船舶耐波性模糊优化方法研究

创建了一个基于优化平台概念的船舶耐波性模糊优化系统。该系统由优化平台、耐波性计算和型线改造3个子系统组成。利用这一优化系统对大型集装箱船的耐波性能进行了优化，结果说明该优化系统可实现以船舶耐波性因素为目标函数的最优化设计。     

制定汽车生产计划的优化模型

汽车生产计划需要根据市场的需求来制定,在制定生产计划时通常要考虑生产和储存等费用。通过建立生产计划的模型进行理论分析,探求制定最优的汽车生产计划,并成功地进行了优化设计。该方法为汽车生产计划的制定提供了科学思路,其思想对解决其它实际规划问题也具有较强的参考价值。     

指派问题的模拟退火算法

对贴近于现实生活的指派问题,根据其特点与要求,提出用智能算法中的模拟退火算法来解决指派问题,最后通过一个算例求得模型的最优解,验证了该算法的有效性。     

船舶舱室布置设计中几何约束的一种求解方法

提出了基于约束表示的船舶舱室布置设备空间位置关系的描述，约束通过转化以非线性方程组的形式求解，Newton-Raphson迭代法求解方程缺乏稳定并且不能处理欠约束和过约束情况，为了克服这种情况，文中提出了采用最优化方法求解几何约束，自然有效地解决了欠约束和过约束情况下方程的求解问题。     

An Improved Genetic Algorithm for Allocation Optimization of Distribution Centers

This paper introduced an integrated allocation model for distribution centers (DCs). The facility cost,inventory cost, transportation cost and service quality were considered in the model. An improved genetic algorithm (IGA) was proposed to solve the problem. The improvement of IGA is based on the idea of adjusting crossover probability and mutation probability. The IGA is supplied by heuristic rules too. The simulation results show that the IGA is better than the standard GA(SGA) in search efficiency and equality.     

倒摆的多速率最优调节器设计

给出一种多速率最优调节器的时不变单速率设计法，采用“提升”技术，把多速率系统的设计问题转变成了单速率系统的设计问题。采用这种方法对控制界的一个典型问题－倒摆小车的控制问题进行了研究，计算机仿真结果表明了该方法的有效性。     

约束非线性问题整体包络的无约束解法研究

提出了约束非线性规划问题的一种新算法：将目标函数与所有约束函数包络成一个无约束问题求解，这一系列无约束解最终迈近原问题的最优解。文中介绍了包络函效的数学特点及算法等价性，讨论了与一般系列无约束算法的区别，包络过程中，目标函数与约束函数之间的“射线步”调整，以及用单调性分析技术挑选被包络的约束，明显地提高了算法的稳定性。几个有代表性的算例表明，这种算法适应性强，步骤简便，容易实现。     

多重元模型搜索方法及其在汽车轻量化设计中的应用

目前广泛应用的基于元模型的优化方法通常起始于单一一组样本点,一旦样本点质量较差、其搜索效率和精度都会受到影响,甚至得不到想要的结果。提出一种多重元模型搜索方法,此方法应用两组初始样本点,拟合多个元模型。在搜索过程中,首先应用部分昂贵点构造一个重点空间,并构建二阶多项式进行搜索。为避免陷入局部最优的陷阱,同时应用构建的克里金模型搜索整个设计空间。经过多个算例的测试,此方法具有很高的搜索精度、搜索效率和稳健性。将此方法应用于某款车的轻量化设计中,经过优化,此结构减少了8.0 kg的质量,并提升了其刚度性能求。     

优化计算在拱桥液压同步提升转体施工控制中的应用

根据一阶最优化计算理论,构建了采用液压同步提升技术进行转体施工拱桥的优化有限元模型.指定各吊点提升索力大小为设计变量,将结构物特定点的空间坐标设为目标函数,液压同步提升技术的控制要求则设为约束条件,通过对目标函数的优化处理,求解各竖转角度下的结构受力,并通过算例和现场试验予以验证.结果表明:该方法能有效节省计算工作量,在采用转体技术施工的桥梁施工控制中有着广泛的工程应用前景.     

Proton Exchange Membrane Fuel Cell Modeling Based on Seeker Optimization Algorithm

Seeker optimization algorithm (SOA) has applications in continuous space of swarm intelligence. In the fields of proton ex-change membrane fuel cell (PEMFC) modeling, SOA was proposed to research a set of optimized parameters in PEMFC polariza-tion curve model. Experimental result showed that the mean square error of the optimization modeling strategy was only 6.9 × 10-23. Hence, the optimization model could fit the experiment data with high precision.