整数规划PSO算法在备件优化配置中的应用研究

备件优化是提高装备可靠度的有效途径，以一般微粒群（PSO）算法为基础，根据备件优化的特点，提出求解整数规划问题的PSO算法。建立费用约束条件下的备件配置的优化模型，并给出了求解方法。结合算例，验证了方法的有效性及实用性。     

基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测

为了能够进一步的提高船舶电力负荷的预测精度,针对SVM模型在负荷预测中存在的参数选取问题,该研究提出了一种新的参数优化算法:基于迭代局部搜索和自适应粒子群优化的组合算法。自适应粒子群算法提高了传统粒子群算法的收敛速度,引入的迭代局部搜索思想,配合新的极值评价标准能够很好的解决粒子群算法容易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,利用新的参数优化算法使得SVM预测模型的精度得到了很大的提高。     

基于多目标混沌云粒子群算法的泊位-岸桥分配研究

为了提高集装箱港口泊位-岸桥分配效果和优化效率,以集卡运距和船舶在港时间最小为优化目标,建立了多目标离散泊位-岸桥分配模型,利用混沌云粒子群算法对泊位-岸桥分配模型进行求解,开发了粒子可行-整数化处理模块,内嵌于混沌云粒子群算法进化中,制定了粒子编码规则,设计了多目标函数的粒子历史极值和全局极值的计算方法,提出了基于混沌云粒子群优化算法求解多目标离散泊位-岸桥分配模型的新方法,数值算例结果证明了该模型和算法的可行性和实用性。     

基于动态规划的备件多级优化配置

为提高引进装备备件的保障效能,提出一种基于动态规划的备件多级优化配置方法.采用该方法建立备件配置动态规划模型,并利用最优化原理实现备件的多级优化配置,使有限的备件发挥最大的保障效能.通过一个实例给出应用该方法建模的过程并验证了其有效性.     

圆形微带天线谐振频率的混沌粒子群神经网络集成建模

谐振频率是微带天线设计过程中最重要的一个参数，直接决定设计的成败．本文提出二进制粒子群优化算法的选择性神经网络集成方法，通过粒子群优化算法合理选择组成神经网络集成的各个神经网络，使个体间保持较大的差异度．为有效保证粒子群优化算法的粒子多样性，在迭代过程中加入混沌变异．基于该混沌粒子群算法的神经网络集成对圆形微带天线的谐振频率进行建模．仿真试验表明，混沌粒子群优化算法是组合优化权值的有效方法，可以有效提高神经网络集成的泛化能力，基于该算法所建立的圆形微带天线的谐振频率模型好于此问题的已有结论．     

基于粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计

传统的海上电子工程资源调度方法在数据安全性极高的情况下,资源调度受到限制,其实用性需要进一步提高。为此,提出粒子群优化算法的海上电子工程资源调度设计。根据用户请求将资源转化为资源池,结合实际资源的各项属性设计资源模型,在资源模型上,将资源看作独立的粒子,初始化粒子群,优化加速因子和学习因子,执行粒子群优化算法,输出结果,即为资源调度结果。实验结果表明:设计的粒子群优化算法的海上电子工程资源调度方法任务并发数高、最大资源利用率高,该方法的实用性得到加强。     

改进自适应惯性权重粒子群算法及其在核动力管道布置中的应用北大核心CSCD

[目的]旨在研究非线性自适应惯性权重粒子群优化算法,实现船用核动力一回路系统管道路径的布置优化设计。[方法]根据船用核动力一回路系统的管道布局设计特点,建立一回路系统的管道布局空间模型、约束条件和评价函数;基于管道节点数量,提出一种粒子群优化(PSO)算法的新型定长编码方法,然后结合该编码方法建立方向引导机制;在此基础上,针对粒子群优化算法易陷入局部最优解、收敛速度慢的缺点,结合辅助线性变化的学习因子,提出一种基于非线性自适应惯性权重的改进粒子群优化算法;将改进粒子群优化算法与协同进化算法相结合,提出一种用于求解分支管道布局问题的协同进化粒子群优化算法,以用于核动力一回路系统的管道布局优化。[结果]仿真结果显示,所提的改进算法与标准算法相比收敛速度提高了40%~50%,不仅能够得到更好的管道布局效果,还解决了标准粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题。[结论]研究成果可为船用核动力一回路系统管道布置的优化设计提供有益的参考。     

基于粒子群算法的微带天线特征方程求解方法

粒子群算法是根据鸟群觅食过程中的迁徙和群集模型而提出的用于解决优化问题的一类新兴的随机优化算法.文中充分利用粒子群算法的全局收敛特性,并与参数跟踪策略相结合形成一种新的求解复超越方程算法.基于该算法对微带天线的特征方程进行了求解,求解结果与该问题的已有结论相吻合,说明该算法的有效性.     

基于效率的装备备件配置算法

装备备件是装备保障的重要手段,如何确保装备保障性,提高使用效率,备件的配置设计是关键或重要因素。备件的数量决定了装备维修能力和保障水平,也同时决定了装备的成本和费用。备件的科学预测和设计,既能保障急需,又能避免积压和浪费。文章重点探讨备件保障系统和备件携带标准的优化关系或模型,提出备件科学设计以及优化配置的算法,为装备论证和设计提供依据。     

基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。     

基于λ-等效原则的并联系统备件配置方法

针对不同寿命分布类型部件组成的并联系统存在备件配置计算公式较为复杂,较难得到解析解的问题,根据累积失效相等原则,将非指数型部件等效为指数型部件,在此基础上,建立了并联系统的备件配置模型。利用该模型,并结合边际效益方法对并联系统中不同寿命分布类型的部件备件配置数量进行了优化计算。通过相关分析,该计算方法具有计算便利,结果较为准确的优点。最后通过具体案例的应用,对该计算方法进行进一步的说明和检验,为解决并联系统备件配置问题提供一种新思路。     

低碳型集装箱码头岸桥优化配置研究

本文以最小化船舶待泊损失费和泊位闲置损失费之和作为目标函数,以岸桥装卸单位吞吐量CO2排放量作为约束条件,提出低碳型集装箱码头岸桥配置优化模型。同时,通过对比考虑岸桥装卸单位吞吐量CO2排放量约束条件前后的岸桥配置优化结果,分析碳排放约束条件对模型优化结果的影响。结果表明考虑碳排放约束条件后的岸桥配置优化模型能够对原配置方案造成影响,可以通过岸桥的重新配置降低岸桥装卸单位吞吐量的CO2排放值。     

以可用度为中心的舰艇单部件系统备件配置的Monte-Carlo仿真方法

本文运用Monte-Carlo仿真方法,对以可用度为中心的舰艇备件配置进行了建模仿真,并在计算机上对单部件系统在不同装备可用度要求下的备件配置情况进行了计算,计算结果与解析方法所得结果吻合良好,证明了本文所述方法的正确性和有效性.     

基于DAGSVM的装备不常用备件分类方法

针对装备不常用备件需求样本数据有限、影响不常用备件需求的因素众多,且各因素间的关系多为非线性等特点,分析了现有备件分类方法中的不足,并引入在小样本学习方面具有优势的支持向量机(Support Vector Machines,SVM)方法,利用有向无环图支持向量机(Directed Acyclic Graph SVM,DAGSVM)方法对装备的不常用备件进行分类,并进行了实例应用。结果表明,该方法可以有效地解决装备不常用备件的多类分类问题。     

远航船舶的备件配置方法研究

根据船舶远航时的特点,提出以可用度为中心的备件配置方法,配置模型和Monte Carlo仿真方法可综合考虑远航船舶装备的可靠性及维修性影响,相比于传统经验方法,能较好反映实际需求。     

粒子群优化算法在舰船维修费用分配中的应用

将舰船维修费用按照维修计划结构进行分解，通过回归分析方法，建立舰船维修总体效益与各项费用比例之间的分配优化模型，利用粒子群优化算法对模型最优化求解，计算实例具有较好的效果。     

基于神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计

对于潜艇外壳等外压容器来说,满足稳定性要求至关重要。本文利用Matlab编写改进粒子群算法优化程序,利用 Ansys的 Apdl语言完成了环肋圆柱壳的参数化建模,以圆柱壳厚度、肋骨尺寸和肋距作为离散设计变量,以稳定性要求作为约束条件,构造了合适的惩罚函数,以质量最轻作为设计目标,实现了基于 BP神经网络和粒子群算法的环肋圆柱壳优化设计。在优化过程中,首先采用拉丁超立方体抽样完成了样本点的选取,然后对样本点进行有限元分析,根据有限元分析结果构建 BP神经网络代理模型,并探讨了样本点数量对代理模型预测精度的影响,最后采用改进粒子群算法对代理模型进行优化。优化结果表明,对于需要考虑离散变量和复杂非线性约束的结构优化问题,采用 BP神经网络和粒子群算法联合优化的方法能够节省大量计算时间,并达到理想的优化效果。     

面向任务的海军油料装备备件保障方法研究

提出面向任务的海军油料装备备件配置思想，建立备件保障模型。明确了油料保障任务中的关键装备、关键部件。运用面向任务的油料装备备件配置方法对某泵机组仪表和控制装置进行备件配置，结果表明，该方法既能满足要求的任务成功概率，又能节省备件配置费用，较好的解决了海军油料装备备件保障问题。     

装备维修备件存贮策略研究

维修备件的库存控制是影响装备维修保障能力的重要因素.在分析备件库存控制重要性前提下,建立了备件库存控制模型,并提出了基于备件存储策略,这对做好维修备件贮存保障具有参考意义.