参数线性规划问题的新型光滑精确罚函数神经网络

针对不等式约束条件下,目标函数和约束条件中含有参数的线性规划问题,提出一种基于新型光滑精确罚函数的神经网络计算方法．引入误差函数构造单位阶跃函数的近似函数,给出一种更加精确地逼近于Ll精确罚函数的光滑罚函数,讨论了其基本性质;利用所提光滑精确罚函数建立了求解参数线性规划问题的神经网络模型,证明了该网络模型的稳定性和收敛性,并给出了详细的算法步骤．数值仿真验证了所提方法具有罚因子取值小、结构简单、计算精度高等优点．     

参数非线性规划问题的L_1精确罚函数神经网络方法分析

针对约束条件中含有参数的非线性规划问题,提出一种基于L1精确罚函数神经网络的新型计算方法。该方法的罚因子为有限实数,并且取值小,便于硬件实现。在改进现有网络模型的基础上,利用最速下降原理构造了神经网络的动力学方程。给出所提神经网络模型在优化计算方面的具体应用步骤。最后,通过数值实例进行仿真验证,结果表明所提方法能够更加快速、精准地收敛于原规划问题的最优解。     

MPEC问题的精确罚函数法收敛性

应用精确罚函数方法,将MPEC问题转化为目标函数含有罚项的一般约束优化问题。当罚因子足够大时,该约束优化问题的极小点收敛于原问题的极小点。     

两层多目标规划的罚函数法

研究了一类非线性两层多目标规划问题.在下层多目标规划问题的目标函数是严格凸函数、决策变量约束集是凸集的假设下,通过将两层多目标规划问题转化成一系列单层多目标规划问题,建立了两层多目标规划的罚函数理论,并进行了收敛性分析.从而丰富了两层多目标规划的理论,为解决实际中的两层多目标决策问题提供了有力的工具.     

采用不可微精确罚函数的约束优化演化算法

针对多数已有的采用罚函数的约束优化遗传算法存在优化效果差的问题 ,提出了一种新的求解约束优化问题的演化算法 .借助不可微精确罚函数把约束问题转化为单个无约束问题来处理 .采用混合杂交和间歇变异来提高算法的搜索能力 .数值实验结果表明了新算法的优化效果远远优于已有的几种采用罚函数的遗传算法     

基于精确障碍罚函数的多单元极值搜索算法仿真研究

等温连续搅拌釜式反应器通常采用基于正弦激励信号的极值搜索算法进行控制,且需要针对输入流量和热能约束条件构造简单障碍惩罚函数,反应过程普遍存在着输出颤振、收敛速度慢、准确性低等问题。为此提出基于精确障碍罚函数的多单元极值搜索算法对多个相同反应器进行同步实时控制,并应用多单元极值搜索算法对连续搅拌釜式反应器进行仿真验证:该算法可有效提高收敛速度和准确性,消除了输出颤振。     

一种基于罚函数的机器人路径规划方法

给出了一种基于罚函数的机器人路径规划方法;这种方法将机器人的路径规划由一系列带约束非线形规划问题转化为一系列无约束非线形规划问题来求解,仿真结果表明,罚函数方法是一种富有效率的解决机器人路径规划问题的方法,能够大幅度降低运算时间的复杂性,提高移动机器人的实时性。     

一种基于罚函数的数据协调模型

如果工业测量数据中存在显著误差,则传统的数据协调模型会将显著误差分散到各个测量值中去.针对于传统数据协调模型的缺陷,本文通过添加一个基于测量值比例关系上下限的约束条件,并利用罚函数的概念将物料平衡的约束条件以软约束的形式表示,建立一种新的数据协调模型.改进后的数据协调模型只会对含有显著误差的测量值给予较大的协调量,而使得显著误差对其他测量值协调结果的影响较小,具有较高的鲁棒性.基于工业实际生产模型的仿真试验证明基于该数据协调模型的协调结果,可直接利用测量残差检测法进行显著误差检测,具有较高的错误检出率,且第Ⅰ类错误率较低.     

基于精确罚函数的神经网络优化方法求解TSP问题

利用精确罚函数方法结合神经网络来求解最优化问题,重点求解的是组合优化问题的TSP经典问题,重点讲述的是Hopfield神经网络基于精确罚函数求解组合优化问题TSP,在用Hopfield神经网络求解TSP问题时,人工神经网络的初始态对应着无约束优化问题的初始解,人工神经网络系统的稳态对应着无约束问题的优化解。在求解TSP问题中是利用能量函数来构造的。当人工神经网络系统达到稳定状态时的一个极小点也就是TSP问题的最优解。     

解约束优化问题的一种新的罚函数模型

罚函数法是进化算法中解决约束优化问题最常用的方法之一,它通过对不可行解进行惩罚使得搜索逐步进入可行域.罚函数常定义为目标函数与惩罚项之和,其缺陷一方面在于此模型的罚因子难以控制,另一方面当目标函数值与惩罚项的函数值的差值很大时,此模型不能有效地区分可行解与不可行解,从而不能有效处理约束.为了克服这些缺点,首先引入了目标满意度函数与约束满意度函数,前者是根据目标函数对解的满意度给出的一个度量,而后者是根据约束违反度对解的满意度给出的一个度量.然后将两者有机结合,定义了一种新的罚函数,给出了一种新的罚函数模型.并且设置了自适应动态罚因子,其随着当前种群质量和进化代数的改变而改变.因此它很易于控制.进一步设计了新的杂交和变异算子,在此基础上提出了解决约束优化问题的一种新的进化算法.通过对6个常用标准测试函数所作的数据仿真实验表明,提出的算法是十分有效的.     

基于优化算法的核函数参数选择的研究

尽管支持向量机在许多问题上有着良好的表现,但是其参数和核函数的参数选取问题依然亟待解决。以往多采用优化算法进行参数选取,但也需要预先经验地获得核函数的参数的选取范围。在介绍结构风险最小化原则及支持向量机算法的基础上,给出了基于优化算法的支持向量机参数选取的一般性算法。由于径向基核函数（RBF）的参数取值大小的不同,可导致其性质和作用不同,为此提出了一种分段函数对RBF的参数进行选择的方法,该方法使得RBF的参数取大值和小值的概率均等。由此可不必预先经验地指定RBF的参数的选取范围,依然可以优化获得最优的参数。通过对头部组织电导率估算问题进行对比研究,取得了良好的效果,验证了该方法的有效性。     

一种自动精确衡量信息发布系统客观服务质量的方法

信息发布系统DS(Digital Signage)产业发展前景良好市场竞争激烈,需要找到一种衡量DS服务质量的方法为用户选择系统提供参考。DS主观服务质量的监测存在困难,综合实际项目需求和运营反馈提出了定量的客观服务质量指标体系;使用基于源代码生成的运营状态机从运营日志中采集指标数据,并基于DS架构分组特点的横向组内分析法和基于DS持续运营特点的纵向历史分析法对客观指标进行分析。实验证明该方法能够自动采集指标并精确衡量系统主观服务质量是否达到预期。     

ITERATIVE LEARNING CONTROL IN FEEDBACK SYSTEMS BASED ON AN OBJECTIVE FUNCTION

An objective function is proposed and an iterative learning control algorithm is derived based on this. The objective function is a quadratic form consisting of the output error and the input. By adjusting the weights in the objective function, the control objective of good command following at smaller input energy can be realized. The weight on the input energy in the objective function is shown to be directly related to the forgetting factor for robust iterative learning control. The convergence of the control algorithm has been proven and its characteristics are shown in the simulation examples.     

基于函数参量的手写签名比较方法

本文介绍了一种基于函数参量的点一点手写签名匹配映射方法,首先对两个待比较的签名进行特殊点匹配,然后利用得到的对应特殊点序列将两签名分段,接着每一对相应笔段中的点级由点－点映射算法得到最后的匹配映射结果。     

基于变异函数的径向基核函数参数估计

研究了支持向量机(support vector machine,SVM)方法在一定假设条件下,核函数取为样本协方差函数时解的具体形式,得出了在该假设情况下SVM方法等价于克立格方法的结论,提出了用协方差函数作为SVM核函数的思想.考虑到在某些情况下协方差函数可能不存在,因此考虑用变异函数来代替协方差函数估计径向基核函数的宽度参数.这样不仅解决了SVM中径向基核函数宽度参数的确定问题,而且把这种情况下的SVM拟合与概率统计学中的克立格方法联系了起来,赋予了SVM方法新的统计上的意义.     

基于并行学习鲁棒自适应的行驶车辆特性参数估计方法研究

针对车辆行驶过程中的特性参数估计问题,基于并行学习思想提出一种鲁棒自适应参数估计方法.通过低通滤波技术,设计一组系统状态和响应函数的一阶滤波变量.结合并行学习,构建特性参数估计的回归向量,并基于参数估计误差向量,设计鲁棒自适应参数更新律.以某型车辆为例,对该方法的有效性进行仿真验证.仿真结果表明,在无/有扰动情形下,该...     

UASB反应器处理石灰法草浆黑液过程辨识与参数估计

ＵＡＳＢ反应器处理石灰法草浆黑液过程中，出水基质浓度Ｃｅ，沼气产生速率Ｑ９和进水基质浓度Ｃｉ的关系。运用Ｂｏｘ－Ｊｅｎｋｉｎｓ方法和ＡＩＣ准则，建立了Ｃｉ，Ｑｇ序列对Ｃｉ序列的传递函数及噪声模型，传递函数较好地拟合了ＵＡＳＢ反应器过程，且比噪声部分显得重要，运用建立的模型，对Ｃｅ，Ｑｇ序列进行预测，其平均预测误差分别为４．６７％和８．００％。     

一种移动机器人路径规划算法的性能仿真分析与参数优化

本文首先介绍了一种基于神经网络的移动机器人路径规划算法 .然后给出了该算法的具体实现步骤 .最后通过计算机仿真的方法分析了算法参数对其性能和效率的影响 ,为算法付诸实际应用时的参数优化选择提供了有意义的指导     

双线性时间序列模型参数估计的最优滤波方法

本文给出了一种用于双线性时间序列模型参数估计的自适应Kalman滤波器,在滤波过程中对误差协方差阵进行监控,使Kalman增益矩阵不趋于零,以保证观测数据对滤波的校正作用,并通过仿真例子将它和递推预报误差估计方法进行了比较。