受强弱关系理论启发的改进人工蜂群算法

针对原人工蜂群算法在寻优过程中存在收敛精度不高、容易陷入局部最优的问题,提出一种改进人工蜂群算法(SWT-ABC)。将社会学中强弱关系模型化并引入多子群矩阵式蜂群结构,定义了强关系个体从三个方向随机引导搜索,加快算法收敛速度和提高收敛精度;为增强算法跳出局部最优的能力,定义了弱关系个体交互以实现子群间信息交流来提升种群多样性;增加侦查蜂反向学习机制并确定合适的蜜源上限,能有效提升目标函数评价次数的利用效率。通过基准测试函数的数值实验并与12种改进算法进行对比,改进后的人工蜂群算法收敛精度更高、全局寻优能力更强,并且在高维优化问题求解中仍具备良好的收敛性能。     

融合了K近邻与密度峰值算法的K-means算法

初始聚类中心的随机选择,根据主观经验确定类簇数等问题时常伴随着原始K-means算法。为了攻克以上问题,改进算法采用峰值法以及融合了K近邻算法的密度峰值算法逐一调整。通过在UCI数据集上测试及与原始K-means算法、最大最小距离距离算法在准确率、稳定性和处理数据速率方面的比较,其中最为突出的是,改进算法的准确率达到了96%以上。     

横向整合战略下异质车辆库存路径优化模型

以实现供货商联盟期望物流成本最小化为目标,针对需求随机波动下的多供货商多产品库存路径问题（IRP）进行了研究。基于横向整合战略,设计了供货商联盟成员间车辆配送成本的合理分摊方式。考虑零售商配送软硬时间窗和库存服务水平要求,构建了多供货商多产品的异质车辆库存路径混合整数随机规划模型,并利用需求累积分布逆函数将其转化为确定型规划模型。然后设计改进遗传算法求解该确定型规划模型。算例分析结果显示,使用异质车辆配送可以比使用同质重型和轻型车辆分别降低供货商联盟总成本8.3%和11.92%,分别提升配送车辆装载率24%和17%。敏感性分析结果表明,无论供货商供货数量占联盟总供货数量比例和零售商商品需求变异系数如何变化,采用异质车辆配送的供货商联盟总成本都能得到有效降低;且需求变异系数越大,采用异质车辆配送的优势越明显。     

基于改进NSGA-II的车间排产优化算法研究

针对NSGA-II算法在处理车间排产优化问题中出现的子代种群多样性差、收敛能力差等问题,提出了一种改进NSGA-II的车间排产优化算法。改进NSGA-II算法主要对传统NSGA-II算法的交叉和变异环节,提出新的改进自适应交叉和变异算子,通过对个体拥挤度与种群平均拥挤度进行对比,并结合种群迭代进化过程,将遗传概率与种群个体及种群进化迭代次数关联,避免盲目导向性,提高种群的收敛速度;提出新的均匀进化精英保留策略,通过自适应分层次选取种群个体,解决子代种群多样性差的问题。针对车间排产问题,选择“最大化最小交货提前期”和“最小化最大理想加工时间偏差”作为目标函数,运用改进NSGA-II算法进行实际工程的仿真分析,对比改进前后算法优化的结果,验证了算法的有效性,同时证明了其应用于实际生产排产调度问题的价值参考性。     

Probabilistic and interval reliability design of the composite pressure vessel

Considering the randomness or interval character of physical parameters and applied loads of composite pressure vessels (COPV), the COPV reliability-analyzing model is built. And then the computational expressions for the mean value, standard deviation and deviation of fiber stress are deduced by the random factor method. The probabilistic and interval reliability designs on COPV are implemented by utilizing the probabilistic method and interval method combined with the improved particle swarm optimization (PSO) algorithm, respectively. The influence of fluctuation of structure uncertain parameters on COPV design thickness is inspected. Finally, examples are given to demonstrate that both probabilistic and interval reliability methods can satisfy the safety requirement and both are of higher rationality than the traditional safety factor method. And probabilistic method has a lower relative error but a higher computational complexity contrasted with the interval method.     

超声左心耳图像的轮廓自动提取

针对经食道超声左心耳图像的分辨率低、对比度低、含有斑点噪声等问题,提出了一种结合左心耳解剖位置和超声图像灰度及相位信息的方法,全自动定位常规切片中的左心耳。首先,根据医生采集习惯,以左心耳在标准切面中的解剖位置为先验知识,结合其灰度特性,自动确定分割模型中的初始轮廓;然后,通过线型加权相位和梯度信息构造新的外力项,改进向量场卷积模型,完成左心耳轮廓的自动提取。300张左心耳超声图片测试结果表明,以医生手动勾勒的轮廓作为“金标准”,该方法自动提取左心耳的准确性为0.8969 0.0494、敏感性为0.9058 0.0762、特异性为0.9645 0.1687。分割效果优于传统的向量场卷积模型,能够解决自动定位超声图像中左心耳的初始轮廓和弱边界分割的问题。     

模糊系统结合蚁群算法的金具温升建模

为了得到准确可靠的阀厅连接金具温升模型,运用模糊系统结合蚁群算法的方法进行建模。在分析基本蚁群算法与梯度下降法优缺点的基础上,将两种方法结合形成改进蚁群算法,即在基本蚁群算法基础上应用梯度下降算法。通过试验得到的训练数据分别用基本蚁群算法、梯度下降算法、改进蚁群算法训练模糊系统,改进蚁群算法的收敛效果优于其他两种方法;通过试验得到的测试数据对4种方法所得的模型进行测试,由改进蚁群算法训练模糊系统所得模型的测试效果是最好的。结果表明,若能通过试验得到足量训练数据,用改进蚁群算法训练模糊系统的方法对阀厅连接金具的温升进行建模是可行的。     

大型复杂跨流域调水工程电站-水库-泵站群多目标优化调度

考虑调水量、发电最大和耗能最小3个目标,建立电站-水库-泵站群多目标优化调度模型。基于参数调整策略、邻域变异和加速策略,提出了求解多目标优化调度模型的综合改进布谷鸟新算法并求解模型,获得了发电、调水、泵站耗能多目标Pareto解集。以引汉济渭大型复杂跨流域调水工程为实例,将该模型与模拟调度模型和NSGA-Ⅱ算法多目标优化调度模型的结果进行比较,结果表明,该优化调度模型的发电、调水、耗能、弃水等各项指标合理,具有相对优势。     

广西德保岩溶内涝灾害风险评价

利用基于Arc GIS技术和层次分析法的灾害风险评价模型对广西德保县岩溶内涝灾害进行风险评价,以期为防治岩溶内涝灾害提供科学依据。综合比较德保县降雨条件、社会经济与自然环境等因素,利用层次分析法确定各因子权重,然后利用Arc GIS技术得到德保县岩溶内涝灾害危险性、易损性和风险区划图。风险评价结果表明:广西德保县岩溶内涝高风险区主要集中在人口密集的城关镇,较高风险区主要分布在耕地面积分布较广的北部地区,而东部及西部地区的内涝灾害风险较低。     

利用改进开窗转换法确定沥青离散松弛时间谱

为了精确地获得沥青胶结料的离散松弛时间谱,提出了一种改进开窗转换法的线性黏弹性材料函数转换算法．此方法可以用于离散延迟时间谱和离散松弛时间谱的相互转换．与开窗转换法相比,改进开窗转换法对于时间常数的设置更加精确,并且不会产生负数谱线．将改进开窗转换法用于一种传统非改性沥青的弯曲梁流变仪试验数据的离散延迟时间谱的转换,成功地确定了相应的离散松弛时间谱．经有限元模型验证表明,此离散松弛时间谱能很好地还原该沥青结合料的应力松弛特性．