有并行搜索能力的遗传算法,用于引入到模拟退火算法中,并将两者结合组成遗传模拟退火算法,用于求解含水层参数反演的优化问题.遗传模拟退火算法充分发挥了遗传算法和模拟退火算法的优点,是一种优化能力更强、更高效、可靠性较高的优化方法.实际算例表明,遗传模拟退火算法用于含水层参数反演是可行的.     

模拟退火算法的改进及其在边坡稳定分析中的应用

首先对模拟退火算法进行改进,将遗传算法的群体、交叉、变异等概念引入其中,使得它能从多个初始点开始并行寻优,能以较快的速度找到全局最优解。然后基于有限元应力场,应用改进的模拟退火算法建立边坡任意形状最危险滑裂面及相应最小安全系数的全局优化搜索方法。通过典型算例分析,证明应用改进的模拟退火算法搜索边坡最危险滑动面是可行和高效的。     

改进的模拟退火算法在搜索边坡最危险滑裂面中的应用

本文首先对模拟退火算法进行改进，将遗传算法的群体、交叉、变异等概念引入其中，使得它能从多个初始点开始并行寻优，能以较快的速度找到全局最优解。然后基于有限元应力场，应用改进的模拟退火算法建立边坡任意形状最危险滑裂面及相应最小安全系数的全局优化搜索方法。通过典型算例分析，证明应用改进的模拟退火算法搜索边坡最危险滑动面是可行和高效的。     

机组组合问题的扩展Hopfield神经网络算法

从Hopfield神经网络的原理和机组组合问题的特点出发，提出了一种适合解决机组组合问题的扩展Hopfield神经网络算法。该算法结合了Hopfield神经网络和模拟退火算法（SA）的优点，对整数变量取值范围进行了可行的扩展，有效地避免了陷入局部最优。同时，该算法无须进行额外的负荷经济分配，故能迅速、高效地搜索到系统的高质量优化解。对于实际系统的仿真计算结果证明了该算法的有效性，并且，方法本身具有良好的并行性，易于在并行计算机上实现，因此具有实际应用的可能性。     

和声退火算法及其在土坡稳定分析中的应用

借鉴和声搜索算法中新解产生的方式来实现模拟退火算法中的扰动过程,把和声库中的最坏解视为模拟退火算法的初始最优解,形成的和声退火算法具有较强的全局搜索能力;用修复策略替换惩罚策略,修复搜索过程中可能出现的不合理滑动面,可以更有效地搜索解空间。均质土坡和非均质边坡最小安全系数实例计算结果表明,和声退火算法取得了较基本和声搜索算法及模拟退火算法均好的结果,可以用于土坡稳定分析计算。     

小生境与遗传模拟退火耦合算法在岩质边坡滑动面搜索中的应用

将小生境思想与遗传模拟退火算法相结合,应用于岩质边坡滑动面的搜索中。在实现了边坡结构面模拟的基础上,小生境与遗传模拟退火耦合算法可以顺利搜索出边坡由结构面与岩桥组合形成的潜在最危险滑动面。与其他智能优化搜索算法相比,该耦合算法具有收敛速度快、可找到搜索函数所有全局最优解、参数依赖性小等优点。工程应用实例表明该耦合算法在岩质边坡滑动面搜索中能取得令人满意的结果。     

模拟退火算法在水资源预测中的应用及发展研究

通过对模拟退火算法在国内外众多学科领域中的发展及应用实例的分析，总结概括模拟退火算法的发展演进历程，结合水资源优化配置中存在的不确定性、复杂性特征，提出了粒子群模拟退火算法在水环境资源预测中的应用前景。     

混凝土温度场反分析典型算法对比研究

本文引入模拟退火法,遗传算法和微粒群算法等三种常见的反分析算法,结合混凝土三维不稳定温度场的仿真计算理论,编制了相应的Fortran程序,并通过实例对这三种算法的可靠性和计算精度及效率进行了验证和对比。结果表明,微粒群算法反演效果最佳,模拟退火法反演精度最低。     

基于单纯形-模拟退火算法的多阻尼控制器协调设计

提出一种基于单纯形-模拟退火算法的电力系统稳定器(PSS)参数优化方法。该方法以弱阻尼振荡模式构建目标函数,将单纯形法搜寻机理嵌入到模拟退火算法的基本步骤中,综合了模拟退火算法全局搜索能力强及单纯形算法局部收敛速度快的优点。四机典型系统上的特征根分析表明,该方法是一种有效的阻尼控制器优化方法,所得的参数对系统运行方式的变化具有良好的鲁棒性。     

供水系统优化调度问题的模拟退火算法探讨

在探讨连续变量全局优化模拟退火算法的基础上，结合管网分析计算的特点，提出了供水管网系统优化调度问题的全局优化模拟退火算法。仿真结果表明，该方法能够得到供水流量和供水压力的全局近似最优值。     

数值流形法覆盖系统并行生成算法研究

计算效率低是当前制约数值流形法应用于大型实际工程模拟的瓶颈问题,并行计算作为一种加速计算技术,能有效地提高数值流形法的计算效率。在串行算法基础上,系统研究了基于分布式内存编程模式的数值流形法覆盖系统和流形单元并行生成算法。首先,在分析并行算法与串行算法不同点和难点的基础上,采用区域分解算法实现并行任务分配,并提出覆盖系统并行生成主要步骤。采用临时规则粗网格形成负载均衡的子区域,提出相应子区域生成算法。其次,在深入分析数值流形法数学覆盖、物理覆盖和流形单元之间关系基础上,探讨并行算法中子区域覆盖系统生成的关键技术,以及物理覆盖和流形单元编号规则。然后,针对并行算法提出了建立覆盖系统界面信息算法,为数值流形法并行计算过程中通讯和数据交换提供支持。最后,在覆盖系统并行生成算法基础上,采用C++面向对象编程技术开发了相应程序。2个算例结果验证了算法正确性和有效性,为后续并行模拟提供了前处理器。     

Research and Application of Parallel Normal Cloud Mutation Shuffled Frog Leaping Algorithm in Cascade Reservoirs Optimal Operation

In order to improve the premature convergence problem of traditional shuffled frog leaping algorithm (SFLA), this paper proposed a normal cloud mutation shuffled frog leaping algorithm (NCM-SFLA) by mixing the cloud model algorithm (NCM) with SFLA algorithm, NCM is used to overcome the shortage of SFLA which is easy to fall into local optimal solution. The proposed NCM-SFLA has a good parallel characteristic, and the parallel computing can be implemented easily in multi core environment. In case study, this paper takes the Li Xianjiang cascade reservoirs in China as an instance to solve the cascade reservoirs operation optimization problem by the proposed NCM-SFLA. The results show that, compared with the Multi- dimensional Dynamic Programming (MDP), NCM-SFLA has the better global search ability and faster convergence speed, and the corresponding parallel computing can effectively shorten the run-time of NCM-SFLA. Therefore, the feasibility and rationality of the proposed NCM-SFLA and its parallel computing are effectively proved by the case study results.     

基于EBE-PCG方法的非线性有限元并行算法

随着水利工程建设的发展,对水工结构动力安全分析的要求越来越高,数值分析规模越来越大,对水工结构非线性分析的求解效率的要求越来越高,并行算法是提高求解效率的一种有效手段。提出了结构矩阵的EBE-PCG的并行迭代求解算法,该方法采用总刚的对角元矩阵形成预处理矩阵,应力更新时的本构积分可直接在单元级别上分组进行。在MPI并行编程环境中,在单机上以多进程模式实现了结构弹塑性问题的并行求解,可以极大提高非线性问题的求解效率。     

有限元并行计算任务划分的神经网络算法

区域分解方法是有限元并行计算任务划分的有效手段,可将这种有限元计算区域网格的划分看成组合优化问题,运用神经网络原理为有限元并行计算任务的合理划分提供了一种可行的方法.     

粒子群算法和ADINA在土石坝参数反演中的联合应用

针对土石坝的反馈分析问题,采用Fortran语言编程,实现了粒子群优化算法与商业有限元软件ADINA之间的无缝连接,使整个计算过程自动化;应用OpenMP方式同时调用多个ADINA求解器,启用多核处理器进行并行计算,提高了计算效率。以糯扎渡超高心墙堆石坝为例,对粗堆石料Ⅰ区材料应用不同种群规模粒子群进行参数反分析,结果表明,将粒子群算法与ADINA联合应用于土石坝参数反演是可行的,并行算法也具有明显的优越性。     

具有壁面Weis-Fogh机构流体动力多重网格并行计算

应用多重网格区域分裂并行计算方法研究具有壁面Weis-Fogh机构绕流，将二维物理平面流动区域变换为矩形区域，推导出流函数的多重网格差分计算格式，编制出并行计算程序。全部计算在英国London大学ITL并行计算中心完成。结果表明，多重网格并行计算具有较高的加速比，绕机翼的环量计算值与理论吻合。     

基于可行域搜索映射的并行动态规划

为解决传统动态规划在处理水库群联合优化调度时面临的约束处理机制选择和计算时间长的问题,引入映射思想,基于映射和集合论知识构建可行域搜索映射模型,并结合动态规划的并行性,提出基于可行域搜索映射的并行动态规划。该算法通过构建时段可行搜索空间和并行模式,以规避无效状态组合计算并充分发挥计算机多核优势,提高计算效率。以李仙江流域三库联合调度为实例进行研究,从年发电量、计算耗时等方面将改进算法与传统动态规划以及逐步优化算法(POA)进行详细的对比分析。结果表明,该算法能在保证解全局收敛性的前提下减少计算耗时,制定梯级水库最优调度策略。     

粗粒度并行自适应混合粒子群算法及其在梯级水库群优化调度中的应用

为了充分利用现今普及的多核配置计算机,提高大规模梯级水库群优化调度问题的求解效率,提出了梯级水库群优化调度的粗粒度并行自适应混合粒子群算法。该方法以自适应混合粒子群算法为求解基础,采用粗粒度并行设计模式,利用Fork/Join多核并行框架的分治策略,将其初始种群递归划分为多个子种群,平均分配到不同的内核逻辑线程中实现并行计算,并在各子种群优化结束后,合并优化结果集从而输出全局最优解。以澜沧江下游梯级水库群发电优化调度为例,利用该方法进行计算。结果表明,该方法能充分发挥多核配置的计算性能,在4核环境下最大加速比达到3.97,缩短计算耗时1 787.2 s,计算效率显著提高,为我国不断扩张的大规模梯级水库群优化调度提供了一种切实可行的高效求解途径。     

基于D8算法和Dinf算法的水系提取研究

目前基于DEM提取水系研究较多,采用的方法不同,但对于对比不同方法的研究较少。以福建省为实验样区,采用SRTM DEM高程数据,对比分析了单流向算法(D8算法)与多流向算法(Dinf算法)提取水系结果。结果表明:Dinf算法提取的水系质量优于D8算法,但其计算过程较D8算法复杂;在平坦区域和大河流区域中,Dinf算法改善了D8算法容易产生的"平行伪河道"问题,生成的河网会比较圆滑、自然。     

基于改进ACMPSO并行算法的土石坝本构参数反演

针对一般的优化算法进行土石坝本构参数反演时收敛速度慢,且容易陷入局部最优的问题,引入动态变异系数和OpenMP并行指令,对自适应混沌变异粒子群算法(ACMPSO)进行改进,并采用实例对改进算法进行了验证.实例验证结果表明,与一般优化算法相比,改进的ACMPSO并行算法能够有效避免算法陷入局部最优的问题,大幅降低计算耗时...