基于粒子群算法的钻进参数多目标优化

为了使钻进过程达到最优,提出了基于机械钻速、钻头寿命和钻头比能的钻进参数多目标优化模型。参考典型的多目标优化进化算法NSGA-Ⅱ,提出了一种多目标粒子群算法(MOPSO)。采用一个钻进参数优化实例对优化模型和算法进行检验,得到分布均匀的Pareto最优解,一些最优解与传统的钻进参数单目标优化的解近似;讨论了算法中的种群规模、迭代次数和外部档案规模三个参数,得到一组兼顾解质量和计算时间的参数值,其计算时间的统计结果证明模型和算法满足钻进参数动态优化的要求。     

3-状态并-串联设备网络单目标-单约束可靠性优化蚁群算法

3-状态设备网络系统单目标-单约束可靠性优化问题是NP-难问题,本文研究这类优化模型的快速算法。在对已有3-状态设备网络系统可靠性优化模型进行分类的基础上,采用蚁群算法为工具,给出了一个求解3-状态设备网络单目标-单约束并-串联网络系统可靠性优化问题最优解的蚁群算法。合理选择算法参数,进行计算机仿真。模拟仿真结果表明,在随机运行一定次数算法后,算法都能够有效给出模型的近似最优解。合理选择算法参数,蚁群算法能够成为有效求解3-状态设备网络可靠性优化问题有力工具。     

非支配解竞争模型下的电力系统无功优化

传统的电力系统多目标粒子群优化算法利用权重系数将问题转化为单目标求解,从而忽视了各目标函数间的竞争关系。针对这一问题,设计出一套非支配解竞争模型并运用到电力系统多目标无功优化中,同时以降低有功网损和减少电压偏差为目标,使二者在充分竞争的情况下得出Pareto最优解。在IEEE-14节点系统上进行仿真实验,仿真结果给出了有功网损和电压偏差之间的竞争关系,该算法一次运行可以得出多组非支配解,电力决策者可根据实际问题的需要选择最终满意的Pareto最优解,具有很好的灵活性与多样性。仿真结果表明,该方法是一种能够有效求解电力系统多目标无功优化问题的新思路。     

基于解析模型的永磁同步电机优化设计

永磁同步电机的电磁转矩和涡流损耗是两个重要指标,在体积等限制条件下,有效提高电磁转矩并降低转子涡流损耗是电机设计的关键。针对这个问题,文中采用解析法,分别计算电磁转矩和涡流损耗,并采用粒子群优化算法,对电机尺寸参数进行优化设计。解析模型包括电枢反应磁场和空载磁场模型。在计算涡流损耗时考虑涡流反应、永磁体周向分段等,优化算法的目标函数并使用权值将多目标转换成单目标。通过解析解与时步有限元数值解的对比可看出,解析解的误差在2%左右。参数影响分析的响应面显示,在定子绕组节距为25°时,电磁转矩和涡流损耗相关性一致。优化迭代结果显示,优化设计降低了76%的平均涡流损耗、22%的平均电磁转矩和68%的电磁转矩波动。     

基于膜量子布谷鸟搜索的双通道网络频谱资源分配

无线双通道Ad Hoc网络中, 有效分配簇间码分频谱资源是提高资源利用效率的关键技术之一.综合考虑子簇码分频谱资源需求和分配公平性, 给出了簇间码分频谱资源分配数学模型, 并转换为以最大化码分频谱资源效益和分配公平性为多目标的受约束离散优化问题.结合膜结构、量子计算和布谷鸟搜索算法, 提出一种新的离散组合优化算法——膜量子布谷鸟搜索算法.该算法使用量子鸟窝表征问题潜在解, 利用布谷鸟寻窝产卵的演化方法在基础膜中寻求单目标最优解, 通过膜间信息共享和非支配解等级排序求出具有多目标最优解的表层膜Pareto前端解集.仿真结果证明, 与经典优化算法相比, 该算法不仅能够同时求解单目标和多目标最优解, 而且具有更优的收敛性能, 能更好地实现码分频谱资源效益最优化.     

非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法

提出了非均衡数据目标识别中SVM模型多参数优化选择方法.首先从理论上分析了SVM模型多参数选择的内涵和必要性,针对非均衡数据的分类识别,基于F测度提出了能全面反映识别性能的多参数优化选择准则.在多参数选择过程中,利用遗传算法进行模型多参数并行优化选择.提出的方法能够寻找模型多参数的全局最优解,避免陷入梯度法常出现的局部最优解情况,同时能够克服传统方法中根据经验选择SVM单参数模型时计算量太大的不足.采用国际通用的标准数据集和雷达目标HRRP数据集进行了仿真实验,实验结果表明,该方法能够得到模型多参数的全局最优值,由此确定的SVM模型分类器性能有较大提高.     

偏好MOEA/D算法的研究与实现

在科研和工程实践中存在着很多需要同时优化的两个或多个相互冲突的多目标优化问题。多数情况下,人们使用多目标优化是为了寻求某一特定方向的Pareto解,但传统的优化方法只能得出分散的全部解集,不利于辅助决策。为此,提出一种带偏好的多目标优化算法(即偏好MOEA/D算法),该算法的核心思想是将一个多目标优化问题分解成多个单目标优化问题并同时优化,在子问题通过相邻子问题信息优化的过程中加入使用者偏好,最终得到方向明确的Pareto解集。经仿真验证,该算法具有突出的求解性能,便于辅助决策,且有较高的有效性和可拓展性。     

优先队列控制模型参数优化

文献[1]中提出了一种新交换结构模型──优先队列控制（PQC）模型．本文主要讨论如何设定该模型的参数，这是一个二指标的多目标优化问题首先，本文假设两类到达业务分别为两个相互竞争的局中人，进而将这个多目标优化问题转化为一个合作对策问题来求解；然后，运用Kuhn-Tucker条件求出效用空间和Pareto边界，再用一类协商规则解得一组使得全局能具有较好满意程度的理性解；最后给出了一些数值计算的例子进行说明     

一种基于粒子群算法的螺旋迭代模型研究

实际工程优化过程中,对于多个目标的优化与求解最优值是值得研究的一个问题。文章基于粒子群算法研究多目标优化问题,实现二维多目标搜索,运用粒子群多目标求解模型迭代实现动态多目标搜索,最终得到非劣解在目标空间中的分布,构成了Pareto面,得到非劣解集,在实际问题中,提供最优解的备选,为工程实践优化和筛选最优解问题提供参考依据。     

基于多目标遗传算法的光学薄膜优化设计

目前光学薄膜设计大多为单目标寻优设计,难以满足一些复杂光学薄膜的需求。构建出光学薄膜的多目标优化膜系,设计一种新型、高效的多目标遗传算法(DMOGA)用于模型的求解。该算法使用基于支配关系的选择策略、基于动态聚集距离削减非支配解集规模、动态调整算法运行参数等策略使得DMOGA不仅容易实现,而且能得到较好分布性和逼近性的解。将DMOGA应用于光学薄膜的优化设计实例中,取得良好的效果,表明了多目标优化在光学薄膜设计中的有效性以及应用前景。     

CDMA随机多址接入技术研究

CDMA作为一种多址接入技术在无线网络中已广为应用,在多码CDMA和单码CDMA研究的基础上,构造了多码CDMA和单码CDMA在无线分组数据网络中的随机多址接入模型,并且分析了两种系统的吞吐率特性和归一化时延特性。结果证明单码CDMA和多码CDMA具有相同的多址接入性能。     

基于神经网络的多维非线性模型参数估计

本文详细研究了多层ＢＰ神经网络的特性，并提出了基于预畸变处理的广义线性模型参数估计方法。借助于函数组合器，提出了基于神经网络的多维非线性模型参数估计算法，从而为多维非线性参数辨识和分析提供一种有效途径。模拟结果表明，本文所提出的多维非线性模型参数估计方法是成功的。     

光学模式识别中参考目标畸变参数宽容度研究

采用优化设计技术及非线性算法的可实时刷新的参考目标空间匹配滤波器,通过对三维目标畸变参数宽容度的研究及测试,构成参考目标滤波器库,并用于进行多畸变目标光学模式识别试验,取得高识别效率及实时识别速率的实时光学模式识别及定位结果。该技术对自动目标识别具有广泛的应用前景。     

基于多尺度整体嵌套池化语义的装甲目标检测

针对现有目标检测网络很难适应复杂战场环境下的超视距、遮挡、多视角变化等干扰的影响,提出了一种基于多金字塔池化模型的整体嵌套卷积网络,该网络通过引入空洞卷积思想,在保证卷积特征分辨率不变的基础上提高弱小目标的检测精度;同时,本文所提的模型也将通过多孔空间金字塔池化将多尺度上下文特征进行融合,然后在整体嵌套卷积基础上利用装...     

一种新的基于最大流的无线Mesh网络信道分配算法

在无线Mesh网络中,为节点配置多接口多信道MAC协议成为提高网络性能、扩大网络容量的有效手段之一。有效的信道分配策略在多信道无线Mesh网络中显得尤为重要。本文提出一种基于最大流的信道分配算法。该算法通过最大流计算网络中可达到的最大吞吐量,以此作为网络负载标准进行信道分配,将降低整个网络的总体干扰作为目标函数进行优化。仿真结果表明,即使在网络负载较重的情况下,算法仍能保持较好的性能。     

分布式以及准分布式光纤传感器研究进展

针对光纤传感器的现状,简单介绍了分布式以及准分布式光纤传感器的特点、优势及应用领域,在此基础上列举了国内外在单参数与多参数技术要求下的最新研究成果,并对单参数分布式光纤传感器和多参数准分布式光纤传感器在改善光源、光纤结构及解调技术方面的研究进行了对比分析,最后对其未来发展趋势进行了展望。     

基于最小能量的图像分割方法

提出了一种图像分割新方法,与 Ｓｎａｋｅ 模型一样,该方法融合了传统的三阶段分割方法,并克服了 Ｓｎａｋｅ 模型只能处理单区域轮廓线的缺陷,适用于多区域、多空间位置关系的图像分割,无需轮廓线的初始位置设定。同时,动态规划的嵌入特性,保证了图像分割的全局最优化,实现了图像轮廓线的精确定位和自动分割。实验结果表明了该方法对于多区域图像分割的有效性。     

基于时差多参分选的多层感知器网络脉间识别

现代战争中,雷达系统发展迅速。为识别复杂的雷达信号调制模式以及混合体制雷达,该文提出一种基于多站获取脉冲时差参数联合其他脉冲描述字分选的办法,利用多层感知器神经网络得到脉间调制识别结果。该文通过时差参数与其他脉冲描述字去交错解决传统脉冲重复周期估计算法无法对复杂的脉间调制方式进行估计。利用训练好的多层感知器,获取完成去交错后的脉冲序列其特征向量,获得其脉间调制类型识别。通过实验仿真,在脉冲丢失率不高于20%情况下,对复杂脉间调制方式的正确识别概率在90%以上。     

四路摄像头分组重建的多触点定位方法

针对多重触控技术中的多触点遮挡难题,该文提出一种基于4路摄像头协同的多触点定位方法。该方法利用矩形交互区4顶点处的4路摄像头同步获取交互区图像,检测目标触点,根据立体视觉中的极线约束和3维重建原理,将4路摄像头分组进行标定和3维重建,得到4条代表触点方向的直线,最后利用双阈值拟合4条直线交点定位出触点位置。实验证明该方法能有效解决多触点遮挡问题,可支持任意多个触点的精确定位,且成本低廉,便于安装和移植。     

改善移动通信高楼通话质量的方案

通过对无线网络参数、网络结构、天线馈线参数的适当调整等方法以及采用微蜂窝和多层网设计等技术 ,能有效地抑制无线干扰 ,改善移动通信高楼通话的质量。