复杂工程问题全局优化算法研究

分析了遗传算法,模拟退火算法与神经网络等近年来广泛应用于复杂工程问题优化的全局优化算法各自的特点与其全局优化能力,指出如何针对其特点进行改进以达到更佳效果,深入研究了复杂工程问题优化的关键技术－目标函数与约束条件建立方法,最后,展望了全局优化算法与复杂工程问题优化技术的发展趋势。     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

基于粒子群优化算法的分散式废水处理网络的综合

基于分散式废水处理网络的超结构，建立了废水处理网络系统最优化的非线性规划模型和混合整数非线性规划模型．它们是具有非凸性的复杂非线性数学规划问题，用现有的方法进行求解不能保证得到全局最优解．因此，提出了应用新型随机型算法——粒子群优化算法求解上述复杂非线性最优化问题．算例问题的求解计算表明，提出的废水处理网络粒子群优化方法具有不要求初始可行点以及适应全局优化等优点，能够快速有效地解决废水处理网络最优化问题．     

带宽优化的进化算法

介绍了实值优化问题的进化算法，自然进化是基于群体的优化过程，在计算机上模拟自然进化过程形成统计优化技术．同传统优化方法相比，进化算法具有全局优化的优点，而且适合复杂的实际问题．带宽优化是寻找结点编号的最佳排列，使得刚度矩阵的带宽最小．传统方法一般求得带宽的局部极小值，而带宽优化进化算法可求得带宽的全局最优解     

全局过程公用工程系统改造顶层分析法及其应用

对全局过程节能改造的能量集成方法进行了分析研究;提出了改进的顶层分析法,对公用工程系统剩余热的热功转化途径进行了分析和改进;采用了全局过程产用蒸汽等级优化,使过程改造的全局能量集成始终以经济效益为判据,由外及里层层深入,以较少的过程数据和工作量完成 复杂的能量集成改造分析。应用实例表明,改进的顶层分析法用于复杂过程系统节能改造方案的确定是非常有效的。     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

一种布谷鸟-交叉熵混合优化算法及其性能仿真

为了提高布谷鸟搜索算法在求解复杂优化问题时的收敛速度和搜索精度,基于交叉熵方法,构建了一种新的布谷鸟-交叉熵混合优化算法.该算法将基于模型的交叉熵随机优化算法和基于种群的布谷鸟搜索进行有机融合,采用协同演化策略,既提升了混合算法收敛速度,又改善了其全局优化能力.对经典测试函数和PID控制器整定问题的仿真结果表明,新算法具有全局搜索能力强、求解精度高和鲁棒性好等特性,是一种求解复杂优化问题的可行和有效算法.     

粒子滤波在复杂工业过程中的应用

复杂工业过程往往具有不确定性、非线性、大滞后、强耦合等特点,难以建立在线控制模型.为了克服复杂工业过程中的非高斯、强非线性等因素对系统建模的影响,利用粒子滤波算法对非线性、非高斯系统进行全局优化的优势,对系统模型进行优化,使系统模型能够更加准确地反映系统的真实状态,提出一种基于粒子滤波的径向基函数(RBF)神经网络控制...     

岩体力学参数反演的代理蜜獾优化方法

针对复杂地下工程岩体力学参数反演时因大量调用数值计算模型导致计算耗时大的问题,提出一种新的仿生优化代理反演方法,即蜜獾优化算法-高斯过程回归-三维快速拉格朗日数值计算(honey badger algorithm-Gaussian process regression-FLAC^3D,HBA-GPR-FLAC^3D)方法。该方法将围岩的实测位移与数值计算结果间的误差作为目标函数,将岩体力学参数作为优化变量,利用全局寻优性能优异的HBA搜索目标函数全局极小值,并采用牛顿优化算法进行当前最优算子邻域的局部寻优,局部寻优中采用GPR代理模型而非基于FLAC^3D计算所构建的目标函数作为算子适应度评价工具。研究表明,与基于单纯仿生优化算法的反演方法相比,在达到相同计算精度条件下,所提出方法的数值模型调用次数显著降低,适用于单次数值计算较为耗时的复杂地下工程岩体力学参数快速识别。     

一种随机调整控制参数的鲸鱼优化算法

针对标准鲸鱼优化算法在处理复杂优化问题时出现搜索精度低和易出现早熟收敛等缺点,提出一种随机调整控制参数的改进鲸鱼优化算法(EWOA)。受粒子群优化算法中惯性权重的启发,利用随机分布的方式调整控制参数,以平衡鲸鱼优化算法的全局搜索和局部搜索能力。对当前最优个体执行服从正态分布的变异扰动,以避免算法出现早熟收敛现象。此外,采取佳点集方法替代随机方法产生初始个体以提高算法的全局收敛速度。6个标准测试函数的仿真实验结果表明EWOA能有效处理高维复杂优化问题。     

基于混合编码的多智能体遗传算法

为了提高多智能体遗传算法的收敛速度和全局寻优能力，将量子编码引入多智能体遗传算法中，对每个智能体同时采用量子编码和实数编码，以基于这两种编码方式的遗传算子同时进化来获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。仿真结果表明，此算法能更快地收敛到全局最优解。     

基于改进遗传算法的多产品连续化工过程生产调度

多产品连续化工过程的生产调度具有组合和连续的生产特性，因此它的调度模型可归结为一混合整数非线性规划问题（ＭＩＮＬＰ）。对这一问题的求解，采用了改进的遗传算法，提出了几种多样性保护算子，从而可防止传统遗传算法易提前收敛问题。所提出的算法被应用于三个产品生产的例子，并与文献所给的结果进行比较，说明了该算法的有效性。     

改进交叉算子和变异算子抑制GA算法早熟

分析了传统遗传算法早熟收敛的主要原因,提出了一类改进的遗传算法。通过引入个体相似度,改进传统的交叉算子,避免了近亲繁殖现象,采用二元变异算子替换传统变异算子。仿真结果表明该改进算法有效地提高了全局搜索性能和收敛速度。     

用于神经网络直接逆控制的连续空间遗传算法

为解决神经网络直接逆控制中训练样本的获取问题 ,提出一种神经控制器的设计方法 .通过对连续空间遗传算法的编码和遗传算子进行适当改进 ,采用保留精英的线性排序选择 ,避免成熟前收敛 ,并给出算术交叉算子和乘法变异算子 ,使算法同时具有好的搜索精度和搜索效率 ;然后采用这种改进的遗传算法对非线性动态系统的控制进行优化 ,获得基于一定性能指标的期望的状态轨迹及相应的最优控制序列 ,并以此训练神经网络控制器 .最后给出了以同步机为控制对象的仿真结果 ,验证了方法的有效性 .     

新式遗传算法在QoS路由选择中的应用

针对服务质量(QoS)路由的特点，提出了一种新式遗传算法。与基于二进制编码的通用遗传算法相比，本算法采用节点序列编码，编码、解码过程简单、直观，并在此基础上引入新的遗传交叉、变异算子。仿真实验表明，该遗传算法用于QoS路由具有全局收敛性，收敛速度较通用遗传算法有很大改观。     

遗传算法的新改进--扰动式遗传算法

针对基于二进制编码遗传算法的精度低及二进制编码所带来的早熟等问题提出了一种新的改进方案--扰动式遗传算法(简称DGA),该方法通过对搜索区域进行微小的扰动而实现不同群体之间的竞争来提高算法的搜索性能.改进后的算法在提高精度的同时能够达到全局收敛,并能有效地处理多极值问题.对改进的算法进行了性能分析并用典型函数进行测试,结果表明,改进的效果较为显著.     

改进遗传模拟退火算法在多峰值函数优化中的应用

采用均匀变异算子及自适应最优保存的方法对遗传模拟退火算法进行了改进,并用MATLAB实现了改进算法中各算子的编程方法．实例证明该算法能够在多峰值函数优化中较快的收敛至最优解．     

一种改进的图像恢复遗传算法

遗传算法作为一种高度并行、随机、自适应搜索算法,比其他传统的搜索算法在全局搜索时更有效.但利用简单遗传算法进行图像恢复时,存在严重"过早收敛"的问题,使得图像恢复质量不理想.设计了一种新的二维染色体编码方法,并与模拟退火算法相结合,实验结果表明,该方法能较好克服"过早收敛"现象,对提高退化图像恢复质量有较好效果.     

舰艇编队防空火力基于改进遗传算法的分配方案

描述了舰艇编队防空火力分配问题，建立了火力优化分配模型。结合舰艇编队防空作战的特点，分析了几种传统分配算法的不足。为了获得全局最优解，将遗传算法用于该火力分配优化研究中。针对标准遗传算法计算费时、稳定性差等不足，从初始群体均匀产生、适应度尺度变换、稳态繁殖、自适应遗传参数等方面作了改进，给出了基于改进遗传算法的模型求解方法和步骤。经过实例计算，取得了良好的分配效果，可为制定舰艇编队防空作战指挥自动化决策提供科学、有效的支持。     

基于改进遗传算法的神经网络优化

针对在神经网络应用中,存在结构设计及权值训练算法的不足,提出一种新的基于混合编码方案的遗传算法.在算法中设计了用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,改进了适应度函数的设计和采用自适应的交叉和变异方法.试验结果表明本算法能有效地对神经网络的权值和结构同时优化,提高了训练效率.