蚁群算法在PID参数优化中的应用研究

本文介绍了蚁群算法的基本原理,将蚁群算法应用到了PID控制的参数优化问题中,并详细给出了基于蚁群算法的PID控制参数优化算法的实现步骤。为了验证本文算法的可行性,我们对文献[1]中的例子进行了仿真,并将仿真结果与文献[1]给出的基于遗传算法的PID控制参数优化结果进行了比较,发现:基于蚁群算法的PID参数优化算法无论是在最优解的质量方面还是在算法的执行效率方面都要优于基于遗传算法的PID参数优化算法。     

合流调蓄系统多目标GA优化工程应用

合流制调蓄设计与优化是城市雨水面源污染控制的重要内容。考虑排水系统的排水能力和污染控制效果的同时,又需确保系统工程的经济效益,是当前合流制多目标优化亟待解决的现实问题之一。建立以工程造价和运行费用为目标函数,以不发生溢流、管网水力参数为约束条件的合流制多目标优化模型,利用遗传算法(GA)寻求最优工程设计方案,提高投资回报率。将所建模型应用于上海某区域的优化设计,获得了较佳的效果,且相对于手工计算提高了准确度,减少10%~20%的投资,减少了对环境的污染。其成果对截流式合流制排水系统评估与规划具有现实和推广意义。     

分组选优交配与概率接受差解的两种模拟退火遗传算法

探讨对种群分组，优选交配，并以一定概率接受差解的两种模拟退火遗传算法，给出了其具体的算法思想，经过比照分析，说明这两种新的算法是有效的。     

模糊系统的确定及其比较研究

指出ＯＬＳ（ＯｒｔｈｏｇｏｎａｌＬｅａｓｔＳｑｕａｒｅｓ）算法可以用于广泛的模糊系统确定问题，对于不同的实际问题，模糊系统应选取其较合适的隶属度函数类型和规则运算精了，通过倒立摆控制系统实例，对该系统所选择的不同隶属度函数及规则运算算子做了实验比较研究。     

求解TSP问题的一种启发式遗传算法

TSP问题是著名的NPC问题，在组合优化中有许多应用。讨论如何应用启发式遗传算法求解此问题，并设计一种启发式交叉算子和换位变异算子，主要特点是给出算子在程序中的实现技巧，提高搜索的速度。经实例分析，算法性能较好，能较快得到问题的满意解。     

丹麦泰纳推出最新LRIT解决方案

《SOLAS公约》（修正案）生效后，船旗国可将接收到的船舶远程识别与跟踪系统（LRIT）信息用于海上安全和环境保护。LRIT信息对船舶海上安全航行和船旗国对其境内船舶的安全管理都具有重大意义，但是很多船舶由于设备兼容性方面问题，难以实现LRIT船舶终端的安装.     

矿料组成设计电算法

无论是沥青混凝土还是水泥混凝土，正确的矿料组成设计是保证其技术指标的重要环节。以往我们通常用试算法或图解法进行矿料组成设计计算，这些方法操作起来非常繁琐，而且不够精确。本文介绍的电算法，无论是计算理论配比，还是结合实际调整配比，应用起来都非常简便，只需按一下计算机运行键，电脑便会自动给出结果，而且可以根据求出的配比．绘制成级配曲线图形，这就使得我们的工作非常的简便、准确而且直观。     

求解刚性四连杆变幅系统中臂架运动区间的一种新方法

将同伦方程引入连杆曲线方程的分析中，并采用数值延拓技术，扩大迭代求解连杆曲线方程的收敛范围，此算法具有大范围收敛性，为起理机刚性四连杆优化设计提供了新的迭代算法。     

基于时序马尔科夫模型的电子警察采集数据异常识别

针对电子警察采集数据存在的数据延迟、数据缺失和异常偏离三类常见问题,在保证数据未出现延迟和缺失时,基于马尔科夫模型判断数据的异常偏离;考虑流量序列间的关联关系,建立基于历史数据的转移概率矩阵,在此基础上利用马尔科夫模型进行流量概率分布预测,进而利用EM算法拟合概率分布得到对应的均值和标准差;根据模型预测结果和设定的流量合理分布阈值,以置信区间的形式直接判断流量的异常偏离情况。实例验证结果表明,基于马尔科夫模型的流量预测准确率达87%,异常偏离识别准确率为83%左右。     

可变线路公交车辆调度算法优化研究

为提高可变线路公交的调度效率,在建立以服务人数最多和乘客出行时间最小为目标的可变线路公交调度双层规划模型之后,以拒绝=重新插入为思路,分别从减少乘客平均出行时间(算法2)和降低系统拒绝率(算法3)2个方向出发,对简单插入算法(算法1)进行优化,提出2种调度优化算法以提高简单插入算法的精度.通过仿真试验对3种算法进行比较,研究结果表明,乘客出行需求为10人/h时,3种算法不会或偶尔出现拒绝乘客的现象,最大拒绝率分别为11%,3%和0%,平均乘客平均出行时间均在51 min左右;乘客出行需求为15人/h时,3种算法的平均拒绝率分别为6.70%,3.67%和3.28%,方差分别为14.90,12.64和11.91,平均乘客平均出行时间分别为73.49 min,77.50 min和78.73min.与算法1相比,算法2和算法3更能够提高调度效率和保证系统服务质量的稳定;与算法2相比,算法3能够在不明显提高乘客平均出行时间的基础上,进一步降低系统的拒绝率.