基于混合免疫协同进化算法的模糊-PI优化控制

针对遗传算法诸如局部搜索能力差、早熟收敛、“退化”现象等问题，在协同进化算法(CA)的基础上融入传统的单纯形算法，同时引入免疫算子来防止“退化”现象，提出了混合免疫协同进化算法(HICA)，并设计了一种自适应交叉、变异算子以提高算法的运算效率；应用HICA对模糊 PI控制器的各个参数进行协同优化，设计了体现控制器综合性能指标的目标函数，仿真结果表明：提出的基于HICA模糊 PI控制优化方法可以获得满意的控制效果.     

基于改进的单纯形和微分进化的混合优化算法

在对微分进化算法DE进行分析的基础上,结合单纯形算法(NM),提出了一种基于DE和NM的混合算法DE-NM,该算法充分利用DE算法的全局搜索能力和NM算法的局部搜索能力,使得种群既保持了个体的多样性,同时也加快了收敛速度。通过与其他一些优化算法对比表明,DE-NM混合算法是求解优化问题的一种有效算法。     

一种用于函数优化的量子克隆算法

为了解决传统量子进化算法用于复杂函数优化易陷入早熟和收敛速度慢等问题,将克隆算子引入到量子进化算法中,提出了一种新型的进化算法一量子克隆算法.该算法既借鉴了量子进化算法的高效并行性又利用克隆算子增加种群的多样性.提高了算法在解决函数优化问题的全局寻优能力.仿真结果表明,该算法优于传统的量子进化算法,较好地解决了复杂函数的优化问题.     

用差异进化算法进行海洋环境参数反演

提出了用差异进化算法进行浅海环境参数匹配场反演，利用仿真数据对算法的有效性进行了评估，并与遗传算法、模拟迟火算法进行了比较，最后采用亚洲海实验(ASIAEX 2001)数据验证了方法的可行性。     

应用表面噪声矢量场空间相关特性反演海底参数

为了实现对海底快速而准确的遥测,提出一种根据表面噪声矢量场空间相关函数进行海底参数反演的方法.与传统的基于声传播模型的匹配场反演方法相比,所提方法可利用的信息更加丰富,而且水下系统配置简单,无需声源,隐蔽性好,具有一定的军事应用前景.参数优化过程中,采用一种基于差分进化算法和粒子群算法的两级混合优化算法.通过反演结果与仿真真值的比较可以看出,混合优化算法得到了较满意的反演结果,特别是同时考虑不同的声压和质点振速组合方式时,而且与单一的优化算法相比,估计精度总体上得到了显著提高.     

一种用于函数优化的改进混合遗传算法

传统的优化算法对于复杂的函数往往不能取得满意的结果，而遗传算法作为一种全局搜索策略，较传统的优化算法更加优越。对遗传算法的杂交、交异算子进行了改进，并加入单纯形算子。通过对函数求最优值的测试，证明这种改进使遗传算法的收敛速度加快、解的质量也更好。     

三角进化算法在非线性回归模型建立中的应用

非线性回归模型的建立是一类重要的问题,给出了一种基于三角进化算法的求解方法。利用最小二乘法将问题中参数的求解转化为无约束函数优化问题,而后利用种群并行搜索策略的三角进化算法对其求解。此方法不受问题连续、光滑的限制,避免了大量求导的计算,数值实验的结果证明了该算法的全局收敛性和有效性。     

基于免疫和进化扩散算法的全局优化问题求解算法

在求解全局优化问题时,通常免疫算法、进化扩散算法分别在局部搜索和全局搜索方面表现较弱。针对这一情况,基于免疫和进化扩散算法,提出了一个免疫-进化扩散算法。该算法结合了免疫和进化扩散两种算法的优点,一方面通过引入基于共享机制的小生境算法,保持了群体的多样性,另一方面通过提出一种步长参数动态调整策略,提高了算法效率。实验结果表明,在给定精度下,该算法的效率和稳定性都明显优于Tsui的进化扩散算法和Ingber的自适应模拟退火算法。最后对步长参数动态调整策略进行了分析。     

基于免疫进化的支撑矢量回归的参数优化

在对支撑矢量回归的参数性能进行分析的基础上，引入了免疫进化算法对支撑矢量回归的模型参数和核参数进行优化。免疫进化算法是一种集免疫机制和进化机制于一体的一种新的全局并行算法，它可以通过对进化环境的自适应和自学习，有针对性地抑制由原进化算子操作的盲目性而引起的退化现象。仿真实验结果表明，免疫进化算法优化支撑矢量回归的参数不仅是可行的，也是十分有效的。     

基于链式遗传-模拟退火混合算法的电网扩展规划

将模拟退火机制引入到食物链生态进化算法,提出了链式遗传-模拟退火混合算法（CAGSAH）,对种群执行并行退火操作,弥补食物链生态进化算法爬山能力不足,提高算法全局寻优能力。给出了链式遗传-模拟退火混合算法的详细计算流程,并将其应用到求解电网扩展规划问题,实际计算结果显示链式遗传-模拟退火混合算法在搜索效率及收敛性能上明显优于食物链生态进化算法。     

A MNCIE method for registration of ultrasound images

Ultrasound imaging is an importantimaging modal-ity, which can be applied in procedures such as surgi-cal planning, image-guided surgery and other applica-tions that are used for both diagnosis and therapy[1].Conventional 2D ultrasound imaging is performe…     

基于时间序列与DEGWO-SVR模型的隧道变形预测方法

为了对准确预测隧道变形的非等距性及复杂非线性特征,结合时序分析理论、差分进化算法(DE)、灰狼优化算法(GWO)和支持向量回归机(SVR)模型,提出新的隧道变形预测模型. 利用3次样条函数插值法将非等距监测数据等距化;基于时间序列原理将变形分解为趋势项及平稳随机项,并采用所提模型分别对2个分解项进行预测;将各位移分量叠加,实现隧道累积变形的预测. 以重庆市兴隆隧道实测拱顶沉降为例,预测前方ZK37+900和ZK37+910断面拱顶沉降,并与已有模型进行对比. 结果表明：所提模型预测的均方根误差分别为0.193 7 、0.086 9 mm,平均绝对百分比误差分别为1.21%、0.55%,相关系数分别为0.997 1、0.992 8. 相比于已有模型,所提模型的预测精度更高、误差更小,具有更好的适用性及应用前景.     

单纯形-多目标粒子群优化方法的混合算法

粒子群优化算法的局部搜索能力较差，在利用该算法求解复杂的多目标工程优化问题时，往往很难求得质量较好的非劣解集。对此，提出了单纯形-多目标粒子群优化方法的混合算法(SM-MOPSO)，该算法不仅继承了粒子群优化算法的优点，而且具有很强的局部搜索能力和较好的鲁棒性能，不仅使非劣解集均匀分布，尽可能的逼近真实的非劣前沿，并且扩展了非劣解集的范围，使非劣解集对于每个单目标而言都有较广的覆盖范围。文中以两目标十杆和二十五杆桁架结构作为算例，取得了很好的优化结果，验证了该算法的优越性能。     

改进差分进化算法在非线性模型预测控制中的应用

为了解决非线性模型预测控制在实际工程系统应用时,传统方法求解非凸的非线性规划问题容易陷入局部极小,计算量随着问题维数的增加呈几何级数增长的问题,对传统的差分进化算法进行了改进.通过动态调节差分进化算法的主要参数加快差分进化算法的收敛速度,同时采用多种突变策略增加种群的多样性,有效克服了传统差分进化算法容易陷入局部极小的缺点.在简单三容液位系统上的仿真实验结果证明了该算法的有效性和可行性,在工业应用中具有较好的应用前景.     

一种基于混合差分策略的改进差分进化算法

对启发式优化算法中的差分进化算法进行改进．在进化过程中并行交叉采用DE／rand／1／exp和DE／best／1／exp差分策略，应用聚集度因子进行种群重构，缩小了种群重构后的搜索范围，有效避免了种群重构的随机性．仿真结果表明，改进算法与使用单一差分策略的差分进化算法及PSO算法相比．寻优能力得到了显著提高．     

改进参考信号的差分发送参考UWB自相关接收机

针对超宽带(UWB)差分发送参考(DTR)自相关接收机参考信号中含有的较强噪声分量严重影响了其性能的情况,提出了改进参考信号的差分发送参考( MRDTR)自相关接收机.首先通过将前一符号周期内各帧的接收信号相加取平均作为解调当前符号的参考信号,通过平均减少了参考信号中噪声的影响,然后将当前符号间隔内各帧的接收信号与参考信号进行相乘积分,随后将码元内各帧积分结果进行相加,最后通过判决恢复发送的符号通过改进参考信号,改善了接收机的误比特率性能,并分析了该接收机在可分辨多径信道中的理论误比特率性能.理论分析和仿真结果证实MRDTR自相关接收机的误比特率性能明显优于DTR接收机.     

New Iterated Decoding Algorithm Based on Differential Frequency Hopping System

A new iterated decoding algorithm is proposed for differential frequency hopping (DFH) encoder concatenated with multi-frequency shift-key (MFSK) modulator. According to the character of the frequency hopping (FH) pattern trellis produced by DFH function, maximum a posteriori (MAP) probability theory is applied to realize the iterate decoding of it. Further, the initial conditions for the new iterate algorithm based on MAP algorithm are modified for better performance. Finally, the simulation result compared with that from traditionalal gorithms shows good anti-interference performance.     

液压驱动车辆下坡刹车性能的探讨

根据液压驱动车辆反拖制动的运动特点，分析了液压泵排量对液压驱动车辆下坡制动性能的影响，提出了合理地发挥液压系统和发动机下坡反拖制动能力的原则。并进行了试验验证．结果表明：液压泵排量的大小直接影响着液压系统的制动性能和容积效率，也决定了发动机反拖制动能力的大小以及在液压系统和发动机之间的制动能量分配关系，并影响马达转速的变化．     

基于IC-PSO和ISM的反馈控制算法设计

为了提高光纤偏振模色散(PMD)补偿系统的动态自适应补偿能力,提出了用改进粒子群优化(PSO)算法作为搜索算法,用改进单纯形法(ISM)作为跟踪算法的反馈控制算法设计方案,从而实现对PMD补偿单元的动态调整。在PSO算法中,引入免疫克隆(IC)原理提高了搜索算法的全局优化能力;对SM的反射操作和扩张操作进行改进,从而提高算法的收敛速度;用映射操作代替原有的顶点代换操作,从而使单纯形在迭代过程中不发生退化现象。实验结果证明了该算法用于PMD补偿系统的有效性和可行性。