基于阵地优化的雷达性能评估系统设计

为了适应新时期战备的需要,高效地检验雷达阵地优化的实际效能,充分发挥雷达的战技术性能和快速提升雷达作战效能,针对目前雷达阵地优化效能评估难这一现状,提出了基于阵地优化的雷达性能评估系统的功能设计,并对各个模块展开研究,讨论了系统技术实现的主要难点,最后通过实例验证该系统的可行性。通过实时采集雷达性能参数,采用一定的科学算法,对阵地优化的效能进行评估分析。该系统能很好地应用于雷达阵地优化操作训练和实际战备中,为雷达阵地优化调整提供了科学决策依据。     

单点金刚石车床伺服系统的优化和性能评估

本文描述了一种新设计的快速刀伺服系统，用于单点金刚石车床加工非旋转对称工件，描述该系统样机，样机带有一个对典型车床刀具控制器的柔性接口，用它测试加工的倾斜平板和离轴二次截面的性能，从测试数据可以看出，该伺服系统加工的表面有〈１７５ＡＲＭＳ的表面粗糙度（２～２００μｍ空间滤皮器）还讨论了用于线性化压电致动器中迟滞效应的各种技术，用一动态补偿模块和一线性控制器组合来减少由迟滞造成的各种非线性效应。该补     

改进的用于半导体器件综合系统的遗传算法

本文对应用于器件综合系统的遗传算法GENOCOP进行了改进.将实数设计空间根据参数的工艺精度影响转换为整型空间,并加入适应性复合算子利用已经得到的点来扩展和开发准可行空间.使其保持有效搜索到可行解的特性的同时,在同等的算法设置下,提高了对可行空间的覆盖率(约2.87倍),可以帮助设计人员更有效的设计可工作的器件.     

遗传算法用于配电网络优化规划

从经济角度出发,寻求配电网络规划过程中的经济最优。将确定配电网络中变电所最优容量和地址,对一定变电所容量地址下,网架结构的优化设计作为一个整体,改进现有模型。利用遗传算法在多目标多峰优化问题体现出来的思维简单,寻优快速的特点,对变电所容量、地址和网架结构进行整体优化规划。且利用某地市的现场数据进行研究,证明该方法的可用性,结果比实际工程中通过经验选值方法在时间上和客观程度上更优。     

数据业务端到端性能评估与优化

1 创造性的数据业务性能端到端优化 3G的到来推动了数据业务的快速发展,数据业务性能逐渐成为运营商和终端用户共同关注的重点,因此,全面、系统的数据业务端到端性能评估体系和高效优质的网络优化就显得至关重要.网络性能问题不是单一片面的问题,很难用简单统一的方法进行处理.另外,数据网是一个完全动态的网络,需要的优化周期更长,优化方式也更加复杂.因此,需要变被动式解决问题的优化方式为主动预防式优化保障,在这种思路下,应尽量做到提前发现问题,防患于未然.     

基于云计算的智算AI算法优化与性能评估研究

智算AI是以智能计算为核心,算力的显著提升和人工智能技术的快速发展是当前时代的典型特征。ChatGPT等AI工具以其强大的文本处理能力迅速席卷全球,掀起了智算时代的大幕。基于这一背景,在云计算场景下优化AI算法成为了提高AI技术性能的关键任务。文章分析了ChatGPT中变换器模型自注意力机制算法,设计了算法优化过程,旨在通过计算复杂度的降低提升模型的效率。实验结果表明,优化后的模型在保持准确率的同时显著提升了计算效率,提升了云计算场景下的智算AI算法性能,可为人工智能技术的发展提供借鉴。     

先锋遗传算法在多峰值函数优化中的应用

本文对遗传算法应用于多峰值数值函数优化进行了研究,通过对算法的综合和改进,克服了传统遗传算法计算多峰值函数时容易出现的遗传漂移问题,实现了优化目的,证实了先锋遗传算法应用于此类问题的可行性和有效性.     

基于遗传算法的天线结构优化

遗传算法具有算法简单、不要求函数连续、导数存在,并能收剑到全局最优解特点,采用遗传算法对环梁式空桁天线结构进行优化,设计变量为取离散值的各杆截面积,优化目标;追求最佳吻合抛物面法向位移均方根偏差最小。设计实例表明,使用遗传算法对复杂的结构优化问题能获得较好的优化结果,该算法具有很强的适应性。     

遗传算法与组合优化问题研究

介绍了遗传算法的原理、遗传算法的求解步骤，组合优化问题的数学模型及其用遗传算法解决此类问题的一般方法，并以一单目标数学规划问题为实例来说明遗传算法在解决组合优化问题时的有效性和优越性。最后，对遗传算法存在的问题及研究趋势进行了说明。     

基于遗传算法的微波电路优化方法

根据遗传算法的基本理论，并结合微波电路优化设计的特点，对传统遗传算法的部分操作提出了改进措施。将其与DFP算法相结合，研制出能够较好收敛到最优值的算法。应用于微波电路CAD中，证明了其有效性和实用性。     

噪声环境下遗传算法的性能评价

 为了评价遗传算法在噪声环境下的优化性能,提出"平均最优解"和"最优解分布标准差"两个指标,实验结果表明新指标可以有效地评价噪声环境下遗传算法的优化性能.研究了实数编码遗传算法在噪声强度递增环境下的性能.结果表明小生境策略和多种群策略可以改善遗传算法在噪声环境下的性能,单点交叉在噪声环境下的性能要优于混合交叉.     

基于遗传算法的图像序列译码性能分析

Fano算法在码树上始终只跟踪一条路径,因此遭遇到比较严重的噪声干扰时,容易偏离正确路径,并且难以在较短时间内回到正确路径上来.本文提出了一种基于遗传算法的纠错序列译码算法,将遗传算法具有的全局优化的迭代进化用于序列译码中,使得译码序列不仅保留最大似然路径,也扩展一些似然度比较小的路径,使被选中的路径具备多样性,可以搜索比较宽的范围,从而尽可能跟踪到最佳路径.同时,能根据干扰的大小通过门限调节自适应地改变群体规模,达到正确而且快速搜索译码的目的.全文讨论了该算法的基本原理和实现可行性,并将这种算法用于视频图像纠错,给出了实验结果及其性能分析.     

片上网络通信性能分析建模与缓存分配优化算法

该文建立了一种面向应用设计的片上网络的性能分析模型,并在此基础上提出了片上缓存优化策略和分配算法。在硬件实现平台上的仿真表明,该文建立的片上网络分析模型能很好地分析片上网络通信时延和路由节点各方向的阻塞概率,以此进行片上网络的缓存资源优化,能在同等缓存资源的情况下降低数据通过网络的平均时延,使片上网络的性能得到改善。     

数据定位算法Chord的性能评价

Chord是一种数据定位算法。它提供了定位文档的有效方法,并且对其应用的限制很少。主要介绍了仿真Internet的原理以及Chord算法,分析了Chord模拟器,并测试了模拟器在负载平衡、路径长度和节点失效方面的性能。     

一种改进的遗传算法的实现及性能研究

在Visual C 环境下,用C语言实现了一种改进的遗传算法,该算法通过实数编码、改进的遗传操作算子,并引入精英保留策略,可克服常规算法中收敛速度慢、早熟及局部收敛等缺陷。经GA测试函数验证该算法是有效的。与MATLAB遗传算法优化工具箱和SGA的系统仿真结果进行了比较,结果显示该算法不仅显著提高了全局搜索能力,加快了收敛速度,而且也改善了求解的质量及其优化结果的可靠性,是求解复杂函数优化问题的一种有潜力的算法,结合自行研发的微波管CAD软件,可望用于微波管性能优化,提高微波管设计能力。     

混合遗传算法在数值函数优化中的应用

基于遗传算法(GA)与共轭梯度法(CGM),提出了一种混合算法,把CGM作为重要操作算子加入GA中,CGM仅作用于父代的最优个体,使该方法兼具遗传算法的优良全局搜索能力和共轭梯度法的强大局部搜索的特点,将其用于函数优化中,数值算例表明,该混合方法与单纯的遗传算法或共轭梯度法相比,具有快速收敛性和全局最优性。     

基于遗传算法的高性能赋形天线优化设计

为了在服务区内获得良好的性能,提出了一种新的赋形波束天线优化设计方法。采用对反射面的形状和偏转角度进行联合优化的方法来解决卫星天线布局和性能之间的矛盾。优化过程中将反射面的形变量和偏转角度作为优化变量,然后利用遗传算法对其进行优化从而实现更高的增益和交叉极化隔离度。最终利用该算法对一个赋形波束天线进行了优化设计和分析,仿真结果说明了该优化方法的有效性。     

基于遗传算法的卷积码快速译码

本文提出基于遗传算法(GA)的卷积码快速译码,进行格图上的单向(U-GA)和双向(B-GA)搜索译码.它利用遗传算法的群体多样性好、搜索空间宽广,具有全局优化能力,提高译码质量.通过模拟计算,分析了单向和双向的译码算法和群体规模M对误比特性能P_b的影响.模拟结果表明:在相同译码复杂度下、P_b=10^-6时,与MA算法(编码约束度K=19)相比,该译码算法约有0.5dB性能增益;与VA算法(K=7)相比,B-GA大约有1dB增益.     

一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA

本文在量子变异的基础上,提出了一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA,它融合了遗传量子算法GQA和经典遗传算法的优点,只用一个个体就可在很短的时间内搜索到最优解,并针对一个典型的组合优化问题——0/1背包问题进行了对比实验,实验结果表明本文所提出的量子遗传算法QGA优于传统遗传算法和遗传量子算法GQA.     

基于多元Logistic回归分析的匹配算法性能评估

在实际应用中,景像匹配算法的性能受旋转、缩放、平移等多种因素影响.选取适当的图像性能指标和算法性能指标作为输入和输出,利用多元Logistic回归模型建立两者之间的联系,通过回归分析评估匹配算法性能优劣.该方法能够综合多种影响因素评估算法性能,并确定各因素与算法性能指标的相关程度,为算法应用及改进提供依据.通过多元回归分析对两种匹配算法的性能进行了定量评估与比较,验证了评估模型的有效性.