SDL：新加坡吉宝湾Reflections住宅设计

Reflections住宅群坐落在新加坡历史悠久的吉宝湾（keppel bay）750米长的海岸线上,建筑群附近有花柏山、吉宝湾高尔夫球场、拉布拉多公园、圣淘沙岛和即将兴建的综合度假村。     

求解背包问题的病毒协同进化粒子群算法

为提高粒子群算法的搜索性能,提出一种基于病毒进化理论的改进离散粒子群算法:病毒协同进化粒子群算法.在粒子群中引入生物病毒机制和宿主与病毒基于感染操作的思想,病毒采用与粒子等长的编码方式,执行反向代换、结合等操作,利用病毒的水平感染和垂直传播能力较好地维持个体的多样性和对解空间的局部搜索能力.通过解决背包问题对算法进行验证,仿真表明所提算法搜索性能优于遗传算法、模拟退火及标准粒子群等其他算法.该算法能有效求解背包问题等NP难题.     

PSO-SVM模型的构建与应用

为了使支持向量机(SVM)获得更好的分类效果,针对人为选择参数的随机性,提出了利用粒子群算法(PSO)进行参数自动选取的优化方法,构建了PSO-SVM模型.在个人信用评估中,通过对粒子适应度函数的设置来控制造成较大损失的第二类误判,应用结果表明:模型在训练和测试样本中的分类精度可以达到95%,第二类误判率分别仅为0.78%和2.02%.利用PSO对SVM中的参数进行优化,可以避免人为选择的随机性,并且在解决分类问题中表现出较好的稳健性.     

桁架结构形状优化的粒子群优化算法

为解决有应力约束、几何约束以及局部稳定性约束的桁架结构的形状优化设计,将粒子群优化(PSO)算法应用于桁架结构的形状优化设计.首先详细介绍了原始PSO算法的基本原理,然后引入压缩因子改进了原始的PSO算法,并提出了合理的参数设置值.优化计算过程中,综合考虑了节点坐标和截面面积等两类不同性质的设计变量.最后对几个经典问题进行了求解,并与传统的优化算法进行了比较.数值结果表明,改进的PSO算法具有良好的收敛性和稳定性,可以有效地进行桁架结构的形状优化设计.     

M序列的对称性变换及对称群

n级M序列是由n级非线性回馈移位寄存器产生的周期为2n的二元序列,也称为de Bruijn序列。该文将讨论M序列的对称性变换,提出了一类新的对称性变换——"与/或"逻辑对称性变换,并研究了基于对称性变换的对称群。     

框架的行置换和列置换——处理复杂系统的新思维系列之四

本系列论文基于《多边矩阵理论》,由东方整体性思维所启迪,试图提供并完善一套从整体到局部处理复杂系统多指标问题、非均匀性问题、非线性问题的强有力的数学工具,并对其进行严格的理论推导和证明。本文利用群论的相关概念和结论,将其和框架的剖分运算相结合,引入了导出框架和对称框架的定义,证明了框架的行置换等价于列置换的结论,从而以后可以统一地处理指标间的置换问题。     

关于某些特殊分块矩阵的群逆

分块矩阵的广义逆不仅在数学理论上有广泛研究而且在自动控制、系统理论、概率统计、数学规划等领域有着广泛的实际研究背景.该文对形如[A B/C 0]分块矩阵的群逆的表达式问题进行了研究.设P是复数域上的幂等阵.令矩阵A,B,C取自集合{P,PP*,PP*P },则可以得到27个形如[A B/C 0]的分块矩阵.给出了这27个分块矩阵群逆的存在性与表示形式.     

改进粒子群算法的动态空间调度方法

针对船体分段生产调度的多目标性和动态性,提出了一种改进粒子群算法的动态空间调度方法,确定船体分段在工作平台上的加工顺序和空间布局位置.算法以加工完成时间最短和空间利用率最高为目标,采用自适应惯性权重策略保证算法的收敛性,并引入遗传算法中的选择算子和变异算子增强算法的收敛速度和多样性,利用启发式定位策略确定分段的位置.最后,以船厂实际生产数据进行仿真验证.仿真结果表明,所提方法可以大大降低以手工方式制定调度计划的复杂度,并能有效地提高空间利用率达到70%,说明该方法是解决动态空间调度问题的一种有效方案.     

安全套生产线计算机群控与制造执行系统的研制

针对多条安全套生产线自动控制的要求,采用分布式结构设计了安全套生产线计算机群控系统,并初步研究了MES的设计问题.介绍了安全套生产的工艺要求、系统的控制方案和硬件、软件的设计.计算机群控系统由一个主节点和多个从节点组成,主节点监督和管理所有从节点, 从节点测量和控制生产过程参数.制造执行系统实现了对生产过程的优化和调度.实际应用表明,整个系统性能稳定可靠,满足了生产要求,获得了良好的经济效益.     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.