基于模糊自适应PID控制的猎雷声纳基阵姿态稳定系统

本文根据声纳基阵姿态稳定系统的性能指标和动态要求,分析和设计了声纳基阵的控制回路,并用带前馈的模糊自适应PID算法实现声纳基阵姿态稳定系统的控制。对设计的系统用MATLAB语言进行了仿真,仿真结果说明系统具有良好的控制性能,较好的满足了被控对象对各项性能指标的要求。     

基于MATLAB GUI的主动声纳波束形成仿真平台

介绍了一种主动声纳通道信号仿真方法,回顾了自适应波束形成算法的发展历程,利用matlab GUI开发了一个主动声纳基阵波束形成仿真平台,集成了主动声纳通道信号仿真及多种波束形成算法,方便不同研究人员对主动声纳信号仿真及波束形成算法的研究,是研究自适应波束形成的一个有力工具.     

基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法

无线传感器网络定位问题本质上是一个基于不同的距离或路径测量方法的优化问题.第一次提出了基于遗传模拟退火算法的无线传感器网络定位算法GASA-Hop,它是将遗传模拟退火算法作为DV-Hop的后期优化.其中,DV-Hop用来估计未知节点与锚节点的测量距离,GASA用来最小化与DV-Hop相关的适应度函数.仿真结果表明,本算法定位精度高、条件简单,比较适合无线传感器网络的节点定位.     

基于自适应Kalman滤波的合成孔径声纳运动估计

合成孔径声纳姿态、位移测量系统一般包括：惯性测量单元（IMU），差分DGPS，声多普勒计程仪DVL，深度传感器等。通常情况下，惯性测量单元（IMU）必须与DVL或DGPS进行数据融合，才能减小发散现象，提高导航精度。合成孔径声纳基阵安装在拖体上，由水面舰船利用拖缆拖曳航行，其运动受海流扰动及拖船机动的影响，未知的机动输入估计及海流的估计是必须要考虑的，这是合成孔径声纳基阵运动估计的比较特殊的地方。传统的Kalman滤波器不能直接应用于合成孔径声纳姿态、运动估计。因此，采用自适应Kalman滤波算法来处理合成孔径声纳姿态、运动估计问题。数值仿真表明，该方法较好地解决了合成孔径声纳姿态、运动估计问题。     

基于VC的模拟退火算法的实现

结合Metropolis准则,对模拟退火算法进行了研究.阐述了模拟退火算法的基本原理及其实现过程,在Visual C 编译环境下实现了该算法.并将其运用到解决旅行商问题的优化之中.介绍了TSP的问题特征、一般形式及其数学描述,确定了其VC 环境下的模型实现步骤.实例仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优,有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题.该方法既可以增加对C 语言的掌握又可以加深对模拟退火过程的认识,并达到以此来设计智能系统的目的.     

基于DDS技术的声纳信号模拟器

提出一种基于DDS技术的数字化通用声纳信号模拟器的实现方案。通过控制DDS器件输出信号的幅度和相位来模拟成像声纳基阵的输出,可以对任意距离和方位上目标回波进行精确的模拟,并可以模拟运动目标的回波信号。讨论了多通道信号模拟器在设计和实现中的具体问题。     

基于边界扫描技术的设计复杂性优化研究

对于边界扫描技术的电路系统,可利用现代优化算法对其进行复杂性和测试性改善度的综合优化。主要以较小的复杂性设计来实现测试性的最大化改善,以提高系统测试性优化和缩短系统的测试时间。应用模拟退火算法和模拟退火遗传算法实现系统的设计复杂性优化,相比于贪婪算法,模拟退火算法和模拟退火遗传算法能得到更好的优化率。     

基于智能缝制设备的花样路径优化

针对人为设计的缝制花样路径冗杂问题,为提高缝制的质量和缝制效率,给出了对智能缝制中的花样路径进行优化的方法.通过对智能缝制中的花样路径进行分析,将智能缝制中的花样路径的优化问题抽象为特殊的NP难问题.在对传统的求解最优化问题的模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)进行了分析的基础上,提出了基于改进的模拟退火算法来解决特殊的NP难问题.并通过对一个有12个图元组成的花样进行仿真测试,用于验证算法的可行性和快速性,"仿真实验结果"表明算法可以有效的解决智能缝制中的花样路径优化问题.     

求解矩形件优化排样的自适应模拟退火遗传算法

矩形件优化排样是一个NPC问题,在工业界有着广泛的应用.针对该问题,提出一种自适应模拟退火遗传算法.采用一种基于环形交叉算子和环形变异算子的自适应遗传算法来自动调整交叉和变异概率;同时引入模拟退火算法对个体适应度大于平均适应度的个体进行退火处理.自适应模拟退火遗传算法充分发挥了自适应遗传算法与模拟退火算法各自的全局搜索能力与局部搜索能力.对比实验表明,该算法结合改进的最左最下布局算法解决矩形件优化排样问题更加有效.     

遗传模拟退火算法在约束求解中的应用

将遗传模拟退火算法应用于约束求解中 ,提高了约束系统求解的鲁棒性和效率 .与 Newton- Raphson数值方法相比 ,由于遗传模拟退火算法是一种单纯的数值迭代方法 ,不涉及到矩阵求逆 ,因此克服了 Newton- Raphson法对初始值敏感的缺点 ,具有很强的鲁棒性 ;与其他利用 BFGS的优化算法相比 ,由于遗传模拟退火算法是在一个初始的解空间中搜索所有可能的解 ,因此克服了 BFGS优化算法对良约束多解情况只能求出一个解的缺点 ;由于遗传模拟退火算法是将约束问题转化为优化问题后才进一步求解 ,因此其可以处理过约束一致和欠约束的问题     

基于模拟退火算法的盲均衡算法改进

码间干扰是水声信道通信中存在的一个主要问题,它的主要解决方法是在接收端采用盲均衡方法.HOS盲均衡算法是理论非常完备的一种盲均衡算法,由于直接使用了高阶统计量的性质,该算法抗码间干扰的能力很强,但是运算速度慢,收敛费时.为了解决这个问题,要在HOS盲均衡算法中引入模拟退火算法.模拟退火算法是一种全局优化算法,可以有效地避免算法收敛到局部解.两种算法的结合,最大程度的利用了两种算法的特性,通过对代价函数的有效求解,可以大大提高HOS盲均衡算法的收敛速度,减少码间干扰.最后经计算机仿真证明该算法在不破坏HOS盲均衡算法收敛效果的同时加快了算法的收敛速度.     

一种求解圆形Packing问题的模拟退火算法?

为求解矩形区域内的圆形Packing问题,提出一种启发式模拟退火算法。寻求多个圆在一个矩形区域内的优良布局,使这些圆两两互不嵌入地放置。算法从任一初始构形出发,采用模拟退火(SA)算法进行全局寻优,在SA执行过程中,应用基于自适应步长的梯度法进行局部搜索,同时介绍一些启发式策略。对2组共20个算例进行实算测试,计算结果证明了该算法的有效性。     

武器-目标分配问题的模拟退火算法

武器-目标分配(WeaponTargetAssignment)问题是一个典型的优化问题,模拟退火算法是求解此问题的一种有效方法。文章采用模拟退火算法对WTA问题进行求解,通过实验得到了理想的仿真结果。     

遗传和模拟退火融合的软硬件划分

针对嵌入式系统软硬件划分问题,在比较了遗传算法（GA）和模拟退火（SA）各自优缺点的基础上,提出了采用遗传/模拟退火混合算法（GASA）的策略。该算法的核心思想是将模拟退火算法嵌入到遗传算法中,利用遗传优化算法的结果来制约模拟退火的随机状态产生,然后根据模拟退火算法的接受准则和随机状态产生函数来更新遗传算法的种群,从而最终得到最优解。与单纯的遗传算法和模拟退火算法进行对比实验,实验结果表明,GASA更有优势,得到的划分结果也更优秀。     

基于Single-Sequence布图规划边界约束问题的研究

布图规划是VLSI设计中非常重要的步骤.在计算机辅助设计中,布图被表示成编码以使其容易被计算机处理.Single-Sequence就是一种非常有用的表示布图的编码方法.一个布图中,一些模块如输入输出模块,必须放置在芯片的边界处,这种限制被称为边界约束.本论文提出了用模拟退火算法寻求最优布圈的方法,有效地解决了布图规划的边界约束问题.     

SA与GA算法在波束图设计中的比较分析

针对模拟退火算法(SA算法)和遗传算法(GA算法)在阵列波束图设计上的应用进行了比较分析.SA算法和GA算法是近些年发展起来的两种全局优化算法,把这两种算法分别应用到线列阵波束图设计上.并通过改变那些相关参数反复仿真了多次,然后将其结果分别和线列阵的最佳加权-切比雪夫加权进行比较,可以发现它们基本逼近了切比雪夫加权的设计效果,满足了波束图设计的一般要求,并且发现GA算法较SA算法为优.     

基于分等级公平竞争模型的可持续模拟退火算法的应用

通过改进可持续模拟退火算法(HFCSA)算法的个体定义与编码方式、种群的生成方式以及设计新的算子,成功解决了医学实验安排这种带约束的优化问题。设计的最优实验方案所需时间是某医学院所使用方案的77%,拓宽了算法的应用领域,为带约束优化问题的求解找到了新的途径。     

图象重建中的最优化方法

首先讨论了投影数据零空间对重建结果的结果,分析了代数重建算法（ＡＲＴ）的收敛过程以及对不投影数据ＡＲＴ方法的重建结果,针对投景数据不完备约束的问题,将统计物理学中的模拟退火的ＡＲＴ的迭代过程中,根据对图象像素间连续性的假设,最平稳解的约束,并利用模拟退火方法得到最优。     

基于Single—Sequence布图规划线长约束问题的研究

布图规划是VLSI设计中非常重要的步骤。Single—Sequenc是一种非常有用的表示布图的编码方法。在实际的布图规划中,由于线长对芯片性能有较大的影响,因此为了使芯片的整体性能达到最优,考虑线长因素,使线长尽可能短。该论文提出了在用模拟退火算法寻求最优布图的同时,通过对算法加以改进,考虑线长约束条件,有效地解决了布图规划的线长约束问题。     

基于遗传模拟退火算法的网络负载平衡研究

介绍了网络负载平衡的基本算法,建立了负载平衡的数学模型,重点阐述了遗传算法和模拟退火算法相结合的重要意义。并提出将遗传模拟退火算法应用于解决网络负载平衡问题的算法,通过实例证明了其有效性。