一种新的差分进化约束优化算法

对于约束优化问题,目前提出的差分进化算法大多采用罚函数法,但此方法对罚参数有很强的依赖性.基于此,把约束优化问题中的约束条件当作一个目标函数,从而把约束优化问题转化为有两个目标函数的多目标优化问题.借鉴多目标优化中的Pareto的概念,对种群中的个体规定等级,便于在优胜劣汰过程中确定选择概率.同时,在算法陷入局部最优时,采用一种不可行解替换机制来提高算法搜索能力.对13个标准测试问题的测试结果表明,与动态惩罚函数的进化算法、可行性规则的差分进化算法、采用随机排序的进化策略以及人工免疫响应约束进化策略相比,新算法在求解精度上均具有一定的优势.     

基于邻域拓扑文化差分进化算法的无功优化模型研究

提出了求解无功优化问题的一种新算法——基于邻域拓扑文化差分进化算法。将邻域拓扑结构纳入了文化差分进化算法,改进了文化差分进化算法过早收敛,易于陷入局部最优解的问题。并首次将该算法应用到无功优化问题中,使其能迅速获得全局优化解,具有很好的全局收敛性能和更好的优化能力。最后,将该算法在IEEE 30节点系统上进行了无功优化...     

人工蜂群算法的性能比较研究

人工蜂群算法(ABC)模拟了蜂群中工蜂的群体协作采蜜行为,根据各自的分工进行不同的采蜜活动,并用特有的舞蹈语言进行蜜源信息的交流与共享,从而快速找到问题的最优解,同时差分扰动产生新解的方式使得算法具有自适应收敛性质。对基准测试函数的计算试验表明,与实数编码遗传算法、粒子群算法、差分进化算法相比,该算法具有更好的优化性能,具有一定的研究应用价值。     

天然气管网优化调度方法研究

以压缩机站最小年运营费用为目标函教,考虑气田资源、压缩机站特性参数、管网输送工艺等多种约束条件,建立了天然气管网优化调度数学模型.基于现代启发式演化算法的基本思想,将差分进化算法的繁殖策略与遗传算法的交叉、变并结合起来形成了一种新的混合遗传算法,应用于模型的优化求解,避免了一般演化算法早熟收敛现象,并以一个12个节点、11条管段、2个压缩机站的天然气管网为例,评选出了最优的管网运行方案,用于该管网的日常运营调度和后期改造设计.结果表明,所建模型和优化方法是有效的,具有一定的实用性.     

基于CVaR度量的投资组合优化研究

基于条件风险价值计量技术,首先考虑不允许卖空的情况下,以期望收益为约束,建立了以风险最小化为目标函数的投资组合优化模型。其次,针对该模型运用差分进化法进行求解,利用罚函数方法处理模型中的收益约束。最后,选取沪市和深市的8支股票以及银行存款利率数据进行实证分析,结果表明了模型的合理性和算法的可行性。     

动态种群差分进化算法研究

针对标准差分进化算法易早熟的缺点,模拟人类社会民族融合的进化历程,提出了动态种群差分进化算法(DPDE)。算法中将种群分为多个独立的子种群,子种群之间采用相互移民来进行信息交换,设置种群分裂和融合的条件来动态控制子种群个数。通过数值实验用几种典型的测试函数对DPDE的搜索性能进行了测试,实验结果表明,该算法能有效地避免早熟,具有良好的全局收敛性。     

基于改进的DE算法对PID参数的优化

通过改进标准差分进化算法的放缩因子,得到一种改进的差分进化算法.这种改进的差分进化算法具有自适应的特点,能自调整放缩因子的大小,而标准差分进化算法的放缩因子通常取某个常数.将这种改进的差分进化算法用于PID参数的优化,克服了一些传统方法过于直接、不能寻优的缺点.仿真结果显示,改进的差分进化算法,具有较快的响应速率和较好的鲁棒性.     

数据挖掘算法性能优化的研究与应用

数据挖掘中经常使用k-means算法,它是经常使用的一种聚类分析算法,但易受初始聚类中心和聚类个数k的影响。因此对近年从算法原理、关键技术和优缺点等方面提出的较有代表性的关于初始聚类中心和k值确定的改进的k-means算法进行了分析。并选用知名数据集对一些典型算法进行测试和应用。上述工作将为数据挖掘的研究提供有益的参考。     

求解约束优化问题M-精英协同进化算法

提出了一种适用于约束优化问题的协同进化算法．该算法旨在模拟人类社会中团队的组建及其协作方式,并强调精英人才对团队建设的推动作用．算法将整个种群分为精英种群和普通种群,围绕各个精英来组建团队,使精英种群带动普通种群,进而带动整个种群不断进化．组建团队过程中,不同精英之间采用协作操作,精英对普通种群成员进行引导操作,其中协作操作和引导操作由若干交叉或变异算子的组合所定义．使用静态罚函数法将约束优化转化为无约束优化,利用13个约束优化测试函数对算法进行了测试．仿真实验和参数分析结果表明,该算法寻优精度高,算法稳定,运行时间少,其性能优于组织进化算法,能够有效解决复杂的约束优化问题．     

基于差分进化的量子粒子群优化算法的研究

为了提高量子粒子群算法(QPSO)的性能,利用差分进化对量子粒子群算法进行了优化.该优化算法(DE -QPSO)在粒子更新过程中,首先通过添加一个扰动来产生一个变异粒子,然后对变异粒子进行交叉操作产生新的试验粒子,最后对试验粒子进行选择操作,确定进入下一次迭代的个体.用5种标准测试函数对DE -QPSO、QPSO和 粒子群算法(PSO)的性能进行对比测试,结果表明DE-QPSO算法的性能明显优于PSO和QPSO算法,具有较好的应用价值.     

不确定环境下复杂产品维护、维修和大修服务资源调度优化

基于对复杂产品维护、维修和大修（MRO）协同服务资源调度的需求分析,从现实角度出发,建立资源调度时间和服务执行时间参数不确定条件下的随机机会约束规划数学模型. 提出由随机模拟、神经网络和离散粒子群优化算法组合成的混合智能算法,求解所提出的优化问题. 随机模拟方法为所建立的神经网络模型提供训练样本集,得到的训练样本集被用于训练神经网络模型以逼近优化目标函数,训练后的神经网络模型被用于代替优化目标函数来执行粒子群算法优化迭代. 该混合算法能有效提升时间参数不确定条件下的复杂产品MRO协同服务资源调度双目标优化问题的求解速度. 案例分析表明,相比于确定性条件下的优化算法,所提出的随机机会约束规划模型和混合算法更适用于求解现实中不确定条件下的MRO服务资源调度问题,所求得的调度方案在实际执行中具有更好的鲁棒性.     

Research on generalized optimization process for mechanical product

The generalized optimization process for mechanical product is proposed which includes functional optimization phase, conceptual design optimization phase, technical design optimization phase (that is further divided into product modeling phase, optimization process scheduling phase, optimization modeling phase and multi-computer collaborative optimizing phase), and result analysis and evaluation phase. The characteristics of the generalized optimization are incarnated such as oriented to the design of entire system, whole process and overall performance of a product and combined with human intelligent and artificial intelligent optimization. The functions and the achieved strategies of each key phase in the generalized optimization process are discussed. A prototype of the generalized optimization supported system for mechanical product is preliminarily established.     

适用于复杂函数优化的多群体遗传算法

提出了一种适合于复杂函数寻优的多群体遗传算法．该方法对搜索区域进行划分，使每个子区域具有简单的函数形态．对每个子区域安排一个子群体进行搜索，这个过程可并行进行．仿真表明该方法速度快，可同时获得多个局部极值点．     

基于专利技术的机械产品创新设计方法研究

专利是保护知识产权的重要形式,通过对有效专利的规避和过期专利的利用,可以帮助企业实现高起点和高水平的创新设计。根据机械产品的设计特点,通过对专利知识的获取技术和表达方法的研究,提出了基于专利的产品创新设计过程,并建立了基于专利和PDM的产品创新设计平台。通过该集成平台的应用,可以帮助企业提高产品开发能力、生产组织能力和市场竞争能力,特别是有利于开发具有自主知识产权的中高档产品。     

离散变量优化设计网格复形法

提出了等值、等效对应网格和增广单位等效网格的概念,建立了离散变量与等间距网格对应关系;提出了根据单位网格结点集的特征构建初始复合形的方法和探索过程,建立了离散变量优化设计的网格复形法;实例计算证明该法不仅可得到离散变量精确解,而且有效地避免了原复形法离散变量圆整解所带来的误差.     

复杂工业过程运行优化与反馈控制

鉴于球磨机负荷参数在线监测对实现磨矿全流程运行优化与控制的重要性,对球磨机研磨机理数值仿真及磨机负荷参数软测量进行综述.首先,结合实际磨矿过程对磨机负荷进行描述,明确了磨机负荷及磨机负荷参数定义,结合其相互之间的机理模型给出磨机负荷检测的框架;接着,综述了面向球磨机研磨过程的数值分析现状,厘清不同类型球磨机研磨机理的差异性和基于数值仿真技术支撑磨机负荷参数软测量的可能性;然后,详细综述了基于多组分机械信号进行磨机负荷参数软测量的方法和技术;最后,指出磨矿过程磨机负荷检测的发展趋势和需要解决的问题.可以看到,球磨机负荷参数难以采用常规方法予以解决,必须构建能够模仿领域专家动态认知与补偿机制的智能软测量模型并弥补其存在的不足,方可有效解决.

     

小生境遗传算法在机械优化设计中的应用

针对在机械设计中经常遇到的多个变量、多个局部极值的参数优化设计问题,提出了应用小生境遗传算法求解多峰值函数全局最优化解的途径。对小生境遗传算法的基本构造模型和实现技术给出了全面的描述。最后,以曲柄摇杆机构的优化设计为算例,验证了该算法的有效性。     

机械结构的多目标模糊优化方法

结构设计的初始阶段含有大量的模糊信息,设计概念的产生,设计参数的取值,设计目标的评介、约束条件的允许范围以及工况等实际上都含有不同程度的模糊性,提出了处理多目标模糊优化中目标与约束权重的向量水平截集法和权重最大最小法,拓展了向量水平截集法与最大最小法的应用范围。     

面向复杂产品快速开发的创新网格方法

为解决复杂产品快速开发中知识资源的共享和利用问题,在介绍典型产品创新方法并分析快速产品创新构思的基础上,引入创新网格(IG rid)概念,提出一种基于网格技术的创新网格方法,建立了创新网格模型.这种基于系统化方法的创新网格是以网格技术为基础,以融合W eb服务的OGSA为网格体系结构,充分利用各种产品设计、工艺知识等资源,实现资源共享及协同优化,从而缩短产品开发周期.最后,给出了基于IG rid方法的复杂产品开发实例.     

CO2蒸发器的性能模拟与优化计算

CO2蒸发器的结构和换热效果对CO2跨临界制冷循环的性能影响较大,为了能设计出高效的蒸发器,有必要对CO2蒸发器进行性能模拟和优化研究.首先采用稳态集中参数法建立了CO2蒸发器计算模型,对制冷量、冷冻水出口温度、压降以及CO2制冷剂的干度进行了模拟计算,并与实验值进行了比较,根据两者的比较结果对模型进行了修正.然后利用...