自适应动态重组多目标粒子群优化算法

提出一种自适应动态重组粒子群优化算法. 该算法采用凝聚的层次聚类算法, 将种群分成若干个子群体, 用一个精英集对非支配解进行存储; 根据贡献度和多样性, 对各子群体的粒子和整个种群进行自适应动态重组; 同时引入扰动算子对精英集存储的非支配解进行扰动, 实现对精英集进行动态调整. 利用具有不同特点的测试函数进行验证并与同类算法相比较, 结果表明, 所提出的算法可加快收敛速度, 提高种群的可进化能力.

     

基于PNDSC 的欠驱动AUV编队控制器设计

针对含有模型不确定与未知海洋环境扰动下的欠驱动自主水下航行器(AUV)的编队控制问题, 提出一种基于预估器的神经网络动态面(PNDSC) 控制算法. 将动态面法引入控制器的设计中, 采用神经网络逼近AUV模型中的不确定项与海洋环境的扰动, 并结合预估器设计了神经网络权值的离散迭代更新率. Lyapunov 稳定性分析表明, 闭环系统所有信号是一致最终有界的. 仿真结果验证了所提出方法的有效性.

     

基于VTK的波浪动态模拟

根据海浪谱和线性随机理论得出随机海浪的原始公式,并用Pierson-Moskowitz模型和Mitsuyasu模型来创建三维波浪模型,然后用傅里叶变换来表示原始公式,并用快速傅里叶变化来计算,提高运行速度,并在此基础上开发了一个原型系统,实验结果表明该系统具有较好的波浪动态模拟效果。     

独立光伏系统中超级电容充电控制策略研究

针对应用在独立光伏系统中的超级电容模组,提出采用Buck变换器对其进行充电,在充电过程中,进行过压保护,未达到额定电压时采用扰动观察法对光伏阵列进行最大功率点跟踪（MPPT）控制,仿真结果表明了充电过程中能跟踪光伏阵列的最大功率点,且具有过压保护功能。     

多源异构环境下数据同步复制技术的研究

针对多源异构环境下数据的特点,提出一种数据同步复制新方案。该方案解决了多源异构环境下数据库的访问,数据的获取与复制,动态数据源的处理以及同步过程中数据冲突与同步的实时性等问题。最后将所提出的方案应用于某省高速公路车辆监控系统中,达到了实际应用要求,表明了该方案的正确性与有效性。     

基于路段转向流量的拥挤路网OD矩阵估计

传统的OD矩阵估计方法大部分都是基于路段流量的,由于路段流量数目远小于OD对的个数,因而限制了这些方法的推算精度。针对拥堵路网,提出了一种基于路段转向流量的OD估计方法,以提高OD估计的精度。分析了路段转向流量能够降低OD的可行解集的范围。通过双层规划模型求解拥挤路网上OD估计问题。由于最大熵模型不依赖于先验OD矩阵,可以应用到更多的OD估计场景中,因此上层模型采用的是最大熵模型,下层采用用户均衡模型。实验结果表明:基于路段转向流量可以增加估计的精度。     

分子标记多位点排序的并行计算

为了对一组连锁的分子标记位点获得正确的排序进而构建生物遗传连锁图谱,提出了并行算法PMMASLH,针对F2作图群体,通过基于消息传递接口并行最大最小蚂蚁系统求解连锁的多个分子标记位点排序,使用隐马尔可夫模型计算一列有序标记位点所获得的极大似然值作为排序的目标函数。计算机模拟结果表明,该算法执行效率高、计算稳定,排序的功效优于著名的连锁作图软件Mapmaker。     

KICA模式匹配的动态过程监控与故障诊断方法

针对复杂化工过程具有的非线性、非高斯性和动态特征,提出了基于核独立成分分析(KICA)的模式匹配方法,用于动态过程监控和诊断。首先,利用滑动窗建立基准集与测试集的KICA模型,提取各自的核独立元:其次,融合余弦函数绝对值度量和距离度量,提出新的不相似度监控指标,识别训练与测试操作期间的相似模式,进行故障检测:最后,基于两类数据的核子空间之间的差异子空间,获得每个过程变量方向与该差异子空间之间的互信息,并定义新的非线性非高斯贡献度指标,进行故障诊断。基于污水处理过程的仿真结果表明,与主成分分析不相似度因子的方法、标准的独立成分分析(ICA)统计指标方法及标准的ICA T~2/SPE指标融合的贡献度方法相比,本文提出的方法具有更好的检测能力与故障诊断效果。     

基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略

针对云计算系统在执行任务过程中的能量消耗过多、处理速度不理想等情况,提出一种基于云计算的多路网络流媒体分布式最优存储与分配策略.通过构建基于云计算的数学模型来分析执行任务时的能量消耗情况,采用基于虚拟调度机制的分布式最优存储策略来实现在满足存储需求的情况下减少服务器进行存储时的能量消耗总量,最小化存储成本,并采用基于动态决策规则的分配策略来根据服务器的功率、性能以及负载情况进行任务调度,使云计算系统在满足服务质量要求的条件下,充分利用系统运作能耗,不产生过多空闲能耗.实验及结果分析表明,所提出的分布式最优存储与分配策略在节省能量消耗、提升运行速度上发挥了较好的效果.     

改进粒子群算法在光伏阵列多峰值MPPT中的应用

在局部遮荫下,光伏阵列的P-U特性曲线存在多个极值点,常规最大功率跟踪(MPPT)算法在光伏阵列多峰值MPPT应用中将失效。粒子群算法(PSO)有良好的全局搜索能力,被应用于光伏阵列多峰值MPPT,但是PSO存在收敛精度低和收敛不稳定性的缺点。为了提高PSO算法的收敛稳定性和收敛精度,引入非线性策略对PSO算法进行改进,Matlab仿真结果表明,改进的粒子群算法在多峰值MPPT应用中可以稳定、准确的跟踪光伏阵列的最大输出功率。