基于粗粒度并行遗传算法的阻尼器优化布置

提出了一种粗粒度并行遗传算法,并将其应用于被动控制结构中阻尼器布置位置的优化.该算法把一个种群划分为多个子种群,各个子种群可以独立完成经典遗传算法操作.对于给定基因编码的种群个体,通过Matlab-ABAQUS-Python的交互使用,利用Matlab编程生成INP模型文件,并先调用ABAQUS来进行模型分析,后调用Python来读取结果数据并传输给Matlab,求解结构模型的目标函数值.文中还以层间位移角为控制目标,对10层被动控制钢框架结构的阻尼器优化布置进行了实例分析.结果表明:粗粒度并行遗传算法与经典遗传算法相比,既提高了种群的多样性,又加快了种群的收敛速度;对比常规隔层方法,采用该算法可使结构减震率至少提高19. 3%,说明该算法能显著提高结构减震率.     

基因块编码的并行遗传算法及其在TSP中的应用

针对简单遗传算法在较大规模组合优化问题上搜索效率不高的现象,提出了一种用基因块编码的并行遗传算法(Building-block Coded Parallel GA,BCPGA).该方法以粗粒度并行遗传算法为基本框架,在染色体群体中识别出可能的基因块,然后用基因块作为新的基因单位对染色体重新编码,产生长度较短的染色体,再用重新编码的染色体群体作为下一轮以相同方式演化的初始群体.将BCPGA应用于一个100城市的旅行商问题(TSP)中,结果表明本方法可以提高遗传算法的搜索效率,并且在相同条件下,BCPGA明显优于单纯的粗粒度并行遗传算法.     

电力系统负荷恢复优化的并行遗传算法实现

对电力系统的负荷恢复问题进行了研究.将该问题建模为一个多约束条件的组合优化问题,根据遗传算法特别适合求解大规模组合优化问题的特点,设计了一种粗粒度并行遗传算法来对此优化问题进行求解.在消息传递类并行软件开发环境提供的基于消息传递的并行虚拟环境下,采用master/slave的并行编程模式,有效地提高了算法的计算速度.将各种约束条件与目标函数融合在一起,建立一种序关系,来处理负荷恢复中的约束条件.求解过程满足系统的约束条件,不会出现系统的越限.算例结果表明,所提出的并行遗传算法不仅可以最大限度地恢复负荷,而且可有效提高算法的计算速度.     

基于MPICH平台的多种群并行遗传算法

提出了一种基于集群系统的多种群并行遗传算法，在集群系统的软件开发环境MPICH上构建了多种群粗粒度并行遗传算法框架．采用全局迁移方式交换通信域中各子群体的个体信息，并通过模拟退火规则来确定迁移代频．利用该算法框架对一类优化问题——N维目标函数的最小值问题，给出了具体的实现方法．最后对该类问题的两个实例进行了测试，基于该实例的测试数据对论文提出的算法进行了性能分析．结果显示，算法具有线性加速比，而且解的精度随着并行进程数量的增多而提高．     

基于神经网络和遗传算法的无功优化设计

无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率.     

遗传算法解TSP问题的并行实现

遗传算法是一种概率搜索算法,其本身固有并行性。目前,人们正不断地致力于把遗传算法应用于各种并行机器上。在基于工作站机群技术上,构架了一种粗粒度并行遗传算法,并在MPI并行环境下,用4台PC机测试了一个解决TSP问题的粗粒度并行遗传算法。该并行遗传算法可以更好的保护优秀个体从而提高遗传算法的收敛性。     

基于并行遗传算法的KNN分类方法

针对KNN的K值难以确定的问题,提出一种基于并行遗传算法的KNN分类方法.该方法采用粗粒度模型的并行遗传算法进行设计,通过种群内的遗传、变异和种群间的并行进化、联姻得到优化的K值和分类结果.实验结果表明,该方法有效的提高了KNN算法的分类效果,是一种精确高效的分类方法.     

叠前弹性波反演非线性优化方法

针对传统遗传算法自身存在的早熟收敛、搜索空间小以及计算效率低的问题,在保证算法收敛和最大限度地搜索模型空间的基础上,对遗传算子采取相应策略进行了改进,并通过界约束以增加解的稳定性.为了提高计算效率,采用粗粒度并行遗传算法,将并行计算机的高速并行性和遗传算法固有的并行性相结合,进行多种群并行搜索.选择合适的迁移拓扑结构和迁移策略,构建了并行模型,并给出了改进后并行遗传算法的设计流程图及详细算法描述.采用该算法进行了叠前弹性波反演的实际计算,取得了良好的效果.     

用并行遗传/Powell/蚁群混合算法求解卫星舱布局问题

卫星舱布局优化设计问题数学上属NP-hard问题．较有效的求解途径之一是研究混合算法,为此构造了并行混合PGA-Powell-蚁群算法（简称PGPAHA）．该算法以并行遗传算法为基本框架,根据各子群体收敛速率的快慢来决定它们之间迁移的时机,在收敛后期加入Powell法作为并行遗传算法的算子来加快收敛速度,并利用蚁群优化算法提高计算的精度．最后应用该算法求解了简化的三维带性能约束的国际商用通讯卫星的卫星舱布局设计问题,数值实验结果表明,该算法与并行遗传算法（PGA）相比,在计算精度、计算效率及计算稳定性方面较优。     

并行遗传算法收敛性分析及优化

针对并行遗传算法（parallel genetic algorithms，PGA）容易出现收敛过快和陷入局部最优解的问题，综合多种不同进化策略遗传算法之所长，设计了一种混合的粗粒度并行遗传算法。该算法由多个独立的子群体组成，各个子群体并行的、独立的、按照不同的遗传进化策略进化，每隔一定的时间，在子群体之间进行最优个体的迁移，促进群体的共同进化，并抑制群体早熟。在PVM环境下，用该算法实现函数优化问题，仿真实验数据表明了其有效性．     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

人-自观念演进的否定之否定

在人与自然界的关系的演进过程中,形成了与不同文明时期相适应的人-自观念。从＂天人合一＂到＂人定胜天＂再到＂和谐共生＂,这是人-自观念演进的肯定、否定、否定之否定的辩证发展过程,也是一个合乎规律的过程,它们都是时代的产物,都包含着不同程度的合理的因素,我们必须对它们进行具体的辩证的分析。     

行政机关违法设定许可的法律责任探析

对于行政许可违法的法律责任问题，人们往往是从行政许可实施违法的角度进行研究，而对于设定违法及其责任追究的探讨却相对薄弱。然而。行政许可设定一旦违法，其对相对人和社会公共利益的损害将会更大，因此，对许可设定的违法及其责任问题进行研究，以避免违法行政行为的发生，促进政府依法行政，不仅必要而且是非常有意义的。     

曲面"侧"概念的"参照物"理解法

曲面“侧”是一个重要而难以理解的概念,本文对曲面“侧”概念的讲授方法进行了探讨,给出了曲面“侧”概念的“参照物”理解法,通过实践证明,效果良好。     

老年人生活空间移动性影响要素研究进展

 老年人生活空间移动性是老年人在日常生活中能动生活状态的重要表征。在梳理老年人生活空间移动性相关概念、测度方法基础上,分析了物质环境要素和非物质环境要素对老年人生活空间移动性的影响;提炼出有效支持老年人生活空间移动性的中观环境规划、微观环境设计和政策文化扶助层面的策略;指出了老年人生活空间移动性的研究建议和发展方向。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。