多目标混沌进化算法

设计了多目标混沌进化算法(MCEA),在每一代遗传操作和外部档案调整完成之后,该算法从外部档案中随机选择部分个体,对这些个体的拷贝进行混沌搜索,以产生更多非劣解.将强度Pareto进化算法(SPEA)和SPEA2分别与基于Logistic映射的混沌搜索结合而产生的MCEAs应用于一些复杂多目标优化问题,计算结果表明,混沌的加入,明显改善了多目标进化算法(MOEA)各方面的性能.     

基于多目标进化的终端聚合选择算法研究

当单一终端业务能力受限时,如何根据终端能力对异构终端进行有效聚合,以支持内容丰富的业务应用成为一个非常重要的问题。该文提出一种基于多目标进化的终端聚合选择算法,给出终端聚合的描述框架,构建基于个体和协同能力的0-1规划模型,包括多指标权重自动生成法,减轻用户负担,避免用户直接指定权重的困难。仿真结果表明,算法能得到一个Pareto最优解集,用户根据其对个体和协同表现的个人偏好或实际业务应用需要选择最满意的方案聚合终端,同时算法具有良好的可行性和有效性。     

微电网多目标鲁棒优化运行

解决微电网中新能源出力存在的随机性与波动性是微电网优化运行的前提和关键。文中将鲁棒优化理论引入到微电网的运行优化中,以运行成本和环境成本为目标构建了含有风力发电、微型燃气轮机、配电网和蓄电池的微电网多目标鲁棒优化模型,并采用基于自然选择粒子群算法对模型进行求解。仿真结果表明,与传统确定性优化相比,鲁棒优化虽然牺牲了经济性,但换取微电网运行的可靠性,平衡了成本与风险的关系;同时多目标优化平衡了微电网的经济性和环保性,为微电网的优化运行提供了参考。     

多目标问题的游戏模型并行共同进化算法

游戏理论的主要成就是进化稳定战略,由MaynardSmith在1982年提出。使用基于游戏模型的共同进化算法寻找ESS作为多目标问题(MOPs)的解,该算法是一种基于粗粒度并行模型的进化算法。首先,研究游戏模型的共同进化方法解决MOPs的有效性。且说明进化游戏如何由共同进化算法来具体实现,证实它是否能达到MOP的最佳均衡点。其次,通过在几个多目标问题上的严格的实验,与其它一些方法比较,评估该方法的性能。     

基于均匀设计的多目标进化算法

现实生活中的很多决策问题都要考虑同时优化若干个目标,多目标优化算法就是要从所有可能的方案中找到最合理、最可靠的解决方案。如何在Pareto界面稀疏区域求得更多非劣解,则使所求出的解的分布更加均匀。如何求出距Pareto界面更近的非劣解以使所求出的解的质量更高。论文基于加权平均法和均匀设计方法设计了一种解决多目标优化问题的新算法。首先,为了找到在Pareto界面上尽可能多、且均匀分布的点,利用均匀设计方法设计了一个交叉算子,该算子让稀疏部分的相邻点进行均匀交叉,以使算法在稀疏部分能找到更多的非劣解,从而使其所求解分布更加均匀。其次,为了克服加权平均法不能找到Pareto界面非凸部分解的缺点,考虑到非劣解界面上相邻距离较远的一对点之间有可能是非劣解界面上非凸部分之一的情况,分别将此两点与距其最近的非劣解集外的点进行交叉,以期在该两点之间找到新的非劣解,这样可能在非劣解界面的非凸部分找到更多的解。最后对两个测试问题进行了数值试验,并和著名的NSGA-Ⅱ算法用算法性能评价的三种度量进行了比较,结果表明了本文算法是有效的。     

一种新的限制精英的多目标进化算法

在NSGA-Ⅱ算法的基础上,文中提出了一种新的限制精英的多目标进化算法(LEMOEA).通过分布函数的引入,限制了精英选取的数量,增大了解的搜索区域,从而更好地维护了种群多样性.动态变异算子的引入,减缓了算法的收敛速度,增大了解的搜索区域,避免了算法早熟收敛或陷入局部最优.实验结果表明:LEMOEA比NSGA-Ⅱ有更好的收敛效果和种群多样性.     

基于双向搜索差分进化的多目标优化算法

针对差分进化算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优的问题,设计了双向搜索机制以增强DE(Differential Evolution,DE)算法的局部搜索能力。一方面降低了算法陷入局部最优的风险,另一方面可增强Pareto解集的多样性,使Pareto前沿面的解集分布更为均匀。实验结果表明,相比于NSGA-II等同类算法,提出的方法在搜索Pareto最优解时效率更高,并且Pareto最优解集的精度及分布程度比前者更好。     

移动云计算多目标任务调度进化算法

研究了移动云环境中任务调度的多目标优化问题,提出一种多目标任务调度进化算法MTSEA.建立了截止时间、预算及能量约束下的任务调度多目标优化模型,模型引入执行跨度、执行代价及执行能耗三目标最优化;设计了一种进化算法对冲突三目标最优化进行求解,算法重点在种群初始化操作中引入了效率最高、代价最小以及能效最高的三个种群个体,以此代替随机个体生成;并利用交叉和变异操作对个体进化迭代,最终通过非占优排序形式得到满足帕累托最优的调度解集.通过仿真实验与两种多目标调度算法进行了性能对比.结果表明,MTSEA算法调度解的收敛性及解空间距离和分布上是更优的.     

多目标量子编码遗传算法

如何使算法快速收敛到真正的Pareto前沿,并保持解集在前沿分布的均匀性是多目标优化算法重点研究解决的问题。该文提出一种基于量子遗传算法的多目标优化算法,利用量子遗传算法的高效全局搜索能力,在整个解空间内快速搜索多目标函数的Pareto最优解,利用量子遗传算法维持解集多样性的特点,使搜索到的Pareto最优解在前沿均匀分布。通过求解带约束的多目标函数优化问题,对该文算法的多目标优化性能进行了考察,并与NSGAII,PAES,MOPSO和Ray-Tai-Seows算法等知名多目标优化算法进行比较,结果证明了该文算法的有效性和先进性。     

基于极化椭圆参数的零导数正交搜索最优极化方法

针对基于极化椭圆参数的信干噪比参量等式,提出一种基于极化椭圆参数的零导数正交搜索极化优化方法并进行了详细的讨论.该方法首先沿着一条特殊的基线进行局部优化就基本接近全局最优点,接着进行两个正交方向上的零导数搜索,而且搜索过程中每一步都只需简单地利用前一步局部最优解的结果.经过大量试验,给出了参数范围.结果表明ZDOS方法是有效的,基本上只需几步计算后就找到了全局最优点.     

展向变形飞行器机翼扭转时的鲁棒飞行控制与分析

为了研究机翼扭转变形对飞行器纵向飞行性能的影响,本文采用小扰动线性化方法建立展向扭转变形飞行器的变参数模型,运用鲁棒最优方法设计机翼扭转变形时的纵向飞行控制律,并用S函数编写展向变形飞行器模型,最后采用SIMULINK对设计的控制律进行仿真分析。仿真结果显示,设计的鲁棒最优控制律能够对变形飞行器进行飞行控制,并且机翼完全扭转能够辅助飞行器下降,机翼不完全扭转能够辅助飞行器爬升。     

基于复数权神经元的布尔函数稳健学习算法

复数权神经元由于引入了多阈值逻辑而具有更强的性能.文中根据其数学模型,结合二进感知器神经元稳健设计概念,提出了该神经元的稳健性数学定义,并根据定义,得到了简单逻辑和异或逻辑的单个神经元稳健实现方案.然后根据该方案提出了任意复杂布尔函数稳健实现算法,同时证明了该算法的正确性.最后通过具体实例演示该算法实现布尔函数的过程和...     

非合作式自主交会对接的自适应鲁棒控制

研究非合作式自主交会对接的近距离接近问题,以一个翻转卫星的平面追踪问题为例子,用交会对接过程中外界干扰的估计值构造能量函数,根据Lyapunov稳定判据提出一种自适应鲁棒控制率。最后进行的数字仿真验证了该控制率是可行的,并且满足非合作式自主交会对接的高精度和抗干扰的要求。     

竞争失效产品步进加速寿命试验的优化设计

对weibull分布竞争失效产品的步进加速寿命试验进行优化设计,首先选取产品正常应力下中位寿命的极大似然计估渐近方差的估计值作为优化目标函数,并对优化目标函数进行统计推断.然后利用目标函数的连续性,提出基于离散数据的函数拟合方法,将试验优化设计转化为显函数的约束极值求解问题,同时将智能优化算法应用到步进加速寿命试验的优...     

基于稳健设计的PBGA器件焊点热机械疲劳可靠性的优化设计

基于稳健设计与有限元法,研究了加速热循环测试条件下塑封球栅阵列(PBGA)焊点的热机械疲劳可靠性.考虑PCB大小(A)、基板厚度(D)、硅片热膨胀系数(G)、焊点热膨胀系数(H)等八个控制因素,使用L₁₈(2¹×3⁷)混合正交表,以对焊点热机械疲劳寿命的考核为目标,对PBGA焊点进行了优化设计.结果表明,影响焊点可靠性的显著性因素依次是基板热膨胀系数、焊点的热膨胀系数、基板厚度、芯片的热膨胀系数;最优方案组合为A1B2C3D1E2F1G3H1.进一步的验证试验结果表明,与原始方案相比,该优化方案的最大等效应变降低了66%,信噪比提高了22.4％.     

核估计的最佳阈值SAR图像海岸线提取

针对SAR图像海陆分割的最佳阈值难以确定的问题，提出了一种差值核估计的自适应最佳阈值SAR图像海岸线提取方法。首先将图像的频数分布直方图看作一组以灰度值为横坐标和以频数为纵坐标的数据点集，然后以任一点为中心点构建左右两个邻域；定义两邻域内点横坐标到中心点横坐标距离的核函数；以核函数为权重先计算中心点纵坐标与左邻域内所有点纵坐标之差的加权平均值，再计算右邻域内所有点纵坐标与中心点纵坐标之差的加权平均值，并定义后者与前者之差为该数据点在直方图中坡度由陡变缓的跳变幅度，最后将拥有最大跳变幅度的数据点对应的横坐标作为海陆分割的最佳阈值。为去除初始分割结果中海陆交界处的不规则形状像素集，设计基于滤波操作的后处理过程。对真实大尺度SAR图像提取结果的定量评价表明提出方法可以高精度地提取出光滑、连续的海岸线，相较其他阈值分割法有更强的实用性。     

无源定位观测方程的两类伪线性化方法及渐近最优闭式解

为避免无源定位中的迭代运算,该文针对两类特殊的无源定位(非线性)观测方程,分别提出将其进行伪线性化处理,从而实现目标位置闭式解算的理论分析框架.首先,在不限定具体物理观测量的前提下,归纳总结出两类将非线性观测方程转化为伪线性观测方程的数学模型,并推导出用于目标定位的加权线性最小二乘闭式解.接着,利用一阶误差分析方法定量分析两类闭式解的理论定位方差,并证明其参数估计性能均能够达到相应的克拉美罗界(在门限效应发生前),从而证明闭式解的渐近最优性.最后,文中以AOA/TOA联合定位和AOA/TDOA/FDOA联合定位为算例,分别阐述两类伪线性化无源定位方法的具体应用,并通过仿真实验验证文中理论分析的有效性.     

Genetic Searching Algorithm for Optimal Runlength—Limited Codes with Error Control

ＧｅｎｅｔｉｃＳｅａｒｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＯｐｔｉｍａｌＲｕｎｌｅｎｇｔｈ┐ＬｉｍｉｔｅｄＣｏｄｅｓｗｉｔｈＥｒｒｏｒＣｏｎｔｒｏｌ＊＊ＴｈｉｓｗｏｒｋｗａｓｓｕｐｐｏｒｔｅｄｂｙｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅＫｅｙＰｒｏｊｅｃｔｏｆＦｕｎｄａｍ...     

单晶压电振子结构二维优化设计

为优化单晶压电振子结构,提高其在特定工作环境要求下的能量转化效率,建立了输出电荷量的振子形状函数的理论模型。综合考虑发电效能、工作面积、结构体积及紧凑度在实际应用中的重要度,通过对各个因子的无量纲化处理,建立了单晶压电振子的评价函数。以某特定风动能环境下的风力压电发电机为例,对压电振子进行了二维优化设计,理论计算结果表明,相比于等截面矩形悬臂梁式压电振子,优化结构的发电量提高了51.8%,工作面积及结构体积分别减小了11.75%,30.41%。与一维优化的梯形压电振子相比,综合性能也有一定提高。但利用有限元软件对优化压电振子进行振型分析发现,其固有频率相比于矩形振子有所提高,使得在较低振动频率环境中的应用受到一定限制。