具有自学机制和退火选择的教学优化算法

为了克服教学优化(TLBO)算法容易早熟,解精度低的弱点,提出一种具有教师自学和学生选择学习的改进教学优化算法。在每次迭代过程中教师个体首先通过反向学习(OBL),实现教师的自我提高,加强优秀个体周围邻域的搜索,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,保证算法具有较好的平衡和探索能力。学生个体通过随机执行反向学习进行自学习,同时亦向教师个体进行学习,计算两种学习方法后的状态相对教师个体的突跳概率,并以此概率为基础进行轮盘赌产生子个体。通过在多个标准测试函数上的实验仿真并与相关的算法对比,结果表明所提出的改进算法具有更高的收敛速度和收敛精度。     

差分演化算法在约束优化问题中的应用

差分演化算法的变异机制没有充分利用种群的信息,导致变异是盲目的。受到粒子群算法信息共享机制的启发,文中提出了一种多群体差分演化算法,新算法将整个种群分成多个子种群,每个子种群通过借鉴本种群的内部经验与整个种群的外部经验对变异进行指导。一方面,由于变异操作借鉴了子种群的局部信息和整个种群的全局信息,提高了算法收敛的速度;另一方面,多个子群体增强了种群的多样性,提升了算法的全局搜索能力。数值实验表明新算法具有很强的稳定性和全局搜索能力,在相同计算复杂度情况下的全局搜索能力较原始差分演化算法有明显提升,可以有效求解约束优化问题。     

基于变异的紧凑遗传算法

紧凑遗传算法(CGA)具有存储成本低的优点,但是其容易出现早熟。该文提出一种基于变异的紧凑遗传算法(MBCGA)。MBCGA在CGA的基础上,引进变异算子,完整地体现生态进化中的选择、遗传和变异,提高了局部寻优以及算法克服早熟的能力。试验结果表明,MBCGA保留存储成本低的优点,具有较快的收敛速度。变异算子的局部寻优作用明显。     

基于改进遗传算法的商标多特征权值分配

提出一种改进的遗传算法用于解决商标图像检索中的多特征权值分配问题.针对以往的传统分配方法所存在的不足,提出了利用改进的遗传算法来分配权值.主要方法是将遗传算法中的轮盘赌选择与最优解保存法结合,并将染色体基因重新排列后进行交叉.把遗传算法用于图像检索系统的多特征权值分配,并将得到的特征权值用于商标图像检索系统,目的是为了提高检索系统的效率和精度,而且通过这种方法得到的权值检索出来的结果也比较符合人的视觉感官.     

电站 F/A 异种钢接头早期失效及其防治措施

扼要归纳了Ｆ／Ａ异种钢接头早期失效的特征,分析了导致早期失效的因素,提出可用焊后高温回火和适当增加铁素体侧坡口角的办法降低钢１０２／Ｉｎｃｏｎｅｌ１８２／ＴＰ３４７Ｈ接头的早期失效倾向．文章列出的高温持久强度试验、高温承载加速模拟试验、残余应力测试等结果以及热应力的有限元分析都证明了上述措施是有效的．     

工艺因素对过热器/再热器异种钢焊接接头残余应力的影响

工况下运行的异种钢接头易沿焊缝界面开裂而发生早期失效．本文对小直径钢１０２／Ｉｎｃｏｎｅｌ８２／ＴＰ３４７Ｈ异种钢管、不同坡口角度与不同热处理制度下接头中的焊接残余应力进行了实测,结果表明对适用于现场焊接且可延长接头寿命的改进型坡口并不会增大焊接应力,提出在工况温度下接头中的焊接应力并不能很快衰减、焊后热处理可显著地降低该种异种钢接头中焊接应力的观点．     

基于改进粒子群优化算法的IIR数字滤波器设计

针对粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛问题,提出了一种改进算法——带有柯西扰动的重分布粒子群优化(RPSO)算法,并应用于IIR数字滤波器的优化设计。RPSO在检测到粒子群早熟收敛时,自动触发粒子重分布机制,帮助粒子逃离局部收敛区域,同时在迭代过程中对种群的全局最优位置施加柯西扰动以保持种群的多样性。仿真实验结果表明,在对IIR数字滤波器设计时,RPSO算法的性能优于粒子群、量子粒子群以及基于混沌变异的粒子群优化等算法。     

基于亲缘选择的遗传算法

针对传统遗传算法容易陷入局部最优解的缺陷,借鉴生物中亲缘选择的思想,提出基于亲缘选择的遗传算法。该算法构造新选择算子,通过按亲缘关系放弃一个解而获得另一个解来保证算法在最优解的领域内的有效搜索,提高遗传算法对全局最优解的搜索能力和收敛速度。仿真结果表明,该算法正确有效,性能优于现有的传统算法。     

基于熵测度的自适应遗传算法

针对基本遗传算法SGA在搜索过程中易陷入局部最优解的问题,提出了基于熵测度的自适应遗传算法,并分析了熵测度下种群个体被选概率的极限行为。理论分析和对比实验表明,基于熵测度的自适应选择策略能根据种群性状来动态地调整选择压力,从而调整算法的开采和探索能力的平衡,提高算法的全局优化性能。     

一类简约的粒子群算法

针对标准粒子群的早熟和局部粒子群的最优位置信息利用率低的问题,提出一类简约的粒子群算法,该算法包含两种改进的策略:初始阶段有区别的更新粒子速度,减少更新频率,当粒子的速度有利于种群的进化时,那么下一代粒子的速度则保持不变;当粒子位置变化不大时,采用基于正态分布的随机采样搜索策略来改变寻优方式,有效地控制种群多样性,避免了早熟现象的发生.仿真实验表明该算法具有更强的寻优能力和更高的稳定性.