细菌觅食机制粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值的缺陷,提出了一种细菌觅食机制粒子群优化算法.其基本思想是在粒子群优化算法中引入细菌觅食行为机制,提高PSO算法跳出局部极值的能力,借以改善PSO算法的寻优性能.采用标准测试函数的实验结果表明,该算法在收敛速度和求解精度方面均有显著改进.     

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为了提高公交车辆优化调度方案的有效性,考虑公交车辆平均客运量,最大、最小发车间隔等约束, 建立了以企业收益和乘客利益最大为目标的公交车辆调度模型.针对公交车调度强NP组合优化的特点,提出了一种基于差分进化细菌觅食优化算法求其有效近似解.传统细菌觅食算法优化过程速度较慢,利用差分进化方法对趋化过程中的细菌位置进行修正,增加收敛的精度.最后,结合某公交线路的数据,编程进行计算与仿真,结果表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解.     

基于自适应滤波算法的牵引网谐波电流检测

研究了自适应噪声对消技术在供电系统谐波电流检测模块中的应用及其使用的传统LMS算法,分析了传统固定步长算法的不足,并借鉴已有的多种变步长函数,提出了一种结合双曲正割和双曲正切变步长函数的自适应滤波改进算法.通过Matlab软件进行实验,分别模拟了采用传统LMS算法、双曲正割函数算法、双曲正切函数算法以及改进后的变步长算法的电流检测过程,并将检测到的基波电流波形进行比较,发现改进算法结合了所选两种函数收敛速度快、稳态精度好的优点,面对系统发生突变有了良好的响应速度和稳定能力,验证了改进算法的合理性.     

基于精细积分的结构主动最优控制算法

为了提高结构控制算法的计算精度,基于动力系统精细算法及结构主动控制原理,对结构瞬时优化闭环及开闭环控制算法进行了改进.与结构控制方程传统的解法不同,改进算法无需求解动力状态矩阵的特征向量及其特征值,从而能提高结构瞬时优化控制精度.作为算例,用此算法对结构进行了控制仿真.结果表明,改进算法是收敛的,对时间步长不敏感,而且精度易于控制.     

求解约束优化问题的动态目标迁移差分进化算法

针对约束优化问题的特点,给出一种改进差分进化算法.将差分进化算法做了适当修正,在初始化中加入迁移操作,依据违反约束度函数和原目标函数进行选择操作,当个体的违反约束度在容忍度以外时,通过违反约束度函数更新个体,当个体的违反约束度在容忍度以内时,通过原目标函数更新个体,实验研究结果表明该算法能有效求解约束优化问题.     

基于Q函数的变步长LMS算法

为提高变步长最小均方算法(least mean square,LMS)的抗干扰能力,并降低其稳态误差,提出了基于Q函数的变步长LMS算法,通过带有补偿项的相对误差互相关函数控制步长更新,有效克服噪声干扰;利用归一化输入信号代替原始信号降低输入信号动态范围对稳态误差的影响;给出了保证算法收敛的步长界限.仿真结果表明,与既有变步长LMS算法相比,所提出算法的稳态误差小,且收敛速度较快.     

S函数变步长LMS算法的一种L_2范数修正

为了提高S函数变步长LMS算法的综合性能和抗干扰能力,引入L_2范数控制步长更新.在L_2范数中引入输入信号,对输入信号实施动态地跟踪,以提高算法的抗干扰能力;利用归一化输入信号代替原始信号,便于处理信号且可以降低输入信号动态范围对算法的影响.在高和低信噪比条件下的仿真结果表明:相较于其他的变步长LMS算法,所提出算法收敛速度更快和稳态误差更小.     

RES脉内特征的差分进化粒子群投影寻踪评价模型

针对雷达辐射源信号脉内特征综合评估存在标准单一、缺乏客观性等问题,提出了基于群体智能的雷达辐射源信号脉内特征综合评估模型.首先,通过投影寻踪算法将雷达辐射源信号脉内特征的综合评估问题转化为有条件限制的多元非线性目标函数的优化问题;其次,通过改进的粒子群优化算法与差分进化算法的结合得到新的智能算法;最后,利用该算法实现多元非线性目标函数的优化求解.仿真结果表明:该群体智能算法对Rosenbrock测试函数的最优适应度值最小,对Rastrigrin函数和Girewank测试函数的最优适应度值为0,说明该算法的计算精度优于其他算法.同时适应度值的方差比标准粒子群算法和差分进化算法小,说明该算法的收敛性和鲁棒性较好.通过与加速遗传算法对评估问题目标函数5次优化结果的比较,本算法的计算结果没有波动,说明基于群体智能的RES脉内特征综合评估模型能够更客观、更有效地实现对RES脉内特征的综合评估.      

一种新的线性规划中原始对偶内点算法的核函数

针对线性规划中原始对偶内点法给出了一种新的核函数,并且给出了基于这个新的核函数的原始对偶内点算法.在算法的理论分析中,首先利用该核函数导数的反函数估计出该函数本身的上界;其次利用相关定理给出了最优的迭代步长的下界;最后证明基于牛顿迭代步的原始对偶方法的大步迭代和小步迭代的迭代上界,并通过对不同规模的线性规划问题进行数值计算来说明这个算法的有效性.     

基于三次样条函数拟合公路平面线形误差分析

旧路按照测量数据拟合其平面线形参数,关键在于拟合模型的选取及参数的解析精度,参数的正确求解与拟合模型和采样点步长紧密相关.提出基于三次样条函数拟合公路平面线形的基本原理,分析拟合误差的来源,讨论了不同采样点步长对拟合成果的影响.结合某高速公路实施改扩建为例,计算出不同采样点步长对拟合成果的影响误差,得出采用三次样条函数拟合公路平面线形时采样点步长取值的合适范围,宜在直线部分采样点步长取50-0.3mm〗m、曲线部分取20-0.3mm〗m较合适.     

KS函数与最小—最大优化问题

讨论了 KS 函数在结构优化设计中的影响与作用.研究表明,在挑选紧约束集中,KS函数是一个非常有用、有前途的工具,而这一点,恰是许多优化方法的关键.同时指出,KS 函数很适合求解最小-最大类型的优化问题.一个加筋弯曲板加强筋的形状优化设计例题证明,它的算法既简单又易于实现,收敛也是迅速、稳定的.     

自适应高斯遍历和声搜索物联网射频识别均衡优化

针对物联网射频识别过程中存在的数据量过大、传统算法计算复杂度较高和识别准确率较低的问题,提出了自适应高斯遍历和声搜索(Gauss traversal and harmony search algorithm, GTHS)物联网射频识别优化算法.首先,基于和声搜索算法进行网络优化设计,针对标准HS在优化精度和计算复杂度等方面存在的问题,利用高斯函数的遍历特性对算法即兴创作过程引入控制参数,提高前后期搜索的针对性,并给出参数选取的理论分析;其次,对物联网射频识别优化模型进行研究,提出改进的自适应优化目标,实现性能指标的均衡优化;最后,将该算法与RPSOAS、CDE以及C-MC算法进行了实验对比分析,结果表明,所提GTHS算法在区域大小为1000 m1000 m、标签数量为100000的大型物联网RFID (radio frequency identification network)实验对象中,收敛精度为7.2156,收敛精度提高29.6%以上.      

基于路段的拥挤收费与停车收费组合优化研究

确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

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确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

基于满意优化的模糊多目标预测控制算法研究

提出了以满意优化取代传统的最优控制对模糊预测控制中的性能指标进行优化的方法。以模糊多目标单步预测模型为例，给出了系统对某一控制目标的满意优化控制算法，并在此基础上提出了基于满意优化的模糊多目标预测控制算法。     

O形密封圈尺寸视觉精密测量技术

针对现有O形密封圈尺寸测量方法的局限性,设计基于主动视觉的精密检测方法,并对快速自动调焦、亚像素边缘检测、边缘点拟合技术进行了研究。将快速自动调焦过程分为3个阶段,使用大步长和方差函数,结合灰度切割对比度增强与中值滤波,完成粗调焦;使用小步长和Tenengrad函数,完成细调焦;采用Brenner函数和微步距完成高灵敏度调焦.用Zernike矩算法对边缘点进行亚像素定位,并采用面积最小误差法拟合边缘点,求取O形密封圈的内径、外径.实验结果表明:本文方法经过16步搜索,在15 s内可自动完成调焦;与传统方法相比,通过亚像素提取,能将内外径测量结果达到微米级,满足O形密封圈测量需求.      

含约束条件多峰函数优化问题的混合遗传算法

针对目前求解含约束条件多峰函数全局优化问题存在的困难,结合传统优化算法和常规遗传算法,提出一种寻求含约束条件多峰函数全局最优解的混合遗传算法.算例分析结果表明:该算法保留了传统优化算法的局部寻优能力和常规遗传算法的全局寻优能力,是寻求含约束条件多峰函数优化问题的一种有效算法.     

Improved Kernel Possibilistic Fuzzy Clustering Algorithm Based on Invasive Weed Optimization

Fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm is sensitive to noise points and outlier data, and the possibilistic fuzzy c-means(PFCM) clustering algorithm overcomes the problem well, but PFCM clustering algorithm has some problems: it is still sensitive to initial clustering centers and the clustering results are not good when the tested datasets with noise are very unequal. An improved kernel possibilistic fuzzy c-means algorithm based on invasive weed optimization(IWO-KPFCM) is proposed in this paper. This algorithm first uses invasive weed optimization(IWO) algorithm to seek the optimal solution as the initial clustering centers, and introduces kernel method to make the input data from the sample space map into the high-dimensional feature space. Then, the sample variance is introduced in the objection function to measure the compact degree of data. Finally, the improved algorithm is used to cluster data. The simulation results of the University of California-Irvine(UCI) data sets and artificial data sets show that the proposed algorithm has stronger ability to resist noise, higher cluster accuracy and faster convergence speed than the PFCM algorithm.