基于群智能求解带约束问题的时域鲁棒优化算法

针对现有的时域鲁棒优化算法无法解决带约束的优化问题,基于群智能优化方法,提出一种求解带约束优化问题的时域鲁棒优化算法.首先,用约束条件构造罚函数,将带约束优化问题处理成为无约束优化问题;然后,采用一个分段函数作为粒子的适应度评价函数,通过竞争规则筛选粒子,设计带约束问题的时域鲁棒优化算法.以优化碳纤维原丝的性能为背景,将算法在多组参数下进行测试和对比分析,结果表明了所提出算法的有效性.进一步分析AR模型对算法性能的影响,指出预测模型的改进是提升算法性能的一个重要手段.     

基于混合粒子群算法的动态鲁棒优化

动态鲁棒优化问题广泛存在于各个领域,且难以求解.动态鲁棒粒子群优化(PSO)算法是一种有效的求解方法.但是,现有算法存在全局搜索能力弱和无法对个体进行综合评价的问题.为有效求解动态鲁棒优化问题,在研究的基础上提出一种混合差分进化的动态鲁棒粒子群(DRPSO-DE)算法.该算法不仅使用差分进化(DE)算法的变异策略提升粒...     

基于问题特征变化引导的动态鲁棒优化算法

随着时间的推移;鲁棒优化是解决动态优化问题的一种新方法;其目标是找到在很长一段时间内仍然可以接受的解决方案。该领域中大多试图根据其未来预测适应度值来寻找新的鲁棒解决方案;然而;预测未来的适应度值的误差往往偏大;对其寻求较好的鲁棒解造成较大的困难。针对这一问题;提出了一个基于问题特征变化引导的算法框架（ROOT-PFCG）来进行动态鲁棒优化。其问题特征变化情况主要参考解在当前环境下的目标函数值和相应相邻环境下的目标函数浮动值;由此提出三个重要指标。在预测和非预测的情况下;基于指标分别提出了三种不同的适应度决策规则来选解;保证其所选解受预测误差影响较小或不受影响;以此寻找更优的鲁棒解;并在此基础上提出了新的性能评价指标。在基准问题上的实验结果表明;所提出的算法能更好地提升鲁棒解的性能;并对不同情况下的指标进一步分析了其对性能的影响;在此基础上分析了更好的指标结合方法。     

基于动态神经网络的非线性系统鲁棒观测器设计

基于动态神经对一类不确定非线性系统提出一种新的鲁棒观测器。其中无离线学习、持续激励和输出匹配条件等要求。仿真说明所提方法的有效性。     

基于动态神经网的非线性鲁棒辨识

研究了一类基于动态神经网络的未知非线性多变量系统的鲁棒辨识问题，用Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论获得了具有保护策略的鲁棒调权律，从理论上证明了被辨识的系统是鲁榛 ，辨识误差按建模误差和未建模动态收敛到一个稳定区域，该策略的特点是不需要离线学习又不需要对象的状态完全可测，仿真结果验证了提出的动态网鲁棒辨识策略的有效性。     

基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法

为了解决实际生产中的动态多目标优化问题,提出一种基于多场景建模的动态鲁棒多目标进化优化算法.首先,所提出算法将不同环境下的问题视为不同场景,并通过相似度计算和场景聚类建立多个场景;然后,利用改进的多场景多目标进化优化算法求解各场景的折中解,当环境发生变化时,根据新问题所属的场景类,直接应用该场景类的折中解作为新问题的最优解,从而加快算法的响应速度;最后,通过对场景类中问题的约减,保留最具代表性的问题,逐步提高算法的鲁棒性,并降低解的切换成本.实验结果表明,所提出算法能够快速响应环境变化,并提高解的鲁棒性.     

D鲁棒稳定控制器的设计

本文提出了一种Ｄ鲁棒稳定控制器的设计方法。采用逐次迭代的方式，每次只针对一个确定的“关键对象”进行设计。因此，各种经典的设计方法都可以采用。每次设计出一个控制器后，就用本文提出的方法确定下次设计的关键对象，直到不再有关键对象存在。这样，就能保证只针对尽可能少的对象进行设计。     

软边界鲁棒控制器设计新方法*

本文基于对系统模误差的软边界描述,提出了一种新的鲁棒设计方法,采用对应不同参数摄动状态的概率加权性能指标作为优化性能指标,对参数域进行一体化设计,与传统的硬边界方法相比,本文结果保守性低,较好地兼顾了系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能,并使系统性能在参数域内得到良好的概率折衷。     

鲁棒并行设计的模型与算法

提出一种基于约束网络的鲁棒设计方法,该方法能用约束网络对并行设计中的一类不确定性参数进行有效的描述和处理。提出了反映该问题需求的数学模型,设计了通用的一致性求解算法框架,得到了满足该框架的算法都是弧一致的充分条件以及推论,并利用区间算法对该框架进行实现。飞行器布局设计实例说明了该方法的有效性。     

一类新型动态多目标鲁棒进化优化方法

传统动态多目标优化问题（Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs）的求解方法,通常需要在新环境下,通过重新激发寻优过程,获得适应该环境的Pareto最优解.这可能导致较高的计算代价和资源成本,甚至无法在有限时间内执行该优化解.由此,提出一类寻找动态鲁棒Pareto最优解集的进化优化方法.动态鲁棒Pareto解集是指某一时刻下的Pareto较优解可以以一定稳定性阈值,逼近未来多个连续动态环境下的真实前沿,从而直接作为这些环境下的Pareto解集,以减小计算代价.为合理度量Pareto解的环境适应性,给出了时间鲁棒性和性能鲁棒性定义,并将其转化为两类鲁棒优化模型.引入基于分解的多目标进化优化方法和无惩罚约束处理方法,构建了动态多目标分解鲁棒进化优化方法.特别是基于移动平均预测模型实现了未来动态环境下适应值的多维时间序列预测.基于提出的两类新型性能评价测度,针对8个典型动态测试函数的仿真实验,结果表明该方法得到满足决策者精度要求,且具有较长平均生存时间的动态鲁棒Pareto最优解.     

SVM和正交设计优化海上含聚油泥分离药剂的实验研究

介绍了支持向量机基本理论,首次将正交设计和SVM建模相结合用于含聚油泥分离剂的优化实验,通过网格寻优对算法参数进行优化后,所建立的回归模型即能够找到理论上的全局最优点,也可直观的表现因素之间的交互作用,在同等情况下,降低了正交设计的实验次数,优化效果明显,效率提高,是一种可行、有效的优化方法。得到的最高原油回收率为92.70%,对应复配分离剂的质量分数比为YH:YC:YE=1%:1.94%:2.76%;最低油中固含量为16.69%,对应复配分离剂的质量分数比为YH:YC:YE=1.16%:2%:2.04%。     

基于动态小生境集的多种群协同进化模型

将常规进化计算应用到建筑设计中,直接进化操作得到的优化方案的成功率并不高,而且进化速度缓慢。基于此,提出一种基于动态小生境集的多种群协同进化模型,融合动态小生境共享和协同进化计算的优点实现创新概念设计,从而具有良好的适应性和稳定性。应用表明,该模型能提高设计作品的创新水平,激发设计人员的创作灵感。     

SQL Server2008性能优化研究

后台数据库系统的性能优劣决定了软件系统的整体运行效率。为了提高系统的运行效率,需要对数据库系统进行必要的调整和优化。分析了和比较了不同方案对数据库性能的影响。提出了数据库优化的一般性的准则．并结合实际项目的测试数据证明之。     

经费分配中基于多目标优化的遗传规划模型

在传统遗传规划中引入多目标优化原理,探索新的经费分配方法和管理模式,建立了一种多目标优化的非线性遗传规划模型,提出了一种先进的基于正交试验的新型混合遗传算法来求解该问题.对求解过程中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行正交试验,得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体.这种基于多目标优化的遗传规划模型能产生精度更高的最优解,通过对经费分配问题的实验验证,得到了较好的结果.     

SQL Server 2008性能优化研究

后台数据库系统的性能优劣决定了软件系统的整体运行效率。为了提高系统的运行效率,需要对数据库系统进行必要的调整和优化。分析了和比较了不同方案对数据库性能的影响。提出了数据库优化的一般性的准则,并结合实际项目的测试数据证明之。     

基于动态反馈的标志位线性分析算法

二进制翻译可以用于解决遗产代码的迁移问题,也可以实现不同硬件平台之间软件的通用.如果源平台通过标志位进行条件跳转,那么如何处理标志位就成为翻译中的一个重要问题,对翻译的代码质量起着决定性作用.提出标志位线性分析算法,复杂度为线性,基本上能够消除所有的标志位冗余计算,提高了动态执行的效率.基于动态profiling技术,消除了间接跳转的基本块标志位冗余计算.分析了spec 2000中的大部分整点测试例子,实验结果表明,EfLA(Eflag linear analysis)算法对于大运算量的程序是非常有效的.     

基于虚拟正交试验的磁感应测速线圈参数优化

为提高磁感应线圈传感器测量弹丸高速运动的动态响应性能,研究了磁感应测速线圈系统特性与线圈几何参数之间的关系.根据正交试验设计的方法,基于Ansoft仿真软件,计算出不同几何参数下线圈特性的输出,并最终确定了一组用相对最优的线圈几何参数.实验测试结果表明:优化后的磁感应线圈提高了线圈输出的信噪比和输出灵敏度,有利于提高测速精度.     

求解高维多模优化问题的正交小生境自适应差分演化算法

针对传统优化算法在求解高维多模态优化问题时存在收敛速度慢、求解精度低的问题,提出一种基于正交设计与小生境精英策略的自适应差分进化算法ONDE。首先利用正交表产生初始种群,然后采用小生境精英策略来产生小生境种群(NP),并用小生境种群更新精英个体;接着应用拥挤裁剪避免种群陷入局部搜索,最后利用自适应差分变异算子改进了差分进化(DE)算法。通过对7个benchmark函数仿真验证,实验结果表明,算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面都有较大优势。     

一类非线性不确定系统的鲁棒自适应控制

针对一类含有未知参数和动态不确定的非线性系统,基于Lyapunov递推设计方法设计了状态反馈控制器,并提出了鲁棒自适应控制算法。所设计的控制器不仅可保证闭环系统的全局稳定性。而且使得系统对于所有允许的不确定系统状态全局一致终值有界。仿真结果表明了本文方法所设计的控制器的有效性和可行性。