基于罚函数的解析目标分流法计算特性分析

为了在复杂产品早期开发阶段更好的使用解析目标分流法(ATC),分析了基于不同罚函数的ATC方法的计算特性.给出了ATC方法的一般公式,比较了3种ATC方法的优缺点,以常用的几何规划算例为例,研究了初值、初始罚参数、收敛准则等因素对计算精度和计算花费的影响.计算结果表明,ATC是一种稳定性好、计算效率高的多学科设计优化(MDO)方法,并且基于增广拉格拉日函数的ATC方法的总体性能比其它两种方法要好一些.     

基于支持向量机的异常值问题的研究现状

为提高含有异常值数据集的学习性能,对基于支持向量机的鲁棒算法进行了研究,深入分析了异常值降低标准支持向量机推广能力的本质原因,从基于支持向量机的异常值检测和抑制异常值对支持向量机的影响两个方面,较为系统地回顾了国内外在该领域的研究发展现状和最新研究进展,其中包括各种算法的基本思想和主要特点.归纳总结了支持向量机关于异常值问题的主要研究内容、方法、研究成果以及存在的问题,并进一步提出了在应用方面的研究方向.     

包含SVC和非线性负荷的电力系统耗散实现与控制

采用Hamilton函数方法研究了包含静止无功补偿器(SVC)和非线性负荷的电力系统的反馈控制问题. 首先建立了系统的非线性微分代数方程模型, 通过预置状态反馈完成了耗散Hamilton实现. 然后利用该耗散实现结构,通过阻尼注入方式设计了基于能量的SVC非线性控制器. 本文所设计的控制器结构简单, 物理意义明确. 仿真结果表明该控制器能有效提高电力系统的暂态稳定性.     

基于P2P网络的浏览器缓存协作系统的研究

提出了一种基于P2P技术的浏览器缓存协作系统IntraCache,IntraCache包括3类节点:注册服务器、胖节点和瘦节点.注册服务器负责节点的注册,胖节点负责管理某一个组内所有节点和节点共享的缓存内容的索引信息,瘦节点可以和其它节点互相通信和共享资源.与传统代理缓存系统相比,该系统有易扩展和对节点失败不敏感等优点.IntraCache使用PB grouping方法动态的在线聚类节点,将具有相似兴趣的节点组织在一个兴趣组中,并使用基于兴趣相似度的方法进行搜索.基于日志驱动的模拟测试表明,PB grouping方法的聚类能力要高于以前的方法,能够有效提高命中率;基于相似度的搜索策略能够有效减少搜索空间进而减少延迟.     

基于遗传算法的图像聚类设计

遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的搜索最优解方法。作为一种新的全局优化搜索算法,遗传算法以其简单通用、适于并行处理以及高效、实用等显著特点,在各个领域得到了广泛应用。遗传算子的实现方法如选择算子、交叉算子和变异算子以及评估函数、适应度函数的设定方法等是遗传算法的重要组成部分,运用遗传算法可以进行问题求解,从而可以运用遗传算法解决聚类问题。因此,在图像处理、自动控制等方面可以充分利用遗传算法有效地解决图像聚类设计问题。     

一种高效语音基音检测方法的研究

根据语音信号产生的机理,综合考虑基音频率检测的准确性与高效性,提出了一种基于下采样的基音检测方法.该方法以传统的自相关函数法为基础,结合线性预测逆滤波及下采样技术,有效地提高了抗噪性,降低了计算复杂度.通过Matlab软件对计算结果进行仿真分析,证明新算法计算简便、准确,基音频率平滑性好,算法鲁棒性好,适用于实时语音信号的基音检测.     

基于模糊AHP的室内WSNs健康评估方法

无线传感器网络(WSNs)健康状况评估是保证WSNs正常运行、延长网络寿命的一种重要技术措施.基于模糊AHP提出一种室内WSNs健康状态评估方法,在构建评估层次结构模型和模糊互补判断矩阵的基础上求出各项评估指标的单项和综合权重,并给出WSNs健康评估综合指标--健康度.实验结果表明:该方法能够对WSNs健康状况进行定量、合理的综合评估.     

基于正交试验设计的克隆选择函数优化

将正交试验设计引入到克隆选择操作中,设计出基于正交试验的克隆选择操作(clonal selection operation based on orthogonal experiment design,简称CSO-OED),并将其加入到典型的克隆选择算法中,设计出并联式的CSO+CSO-OED(I)算法和串联式的CSO+CSO-OED(II)算法.将新设计的算法用于9个经典的测试函数和6个复杂的测试函数进行对比测试,实验结果表明,CSO-OED能够有效地保持种群的多样性,避免算法不成熟收敛.CSO+CSO-OED(I)和CSO+CSO-OED(II)将全局搜索和局部搜索分开进行优化,对比实验表明,这种搜索策略不但能够保证算法的收敛性,还能有效地提高搜索解的精度,增强算法的鲁棒性.     

一种求解度约束最小生成树问题的优化算法

为求解大规模结点度约束最小生成树问题,提出一种带有嫁接和剪接算子操作的优化算法.通过借鉴花草果树种植技术,建立一种以基本遗传算子为基础、带有加速和调节算子作为激励的进化计算体系;嫁接以一种贪婪的思想加速搜索,按收益最大化原则进行剪接.对可能陷入局部极值引起冲突的现象及冲突检测的方法进行分析,并提出了冲突的若干解决方法.针对DCMST问题求解中的复杂性,提出了几种有效的嫁接和剪接的策略,并对算法的收敛性和计算复杂度进行了分析.通过该算法对结点数为50~500之间的Euclidean问题和按均匀随机方式产生的non-Euclidean度约束最小生成树问题进行求解.与现有文献的实验结果对比表明,该方法在求解最好解的精度和收敛速度上均有一定的优势.     

基于最大隶属度的区间概率灰色随机多准则决策方法

定义了一种灰色隶属函数.针对概率为区间数、准则值为区间灰数的灰色随机多准则决策问题,提出一种基于最大隶属度的决策方法.首先,运用区间数可能度排序向量将区间概率转化为点概率,并将其转化为无风险决策问题;然后,计算各方案在负理想方案到正理想方案上的灰色隶属度,并计算各方案准则值的相对灰度,进而根据灰色隶属度和相对灰度大小对方案进行排序;最后,通过算例验证了该方法的可行性和有效性.