基于QPSO 算法移动机器人轨迹规划与实验

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于QPSO算法的路径规划方法,并用概率论的方法分析了移动机器人路径规划的收敛性,阐明了该方法随均匀分布和正态分布的参数关系和收敛区间;然后根据移动机器人的运动特征提出一种改进的轨迹规划方法。移动机器人平台的实验结果表明了该方法在移动机器人路径规划中的有效性和可行性。     

基于梯度投影法与随机优化算法的约束优化方法

针对带有线性等式和不等式约束的无确定函数形式的约束优化问题,提出一种利用梯度投影法与遗传算法、同时扰动随机逼近等随机算法相结合的优化方法。该方法利用遗传算法进行全局搜索,利用同时扰动随机逼近算法进行局部搜索,算法在每次进化时根据线性约束计算父个体处的梯度投影方向,以产生新个体,从而能够严格保证新个体满足全部约束条件。将上述约束优化算法应用于典型约束优化问题,其仿真结果表明了所提出算法的可行性和收敛性。     

基于A-VFSA粒子发生器的PSO算法的研究

对超快速模拟退火算法进行改进(A-VFSA),并以此为粒子发生器,提出了PSO-PG算法.该算法通过粒子发生器对搜索域内粒子进行改进,从而生成一个精英粒子池;并根据随机策略从粒子池中选择粒子,作为初始种群,采用PSO算法进行优化,得到全局最优解.相比于标准PSO算法和LDW算法,PSO-PG算法拥有更好的稳定性和优化精度,能够更加快速地收敛到全局最优解,在一定范围内几乎不依赖于初始参数的选择.     

多周期多原料的供应链网络成本优化及其混合遗传算法

建立并求解一个基于成本最小的供应链网络模型.与以往研究不同,在该模型中生产一种产品需要至少两种原料,每种原料都可以由备选供应商提供.根据模型的特点,用0、1代表对原材料供应商、工厂和分销中心的选择情况,以MATLAB 7.6为平台,运用Sheffield大学的遗传算法工具箱,将遗传算法与线性规划算法相结合,实现了模型的求解.算例结果表明,给出的染色体编码方案正确,混合遗传算法有效,能解决多周期、多原料的供应链网络成本优化问题.还探讨了需求和距离变化,以及需求随机时对最优成本和最优个体的影响.研究表明,需求变化的影响大于距离变化的影响,需求随机对最优成本和最优个体的影响不大.     

文本分类中训练集相关数量指标的影响研究

针对训练集对分类性能的影响,从训练集的文本数、类别数以及特征项数这三项数量指标出发进行研究。使用多因素方差分析方法及多种语料库定量探讨该三项数量指标对分类性能的影响规律。结果发现特征项数对分类性能的影响在不同的文本数和类别数时是不同的,分类性能受训练集的这三项指标的交互影响,通过对训练集的这三项指标进行优化,提出了从分类算法、特征项选择法以外提高分类性能的途径。在真实数据上的实验结果表明,该方法可有效提高分类性能。     

An analysis,design and tuning of Cascade Control Systems in the presence of constraints in actuator and process outputs

In the presence of rate constraints in actuator, design of cascade controller based on the primary controller conditional integration can result into closed-loop system oscillations. Stability analysis, performed by the describing function technique and confirmed by simulation, demonstrates that the solution based on the Anti-Reset Windup Cascade Control System (ARW CCS) structure is successful. Design and tuning of the ARW CCS secondary controller is a standard ARW single-input single-output problem. In the present paper tuning is proposed for the ARW CCS primary controller. For the serial process modeling simple rules are derived and confirmed by experimental results, obtained on a drum type boiler of a 210 MWe lignite coal fired unit. General design of the ARW CCS is based on the parallel process modeling and optimization of the primary controller. Optimization is performed in the frequency domain, under constraints on the maximum sensitivity, multiplicative uncertainty bound and sensitivity to measurement noise. Simulation and experimental results on a laboratory thermal plant demonstrate effectiveness of the proposed optimization.     

A bi‐objective approach to reschedule new jobs in a one machine model

We consider a one machine scheduling model, minimizing a classical objective function—either the total completion time or the maximum tardiness—and with two sets of jobs: one with initial jobs already scheduled and one with new jobs that must be inserted in the schedule. As such rescheduling can create a modification of the schedule of the initial jobs, a disruption objective is considered in addition to the original objective. This additional objective can be formulated in four different ways. Such model has been introduced by Hall and Potts, minimizing either a linear aggregation of the two objectives or the initial objective under a constraint giving an upper limit of the disruption objective. In this paper, the aim is to obtain the set of efficient schedules in regard to the two objectives. Algorithms are provided for the eight possible bi‐objective problems and illustrated by some didactic examples.     

基于奇偶树型交互学习机与遗传算法的密文优化系统

为使图像加密系统具备优化功能,并解决当前遗传算法无法实现全局最优、收敛速率慢等问题,提出奇偶树型交互学习机耦合全局离散遗传算法的密文优化系统。定义权值更新机制,耦合混沌映射,构造奇偶树型交互学习机及其互扰模型。将切断型轮盘赌择取机制引入均匀交叉算子中,以图像分块的相邻像素相关系数和密文信息熵为目标,根据权重理论设计加权适应度函数,提出一种全局离散遗传算法,最终形成"初始加密-密文优化"的加密结构。实验结果表明,与超混沌算法、离散遗传算法、元胞自动机相比,该系统的加密质量较好,并且具备全局优化功能,可优化所有迭代结果,使最终输出密文的信息熵最大,相关系数最小。     

多交叉混沌选择反向小生境遗传算法

为提高小生境遗传算法的全局以及局部搜索能力,提出一种多交叉混沌选择反向小生境遗传算法。利用分段线性混沌映射函数生成一组混沌数序列,在每次进行交叉操作前,依据序列中对应元素的数值大小选择不同的交叉算子进行操作,通过小生境遗传算法产生较优的子代种群。针对子代种群,应用反向搜索策略获得反向种群,在子代种群和反向种群中进行精英选择得到最终新种群,以进一步加强算法的局部寻优能力。仿真实验结果表明,该算法在最优解及均值方面好于小生境遗传算法,从而证明其可行性和优越性。     

虚拟场景中有宽度物体移动路径的优化方法

提出一种虚拟场景中有宽度物体移动路径的优化方法,在地图掩码数据经过寻路算法搜索后,得到一组连续路径节点组成的节点集,从起始节点出发,沿着路径节点找出离起始节点最远且没有障碍物遮挡的可见节点,作为下一个起点,循环往复直至节点集的终止节点,并顺序连接这些可见节点,即可得到优化路径。通过合并节点集中的多余节点,使路径更平滑,从而减少物体移动过程中改变方向的次数,解决有宽度物体无法通过狭窄通道后,须重新计算路径的问题,达到了更好的用户体验效果。