光线寻优算法在函数优化中的应用

光线寻优算法是一种模拟光传播过程的智能优化算法,具有可调参数少、结构简单、容易实现等优点.该算法用网格划分可行域,将具有不同折射率的介质填充到各网格中,并将光在此变折射率介质中的传播路径设想成算法的寻优路径,从而达到自动搜索寻优的目的,将光线寻优算法用于求解文献中的6个标准测试函数,并与模拟退火算法、保留精英遗传算法、...     

改进的群搜索优化算法在结构优化中的应用

针对桁架结构优化设计问题,对群搜索优化算法（GSO）进行了算法修改和参数调整,并将修改后的算法应用到10杆、17杆和200杆共3个桁架结构截面优化设计算例中,同时与另一种GSO改进算法（IGSO）进行了对比分析。对于每个算例,该文改进算法和IGSO算法各运行了10次,从10次运行的统计结果可以看出,改进算法的优化效果和稳定性均好于IGSO算法。另外,改进算法也与目前结构优化中较好的其它几个算法进行了比较,总体来说,改进算法的最佳优化结果与这些算法的最佳结果相当。     

改进的群搜索优化算法在结构优化中的应用

针对桁架结构优化设计问题,对群搜索优化算法(GSO)进行了算法修改和参数调整,并将修改后的算法应用到10杆、17杆和200杆共3个桁架结构截面优化设计算例中,同时与另一种GSO改进算法(IGSO)进行了对比分析。对于每个算例,该文改进算法和IGSO算法各运行了10次,从10次运行的统计结果可以看出,改进算法的优化效果和稳定性均好于IGSO算法。另外,改进算法也与目前结构优化中较好的其它几个算法进行了比较,总体来说,改进算法的最佳优化结果与这些算法的最佳结果相当。     

智能优化算法及其在打浆优化中的应用

提出了一种遗传算法与神经网络技术相结合的智能优化算法,实现打浆过程的优化控制;首先针对打浆过程中系统的非线性、工艺参数间关系的不确定性,对打浆过程采用神经网络建立输入与输出之间的非线性模型,再利用遗传算法对控制参数寻求决策变量优化求解;通过改进遗传算法的交叉、变异算子等,使算法在优化过程中能有效地保持种群的多样性,防止种群过早收敛、局部收敛的现象,以实现打浆全局最优控制;实践表明,该智能优化算法,在满足打浆前后性能指标的同时明显降低了打浆能耗,是解决过程控制优化问题的可行之路。     

七星瓢虫优化算法及其在多学科协同优化中的应用

基于对七星瓢虫觅食行为的研究,提出一种新的生物学启发式算法——七星瓢虫优化算法(Seven-spot Ladybird Optimization,SLO)。通过6个标准测试函数将其与现有的两种启发式算法(GA、PSO)进行比较,探知其寻优能力。在此基础上,针对多学科设计优化协同优化算法求解效率不高、鲁棒性差等缺陷,将SLO引入协同优化算法系统级优化器,通过工程实例验证了七星瓢虫优化算法良好的寻优能力。     

蚂蚁算法在智能公交网络优化中的应用研究

公共交通智能化调度系统是利用先进的技术手段,动态地获取实时公共交通信息,实现对公交车辆的实时监控和调度,是公交车辆调度的新模式,是公共交通实现现代化管理的重要标志。该文探讨了城市公交网络系统二维优化,称为初始网络优化和实时网络优化,分别构造数学模型,并提出优化算法。     

合蜂群杂草算法及其在灌溉制度优化中的应用

首先针对杂草算法容易早熟收敛的问题,将人工蜂群算法的寻优机制引入其中,提出了一种混合蜂群杂草算法。该算法对杂草种群中的每个个体利用采蜜蜂搜索方式进行变异,对群体最优个体利用跟随蜂搜索方式进行变异,用较优的变异结果替代原有个体,提高了算法的收敛精度。然后,通过对几个标准测试函数进行实验,验证了改进算法的优化性能。最后,将该算法应用到灌溉制度优化问题中,为制定灌溉水量分配方案提供了一种新的工具。     

FOA-LM算法及其在语音信号稀疏分解中的应用

信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用,但稀疏分解计算量十分巨大,难以产业化应用。粒子群优化（PSO）及果蝇优化（FOA）等智能算法具备前期收敛速度快,全局搜索能力强的优点,应用到语音信号的稀疏分解中,虽然大大提高了语音信号稀疏分解的速度,但是该类算法后期的收敛速度较低,稀疏分解速度仍然偏低。拉凡格氏（LM）算法具有收敛速度快,精度高的特点,但是LM算法依赖初值,这使它的应用受到了限制。结合智能算法FOA及LM算法的优点,采用FOA算法求出Gabor原子参数初值,利用这些初值进行LM迭代搜索最优原子。仿真结果表明,基于FOA优化算法和LM算法相结合的方法,具有收敛速度快,精度高的特点,有较高的实用价值。     

生物地理学优化算法理论及其应用研究综述

生物地理学优化算法（Biogeography-Based Optimization,BBO）是Simon提出的一种基于生物地理学理论的新型智能优化算法,具有良好的收敛性和稳定性。从BBO算法提出的背景出发,介绍了算法的基本理论、算法特点以及算法流程。总结了BBO算法的研究进展,包括BBO算法的理论分析、算法的改进、算法与其他优化算法的混合算法以及BBO算法在函数优化、电力系统、图像处理、机器人路径规划以及调度优化等领域的典型应用。对BBO算法有待解决的问题和未来研究方向进行了总结。     

PSO算法在工程优化问题中的应用

粒子群优化算法是群体智能中一个新的分支。该算法本质上是一种随机搜索算法,并能以较大概率收敛到全局最优,特别适用于连续函数的优化。针对工程中的优化问题,将粒子群算法与死亡罚函数法相结合,提出一种求解有约束问题的优化算法。通过与其它算法的比较,表明该算法是一种简单、高效和普适的算法。     

“智能优化算法及其应用”课程教学的实践与探索

本文通过教学实践出发,从教学方法和教学内容等方面对"智能优化算法及其应用"课程的教学进行了探讨,将启发式教学、示例教学、多媒体课件教学、课程设计等教学方法和手段运用到"智能优化算法及其应用"课程的教学当中,取得令人满意的教学效果。     

SAR信号处理系统优化设计的研究和实践

SAR信号处理系统在实现超高图像分辨率要求的同时,还需要满足空间小型化的要求.为SAR信号处理系统的研制提供一些优化设计方法,包括核心芯片选择、拓扑结构优化设计、系统结构小型化设计和软件构架设计方法等.这些优化方法已在实际工程中得到应用.     

帧同步混合小波包变换快速算法及其在语音处理中的应用

帧同步的小波包快速算法是一种类似FFT的小波变换算法。本文提出帧同步混合小波包的分析方法，其特点是在发挥小波变换的时频分析特点的同时，分析时窗能够满足语音处理中帧长的要求，从而可以实现实时处理。这种混合小波包具有完全重构特性。文中用实验对比表明了帧同步混合小波包分析的优越特性。     

偏移技术在探地雷达数据处理中的应用

探地雷达是近年来快速发展的高精度无损探测技术,被广泛应用于各个工程领域.但往往由于地下介质分布复杂使得回波剖面包含有大量的绕射波及各种干扰波,严重影响被测物的识别甚至掩盖了被测物体.本文主要介绍了探地雷达回波信号处理中的几何偏移和绕射叠加偏移,可用来有效地消除噪声及绕射干扰,使回波剖面清晰、直观的呈现出被测物体.     

几种仿生优化算法的比较研究

仿生优化算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。由于这些算法求解时不依赖于梯度信息,故其应用范围较广,特别适用于传统方法难以解决的大规模复杂优化问题。阐述了三种典型的仿生优化算法——遗传算法、蚁群算法和混合蛙跳算法各自的产生背景、基本思想以及实现步骤,然后深入分析讨论了它们的异同之处与适用范围,最后指出了仿生优化算法今后的发展趋势和研究方向,其中提出的一些改进思路对进一步的研究工作有一定的理论意义和应用价值。     

形态滤波在实时信号处理中应用的研究

为实现形态滤波在实时数字信号系统中的应用,通过对一维形态滤波算法理论分析,推导出可用于实时运算的表达方式.对结构元素进行讨论,揭示了结构元素在实时信号处理中选取的一般规律.通过实验实现对数字信号的实时滤波,验证了结构元素的不同选取与滤波效果的关系.此方法具有处理速度快,滤波效果好,通用性高的特点,可应用于多种信号的实时处理.     

子波变换理论及其在信号处理中的应用

子波分析的形成是傅里叶分析发展史上里程碑式的进展，子波分析优于傅里叶交换的地方在于它在时域和频域同时具有良好的局部化性质，从而可以把分析的重点聚焦到任意的细节，被人们誉为数学显微镜，成为近年来在工具和方法上的重大突破。本文将子波理论中的主要定理、结论、变换特性和一些重要概念加以综述，以促进子波理论的应用。本文的重点在于介绍多分辨率分析和子波分析及其实现、子波变换及其算法、子波和滤波器组等的重要内容，并介绍其在信号处理中的应用及研究动态。     

交通控制信号的遗传优化调度算法

针对日趋紧张的交通拥挤这一全球性＂城市病＂的现状和存在的问题,为了改善目前用于交通信号控制算法的不足,提出了一种改进的基于遗传算法的交通信号控制方法,该算法采用了淘汰机制和精英保留策略。仿真表明该算法有效地改善了遗传算法早熟的现象,将此算法应用到交通信号的控制中,取得了良好的效果。     

基于sbRIO的多通道多类微弱小信号采集与处理

信号采集是实现船舶智能化的技术基础,针对船舶微弱信号传感器,提出一种基于single board RIO(简称sbRIO)的多通道多类微弱小信号兼容采集与处理方法.首先提出了多通道多类微弱小信号采集与处理总体方案,分析了传感器输出信号特点和采集性能指标要求,然后从软件和硬件两个方面详细阐述了采集处理机制原理和具体实现方...