一种二进制编码的量子粒子群优化算法

针对离散空间优化问题,给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路,重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离,提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性,得出全局收敛的结论,并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．     

一种二进制编码的量子粒子群优化算法

针对离散空间优化问题,给出二进制编码的量子粒子群优化（ＢＱＰＳＯ）算法的设计思路,重新定义粒子的位置矢量和粒子之间的距离,提出了ＢＱＰＳＯ 算法的进化方程．通过泛函分析的方法分析了ＢＱＰＳＯ 算法的收敛性,得出全局收敛的结论,并通过多个测试函数测试了ＢＱＰＳＯ 算法的性能．求解结果验证了算法的优越性．

     

用水成本不确定条件下生态工业园区全局用水网络综合研究

提出并建立园区层面全局用水网络的超结构模型,运用数学规划法,以用水成本最小化为目标,确定新鲜水用量及其对应的全局用水网络结构.以新鲜水价格变化为驱动力,提出新鲜水价格区间与其对应的用水网络综合的关系.以某园区为实例,当水价分别在0～0.7,0.7～2.58和大于2.58美元/10～3gal区间时,对应的新鲜用量分别为1829×103gaVd,529×10～3gal/d和0 gal/d.随着新鲜水价格的增加,新鲜水的用量会逐渐减少,相应的再生水处理单元数会逐渐增加.     

欧特克发布Autodesk Beast 2011全局光照明中间件

近日,欧特克宣布推出Autodesk Beast全局光照明中间件,这是自2010年7月欧特克公司收购Illuminate Labs公司以来发布的首款产品。Autodesk     

一类新的寻求全局最优解的填充函数

填充函数法是一种求解多变量、多极值函数全局最优化的有效方法,该方法最早由葛入溥在文献[1]中提出,这种方法的关键是构造填充函数.文中在无Lipschitz连续条件下,考虑用单参数填充函数求解无约束全局优化问题,给出了一类新的形式简单的单参数填充函数.容易证明该填充函数在参数充分小时就能保持其填充性质.根据这个填充函数还提出了一个求解无约束优化问题的填充函数算法,通过一些检验函数的数值运算结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于LMedS&LS的全局运动估计算法

针对全局运动估计过程常伴有局部运动的问题,提出一种基于LMedS&LS的全局运动估计算法.通过获取相邻2帧图像上对应特征块的坐标,将该算法应用到仿射变换模型中,估计出全局运动参量,并根据运动参量采用双线性内插法完成图像配准.实验证明,该算法相对于LMedS算法在精确度和实效性2个方面都有改进.     

一种人工鱼算法与捕鱼算法相结合的优化方法

在分析人工鱼群算法和捕鱼算法存在不足的基础上,提出了一种人工鱼群算法(AFSA)与采用捕鱼策略的优化算法(FSOA)相结合的混合算法。该算法在优化初期使用AFSA算法搜索局部最优域,而在优化后期则使用FSOA算法在优化前期所初步确定的局部最优域中搜索最优解。实验计算结果表明,该算法具有优化精度高、收敛速度快的特点。     

全自主机器人足球系统的全局地图构建研究

研究和讨论了如何通过多机器人的协作,实现全局地图的构建．在单个机器人通过自身携带的多传感器进行局部地图构建的基础上,研究了前向单目视觉传感器的建模方法,在此观测模型的基础上,用极大似然融合算法对球的位置信息进行融合,而对于多机器人返回的对方机器人位置信息,使用基于密度的空间聚类算法（DBSCAN）进行信息融合,从而实现全局地图构建．实验结果表明,通过多机器人的协作,可以准确地构建出全局地图,弥补了单个机器人自身传感器的有限感知范围,本文研究的方法完全满足全自主机器人足球比赛中动态环境地图构建的需要．     

基于数据的控制、决策、调度与故障诊断

现代工业的发展,使得生产制造工艺、装置与生产制造过程越来越复杂,难于建立数学模型.随着信息技术的快速发展,加上全球市场环境下提高制造企业竞争力的需求,迫切需要实现生产制造过程与装备的运行优化、生产制造工艺流程的优化、生产计划调度以及运作管理决策的优化,进而实现制造企业的全局优化.为此迫切需要建立基于数据的控制与优化理论与方法.     

基于MAP的全局运动估计算法

常见的全局运动算法存在的问题是仅仅考虑像素的残差,而忽略了相邻像素和分割信息等因素对算法的影响。为了解决上述问题,该文提出一个基于最大后验概率（MAP）的全局运动估计算法。通过MAP算法定义系统能量,引入先验能量来描述像素的相邻关系和分割信息,将系统能量作为目标函数通过LM算法估计全局运动参数。实验结果证明了该算法的有效性。