背包问题的差分进化算法

针对经典的背包问题,给出一种新的基于差分进化思想的求解算法.数值试验计算结果表明,该方法是行之有效的,并具有通用性.     

改进人工鱼群算法及其在时滞系统辨识中的应用

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力.     

基于最小二乘支持向量机和人工鱼群算法的预应力锚杆布置间距优化

为了以有限的实验数据确定预应力锚杆布置的合理间距,结合山东省境内的104国道界河立交桥加筋土挡土墙的失稳加固工程实例,首先通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系建立模型,然后采用现场实验数据样本进行模型训练,最后采用人工鱼群算法对模型进行优化,获得合理的布置间距,并通过加固效果监测验证了参数的合理性.结果表明,该法具有建模容易、收敛快和计算精度高等特点,说明该模型是合理可行的.     

混沌人工鱼群的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性.     

求解整体最优化问题的涨落算法

本文提出了寻4求整体最优解的一种新算法。这个算法对一类范围甚广的工程优化问题(维数 ≤ 5~6)较为有效。文中给出了算法及收敛性、最优性条件、计算实施的若干建议,以及计算实例。     

NIQGA改进及基于可变角距离的新型量子进化算法

为了提高量子进化算法的执行效率,在NIQGA算法基础上,通过改进△θi和S(αi,βi)参数表提出了一种改进算法INIQGA.又通过引入量子比特间角距离定义,提出了一种基于可变角距离旋转的量子进化算法QEA-VAR,该算法采用旋转门操作进行种群进化时,依据当前染色体中量子比特|φ〉i与最优解对应基态| 0〉或| 1〉的角距离△θ|φ〉i,*来动态选取旋转角度和方向,无须进行繁琐的查表操作.与以前基于查表机制的量子进化算法相比,QEA-VAR算法的执行过程更简单灵活,易于理解.0/1背包问题实验表明:INIQGA算法收敛速度和进化结果优于NIQ-GA原算法;QEA-VAR算法性能又优于INIQGA算法和其他同类进化算法QEA,CGA等,且随着物件个数的增长这种趋势越来越明显.     

直流电机背包风机节能技术的创新及应用

直流电机的背包冷却电机一般均采用接触器控制、电机正常情况下一直处于工频运行。通过技术改造及创新,在保证直流电机设备安全可靠运行的前提下,采用变频调速的原理降低电机转速的同时降低有功功率,达到节能降耗的目的。     

社会主义核心价值观对大学生的多维渗透研究

社会主义核心价值观为大学生的理想信念、成长成才提供了一个科学的目标定位,在理论渗透中提升大学生对社会主义核心价值观的理性认同,在道德渗透中推进大学生对社会主义核心价值观的行为选择,在价值渗透中引导大学生对社会主义核心价值观的正确取向,在实践渗透中强化大学生对社会主义核心价值观的自觉追求.     

基于混沌蚁群算法的物流配送路径问题仿真研究

将混沌与最大最小蚂蚁算法相融合,在蚁群算法的信息素更新规则中加入混沌扰动量避免了在搜索过程中陷入局部极值.测试结果表明混沌蚁群算法能够有效地提高算法的全局寻优能力,对于物流配送路径问题的求解能够获得满意的结果.     

单亲遗传算法求解方坯入库堆垛问题(续完)

针对方坯入库堆垛问题,建立了最大化入库方坯批次综合匹配度和非空垛位空间利用率的多目标0-1整数规划模型。设计了求解该问题的两阶段算法:第1阶段采用聚类算法对下线入库方坯聚类形成入库批次;第2阶段采用基于约束满足的单亲遗传算法为形成的批次指派合适的垛位。通过钢厂实际生产数据对算法进行验证,结果表明,相对传统手工计算方法,本文提出的算法不仅能够通过对综合匹配度的优化来减少垛位倒垛数,而且能提高垛位的空间利用率。     

一种基于人工鱼群算法的Choquet积分回归推广模型

设计了一种基于区间值带符号模糊测度的Choquet积分的非线性回归模型.该模型采用线性规划的方法计算关于区间值带符号模糊测度的Choquet积分值,并通过一种进化算法--人工鱼群算法(AFSA)确定了模型的参数.该算法具有鲁棒性、分组计算、易于结合特定问题等诸多优点.数值试验结果证实了该算法确定模型参数的可行性与有效性.     

Determination of the Critical Slip Surface Using Artificial Fish Swarms Algorithm

The writers have come across a difficult stability analysis problem where there are several “strong” local minima. Several well known heuristic global minimum methods fail to locate the global minimum for this case, and the writers finally adopt the artificial fish swarms algorithm to overcome this difficult problem. This optimization algorithm is demonstrated to be effective and efficient for normal problems. To illustrate the effectiveness of the proposed algorithm, three difficult examples are considered. The sensitivity of the proposed algorithm with respect to the parameters used for the global optimization algorithm will also be investigated in this paper.     

基于人工神经网络的土地整理项目综合效益评价研究

根据土地整理工程特点,采用人工神经网络方法中的反向传播算法(BP)构建模型,对土地整理工程的生态、经济和社会效益进行综合评价,旨在为土地整理评价提供新的方法和思路.评价结果显示,在所选的河北省21个土地整理项目中,有16个项目的综合效益评价值在"中等"以上,能够反映出土地整理工程的实际效益.     

基于人工智能的自适应板形控制

针对板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程及传统板形控制模型的固有缺陷,为了提高冷轧带钢的板形质量和成材率,提出一种基于神经网络模糊推理的自适应板形控制（AI－AFC）方案,并将其引入森吉米尔20辊轧机的板形控制系统。离线仿真结果表明：该系统具有良好的控制性能,可提高板形控制质量。     

基于遗传算法的模糊控制理论研究及其应用

应用遗传算法和模糊控制的理论,针对一个随机双线性系统,通过MATLAB编程仿真,探讨一种新的优化模糊控制器的设计方法,即先离线优化隶属函数,后在线调整量化系数,使得系统逐步向超调小、响应快的方向发展.仿真结果表明了这种方法的有效性.     

基于人工智能的转炉-连铸计算机化生产调度

以转炉—连铸生产时的限制因素结合FCFS算法为基础提出一种人工智能生产调度法，该计算法应用于3座80t转炉4台小方坯连铸机炼钢生产，取得了满意效果。     

运用神经网络预报烧结终点

针对现场烧结终点控制复杂与难度大的实际,开发了神经网路预报系统。预报系统采用4层前向神经网络,进行多因素输入建模,输出采用具有极值特性的二次曲线计算的烧结终点与实际最高废气温度,预报烧结终点与最高废气温度,为现场终点控制的最新可行方法。网络结构设计先进合理、精度高、泛化能力强,训练方差为0000 018 14,用训练样本集测试输出,烧结终点绝对平均误差为0.04,终点废气温度绝对平均误差为4.57 ℃。采用训练后网络预报,烧结终点（风箱号）绝对误差最大仅为0.09,终点废气温度绝对误差最大为3.57 ℃,命中率100％。用预报结果有针对性调节烧结参数可收到明显效果。     

一种基于DSP来实现的SVPWM算法

空间矢量脉宽调制（SVPWM）是控制交流异步电动机的一种控制方式.SVPWM技术应用于交流调速系统中不但改善了脉宽调制（PWM）技术存在电压利用率偏低的缺点而且具有转矩脉动小、噪声低等优点.针对SVPWM算法中的扇区判断与相邻矢量作用时间的求取,提出了一种用TMS320LF2407A型DSP芯片内置的硬件电路来实现SVPWM的算法,并给出了SVPWM整体的Matlab/Simulink仿真模型,仿真结果验证了本文所提算法的正确性和有效性.     

基于人工神经网络的扁钢轧制力模型

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征.