基于多策略改进鲸鱼算法的船舶推力分配方法

船舶动力定位推力分配求解是一种复杂的多约束多目标优化问题,鲸鱼优化算法(WOA)处理该类问题较传统推力分配算法计算更简便、精度更高,但以牺牲时间为代价,需解决实时可靠收敛问题。针对上述问题,提出一种改进鲸鱼推力分配算法,通过采用等式约束项的特解系数为个体变量,降低搜索空间维度和范围,为算法获取可靠解和快速收敛奠定基础;通过空间区块化和“精英”筛选法初始化种群,增加初始种群分散性和“精英”个体数量,提高寻优效率和收敛稳定性;引入动态种群边界获取合理的搜索空间,提高算法收敛速度;最后运用类梯度法进行种群更新,模拟区域遍历搜寻,以较少迭代次数获取可靠解。以CybershipⅢ船模为对象进行仿真验证,结果表明该算法可行,具有较好的实时性和稳定收敛性,提高了推力分配性能。     

基于RSS的无线传感器网络半定规划定位算法研究

在无线传感器网络定位中,基于RSS测量的定位方法是最常用的方法之一。由于传统的最大似然估计(MLE)算法的目标函数具有非线性和非凸性,在应用于无线传感器网络定位时,会产生多个局部最优值。针对该问题提出一种基于半定规划(SDP)的凸优化定位方法。首先采用泰勒级数近似对目标函数进行线性化处理,然后通过引入冗余变量将原无约束优化问题转化为约束优化问题,最后应用半定松弛(SDR)技术将约束优化问题转化为半定规划(SDP)凸优化问题进行求解。通过仿真实验的比较,说明本文提出的优化算法在定位精度、鲁棒性方面优于已有算法。     

罚函数凸优化迭代算法及在无人机路径规划中的应用

针对无人机路径规划问题,建立了具有定常非线性系统、非仿射等式约束、非凸不等式约束的非凸控制问题模型,并对该模型进行了算法设计和求解。基于迭代寻优的求解思路,提出了凸优化迭代求解方法和罚函数优化策略。前者利用凹凸过程(CCCP)和泰勒公式对模型进行凸化处理,后者将经处理项作为惩罚项施加到目标函数中以解决初始点可行性限制。经证明该方法严格收敛到原问题的Karush-Kuhn-Tucker(KKT)点。仿真实验验证了罚函数凸优化迭代算法的可行性和优越性,表明该算法能够为无人机规划出一条满足条件的飞行路径。     

D2D异构网络资源分配算法

为解决基于能量收集的D2D(设备到设备)异构网络的资源分配问题,提升D2D链路的平均能量效率,提出一种高效的资源分配方法。基于系统模型分析,提出非凸的混合整数非线性约束优化问题;将非凸优化问题等效转化为凸优化问题,运用Karush-Kuhn-Tucker条件进行最优求解;提出一种结合能量收集时隙分配、资源块和功率分配的迭代算法,通过仿真分析验证所提方法的有效性。实验结果表明,所提方法能够在保证能量收集约束和蜂窝用户设备服务质量的情况下,最大限度地提高所有D2D链路的平均能量效率,与其它几种方法相比,所提方法在不同的网络参数设置下均能实现更高的能量效率。     

求解一类凸优化问题的区间迭代算法

研究了一类非线性带约束的凸优化问题的求解.利用Kuhn-Tucker条件将凸优化问题等价地转化为多变元非线性方程组的求解问题.基于区间算术的包含原理及改进的Krawczyk区间迭代算法,提出一个求解凸优化问题的区间算法.对于目标函数和约束函数可微的凸优化,所提算法具有全局寻优的特性.在数值实验方面,与遗传算法、模式搜索法、模拟退火法及数学软件内置的求解器进行了比较,结果表明所提算法就此类凸优化问题能找到较多且误差较小的全局最优点.     

多目标约束处理方法求解泊位岸桥联合分配问题

为了制定合理高效的泊位岸桥联合分配方案,加快船舶周转,本文针对船舶动态到港的连续泊位建立了以船舶总在港时间最短为目标的泊位岸桥联合分配混合整数非线性模型.通过多目标约束处理策略将复杂约束的违反程度转化为另一个目标,从而将原单目标优化模型转化为双目标优化模型,并用基于快速非支配排序的多目标遗传算法(NSGA-II)对其进行求解.同时,针对问题特点,分别设计了基于调整、惩罚函数、可行解优先和综合约束处理策略的单目标遗传算法对原模型进行求解.通过多组不同规模的标准算例对本文的方法进行测试,验证了基于多目标约束处理策略的方法求解效果相较于单目标约束处理策略的方法更加高效和稳定.     

新型线性先行GA算法在油品调和中的应用

油品调和是生产成品油的关键环节,调和配方决定了利润的最终大小。配方优化模型中物料平衡约束、产品产量约束属于线性约束,但质量指标约束中存在的非线性约束,使整个求解问题成为非线性约束求解问题。针对炼油厂油品调和复杂非线性约束配方优化问题,提出了一种新的线性先行GA算法。通过将线性约束与非线性约束拆分开,先求解凸多面体的全部顶点和极方向,解出满足线性约束的所有可行解所在的可行区域,进而用GA算法在此可行域内,通过优化凸组合的系数,从而达到搜索整个线性解区间的目的,完成非线性优化模型的求解。仿真结果表明,新算法大大缩小了GA算法的搜索空间和需要处理的约束,能快速的获得理想的调和配方,使利润最大并保证对质量卡边的要求。     

动力学效应的动力定位船舶模型在线辨识算法

由于船舶模型的高度非线性以及外界干扰力、推进器推力的无法测量性,导致它们的在线辨识和估计显得十分困难.本文提出一种以动力学效应为基础,应用无味卡尔曼滤波器（unscented Kalman filters,UKF）进行动力定位船舶动力学模型、外界载荷以及推进器推力在线辨识的算法.此算法能够在动力定位过程中不断求解船舶模型和其受到的载荷力,使得拥有这些参数的船舶模型和载荷所反映出的动力学效应不断逼近传感器检测到的运动反馈.基于此原理,用这些参数作为名义上的船舶模型、外界力、推进器推力就能够完成高效、自适应的定位控制.通过控制仿真,证明了此算法的有效性和正确性.     

改进差异演化算法求解约束优化问题

在现实生活中许多实际问题都可以转化为约束优化问题,并且实际问题通常都很复杂,其函数形态各具特色,传统基于梯度信息的各种求解策略对于具有不可微、多峰及非凸的非线性函数约束优化问题很难凑效。而最近兴起的智能类算法却对这类问题的求解效果突出,在借鉴国外的差异演化算法研究成果基础上,运用改进差异演化算法来求解约束优化问题。最后通过实例进行仿真实验,结果表明改进差异演化算法在求解约束优化问题时具有一定的优越性。     

基于RVM的非线性预测控制及在聚丙烯牌号切换中的应用

针对由被控对象非线性和优化目标函数非凸性带来的建模与实时优化问题求解的困难,提出一种基于相关向量机(RVM)的非线性多步模型预测控制算法.采用RVM建立非线性预测模型,并将差分进化算法引入非线性预测控制中发挥其伞局最优、鲁棒、快速收敛等优点,在线求解多变量、多约束的非线性规划问题.利用实际生产数据进行聚丙烯牌号切换仿真,结果表明,该算法可大幅度减少切换时间,降低过渡料产量,提高经济效益.     

一种求解混合整数非线性规划问题的模拟退火算法

通过适当处理离散变量，将求解无约束非凸ＮＬＰ问题的高效模拟退火全局优化算法推广到求解一般非凸混合整数非线性规划问题。数值计算结果表明，文中模拟退火算法在适用性、解的质量和计算效率等方面优于其它方法，是求解一般非凸ＭＩＮＬＰ问题的一种有效的全局优化算法。     

时变非线性不确定系统H∞鲁棒模型预测控制

针对输入受限的时变不确定非线性系统,提出一种H∞鲁棒模型预测控制策略。假设线性化系统矩阵一致有界,将非凸的无穷时域优化问题转化为带有单个线性矩阵不等式(LMI)约束的凸优化问题,降低控制量求解难度。结合滚动优化原理与H∞控制方法在线极小化性能指标,使得闭环系统满足控制性能和约束。在LMI框架下给出H∞NMPC的求解方法及其鲁棒稳定性充分条件。仿真实验对比验证了该策略的有效性。     

船舶动力定位系统推力分配策略研究

针对船舶动力定位系统推力分配过程中推进系统的燃油消耗大、推进器磨损严重、推力误差存在等现象,提出一种以带权重的伪逆算法为基础、合理高效地解决船舶推力分配问题的方法.整个推力优化分配的目标是使推进系统的能耗最小,同时考虑推进器的方位角变化速率,推进器的推力禁区、推力饱和限制等情况,静态解决方法给出了基于最小能量的各推力的优化方向,在考虑禁止角情况下,全回转推进器方向角可以缓慢变化,而动态解决方法提供了动态能力.两者结合后,成为一种以能量优化为目的的推力分配算法.经仿真验证,静态和动态相结合的推力分配算法要比纯静态的算法消耗更少的能量,而且误差更小,应用前景比较广泛.     

一种求解线性约束的非线性规划神经网络方法

针对线性约束的非线性规划的求解问题,利用罚函数求解优化问题的思想将其转化为二次凸规划,基于神经网络的结构特性,定义所需的能量函数,从而使网络收敛于唯一稳定点最终实现线性约束的非线性规划的求解。实验仿真结果表明,该方法是有效和正确的,且能推广到含参的非线性规划和多目标规划中去。     

动态粒子群算法在经济负荷分配中的应用

将一种惯性权重动态调整的粒子群算法用于求解复杂的不连续、非凸、非线性电力系统的经济负荷分配(ED)问题,使其在满足各机组负荷和运行约束的条件下总的发电费用最小.算法惯性权重随不同粒子距全局最优点的距离不同而动态调整,从而提高了基本粒子群算法的收敛速度,避免其容易陷入局部极值.将算法应用到经济负荷分配问题的Matlab仿真结果表明,所提出的方法不仅提高了解的寻优能力和收敛速度,而且随着问题规模的增大,其优化结果要好于其它方法.     

小推力轨道转移快速优化设计

在研究电推进系统中,为满足小推力转移轨道高精度在线生成的要求,伪光谱方法在电推进小推力轨道转移优化设计中的应用。首先对小推力航天器轨道转移最优控制问题模型进行无量纲化处理,以提高优化算法求解精度。然后采用基于勒让德-高斯-兰伯特配置点的勒让德伪光谱方法,将最优控制问题离散成约束参数优化问题,再利用适于求解大尺度非线性规划问题的TOMLAB/SNOPT优化软件包进行求解。通过数值仿真计算,求解生成了满足各类约束条件的小推力转移轨道,并利用余向量映射定理及极小值原理验证了所得轨道转移控制量的最优性。结果表明,勒让德伪光谱优化算法具有对初始猜测值不敏感、收敛速度快、精度高等优点。     

非线性过程自优化控制的快速算法

针对非线性过程的自优化控制问题,提出了一种求取被控变量的快速算法.不同于线性过程的自优化控制,本文方法基于系统的非线性模型,并且最小化全局平均损失.为快速求解得到的非凸非线性规划问题,作者对其进行了简化.讨论了被控变量解空间的相关特性,阐述了引入的正交酉约束的合理性,并进一步提出了求解次优被控变量的解析法.对一个数值算例和蒸发过程的研究结果表明,提出的快速算法是便捷的、有效的.     

基于形状法和伪谱法的小推力借力优化研究

小推力借力飞行轨道优化是一个多变量多约束的非线性优化问题,根据形状法和伪谱法,提出一种混合优化策略,分为全局优化和局部优化两个阶段进行。在全局优化阶段采用LT-PGA模型,即通过求解形状法小推力Lambert问题,搜索满足约束条件的小推力发射窗口,得到发射、借力和到达时间点。在局部优化阶段采用伪谱法得到推力控制率,用连接点设置解决借力行星处状态量的不连续问题。数值仿真结果表明,改进方法不用事先指定推力开关机序列,优化效率高,为初始设计阶段小推力借力飞行的轨道优化问题提供有益参考。     

半潜式平台动力定位系统优化控制器设计

基于滚动优化机制,设计了随机波上的非线性半潜式平台动力定位系统控制器;基于最优预测机制,将每个控制周期内的半潜式平台动力定位系统控制器设计问题转化为一个带约束的非线性优化问题求解;基于系统演化方程的迭代公式,消去目标函数中状态变量,获得非线性优化问题的非线性约束表达式;给出示例说明了该控制器设计过程,仿真验证了该控制策略和控制器的有效性。     

基于信赖域二次规划的非线性模型预测控制优化算法

针对非线性预测控制如何在有限时域内有效的求解非凸非线性规划这一关键问题, 本文采用序列二次规划方法, 将非线性规划转化为一系列二次子规划求解. 首先根据非线性规划联立方法将系统状态和控制量同时作为优化变量, 得到以控制量步长为优化变量, 只包含不等式约束的子二次规划问题, 并用它取代原SQP子规划, 减小了子问题的规模; 随后采用基于信赖域二次规划的方法求解子规划问题, 保证每次迭代的可行性; 同时采用一种能够保持SQP问题Hessian矩阵稀疏结构的更新方法, 也在一定程度上降低了算法的复杂程度.最后的仿真结果表明了该方法的有效性.