基于无需测速的单纯形法微地震定位改进研究

 在综合分析传统单纯形法及目前微地震定位算法选用的各类速度模型及其相关误差的基础上,提出一种无需测速和反演的速度模型,并基于此对传统单纯形法进行微地震定位改进研究,结合不同速度模型、不同迭代算法在差异化速度误差和速度各向异性变化条件下的定位精度进行算例分析和工程验证,研究结果表明：无需测速和反演的速度模型能有效避免传统速度反演模型在速度反演过程中的方法误差和现场测速造成的测速误差,将其应用于传统单纯形法,不仅能有效避免传统单纯形法易陷入局部最优的问题,充分发挥单纯形法迭代易收敛的优势,且对于检波器阵列外的震源进行定位时相比其他迭代方法求解时定位精度显著提高,可为微地震定位领域提供一种新的研究思路。     

单纯形法在准理想级联优化中的应用

已知目标组分的精料和贫料丰度,确定准理想级联的结构,即确定级联流量分布、级联总级数以及供料级位置,是约束条件下的多变量优化问题。通过罚函数法把约束条件下的多变量优化问题转化为无约束优化问题,并用单纯形法对后者进行了求解。利用该优化方法对浓缩回收铀的级联进行了计算。     

基于单纯形法的改进型人工鱼群算法

针对鱼群算法在局域搜索能力差的问题,提出一种基于单纯形法的改进型人工鱼群算法。利用单纯形算子在局部区域内分布更均匀且广泛的特征,在鱼群算法运行到后期时,将单纯形算子每隔一定代数引入到现有的鱼群算法中取代原来大量聚集在非极值点附近的人工鱼,有效改善个体质量,提高局部搜索精细度,进而提高算法的寻优精度。采用典型算例对算法性能进行了验证分析,研究结果表明,该算法在解决鱼群算法后期优化精度低问题时可以获得更好的效果。     

改进GEP方法在边坡非圆临界滑动面搜索中的应用

基因表达式编程(Genetic Expression Programming,简称GEP)是模拟生物遗传进化过程的一种新型优化方法,其结合遗传算法(GA)和遗传编程(GP)各自的优点,使编码更为方便、简单。为了进一步改善GEP方法的局部搜索能力和克服“早熟”现象,将局部搜索能力很强的单纯形法和回溯机制引入GEP中,提出了混合GEP方法。以安全系数为目标函数,将混合GEP法和不平衡推力法结合,提出确定非圆弧临界滑动面的新方法。2个经典算例的计算结果表明:该新方法可以准确地搜索到边坡非圆临界滑动面及相应的安全系数,且混合GEP方法的局部搜索精度和全局搜索能力均优于标准GEP方法,同时收敛速度得到明显提高。     

基于单纯形粒子群—支持向量机模型的土坝测压管水位预测方法及应用

针对土坝渗流安全监测模型中测压管水位与其影响因子之间非线性关系复杂、模型因子选择难度较大的问题,采用支持向量机模拟测压管水位与其影响因子之间的非线性映射关系,并采用单纯形粒子群算法对支持向量机中的核参数、惩罚系数及不敏感损失因子进行优化,建立了土坝测压管水位预测的单纯形粒子群—支持向量机模型（SMPSO-SVM）,通过与多元线性回归模型、逐步回归模型、遗传回归模型及最小二乘支持向量机模型进行对比,表明SMPSO-SVM预测模型预测精度高、稳定性好。     

一维型材下料优化问题的应用探讨

结合具体实际下料问题,探讨分析线性规划与遗传算法在组合优化问题中的应用并进行两种方法的优劣分析,推导出在具体应用中如何进行方法选择从而获得最优解。     

两种优化方法在湿法冶金试验研究中的应用

介绍了二维空间中单纯形法及坐标轮换法寻找最优条件的实现过程,讨论了两种方法在确定湿法冶金浸出工艺条件方面的应用及确定浸出工艺条件的可行性。研究表明,以单纯形寻优试验得到的最佳参数值作为坐标轮换法的初始值进行优化试验,计算简便,可用较少的试验次数动态地寻求到最佳试验工艺参数。     

探讨单纯形方法和对偶单纯形方法

给出了一种可以避免循环并且很实用的单纯形方法和对偶单纯形方法．     

多层吸波材料的计算机辅助优化设计

介绍了一种用于多层吸波材料设计的计算机辅助优化系统。该系统可以对入射电磁波进行跟踪计算,并借助于单纯形法对计算结果进行自动优化,从而实现了对多层吸波材料的参数优选、分层组配和性能预报。利用本系统还可以实现吸波材料的三维设计,分析各介质层电磁参数对吸收率的影响。     

新型并行遗传算法及其在参数估计中的应用

基于极大似然法的参数估计实质上是一个复杂的非线性优化问题,传统的优化方法计算效率较低且容易陷入局部极值。该文将单纯形法与并行遗传算法相结合,提出了一种新的并行遗传算法,可以有效地防止搜索过程中的早熟现象。应用于系统初始状态未知时的参数估计问题,获得了满意的结果。