非单调规划的一种新的单调化方法

对约束函数单调而目标函数非单调的规划问题，给出了目标函数的1种新的单调化变换公式．先引入极大熵函数，将多个约束的非线性规划问题，转化为只含1个约束的规划问题，再将转化后的只有1个约束的规划问题转化为1个等价的单调规划问题．     

可调函数发生机构的过约束分析及消除措施

由于机械的工作要受到制造误差、安装误差、构件的动力学参数和外部环境等各种内部和外部约束的综合作用，会造成对平面约束的干扰，使其具有不确定性，对机械的动力学性能及产品品质造成极大的影响。本文引入稳健设计的思路与策略，运用“广义约束”和“平面闭链机构中普遍存在平‘面约束不确定的观点”对函数发生机构的过约束情况进行了详细的分析。并在可调的函数发生机构的结构设计中，采用了用多种平面和非平面的消除过约束的措施，使原本十八过约束数得到完全消除。实验表明。其传动效率增加．速度波动值也明显下降．故其动力肇性能得到很大的改善．     

解非线性不等式约束优化问题的非精确光滑牛顿法

针对非线性不等式约束优化问题，提出了一个基于Kanzow磨光函数的非精确光滑牛顿法．利用约束问题解的KKT条件及变分不等式将约束问题转化为求解方程组的问题，在适当的条件下，证明了算法的全局线性及局部二次收敛性．     

弹簧的优化设计

对弹簧进行优化设计，首先要确定目标函数与设计变量，其次确定约束函数，最后建立数学模型，利用计算机求出优化结果．与经验设计方法相比较，采用优化设计方法可节约原材料45．4％，由此得出优化设计方法在机械设计行业具有广阔的发展前景．     

基于浮点数编码的信息熵控制多种群遗传算法

在用准精确惩罚函数处理约束优化问题的基础上，提出一种基于浮点数编码机制的信息熵控制多种群遗传算法。通过在遗传设计中定义一个新的概率而引入信息熵概念，构造出一个信息熵优化模型。该模型不必完全求解，即可容易求出作为概率的拉格朗日乘子，得出空间收缩概率，控制各种群中解空间的收缩。信息熵的介入可使优化过程更加平稳，收敛更快。同时，该算法给出了一种科学而有效的遗传设计收敛判据。实例证明该文算法在求解约束优化问题时快速、有效。     

一种委托代理模型的计算机仿真与分析

应用计算机仿真技术，分析计算多参数、多目标、多约束委托代理模型，分别探讨了在基本约束框架下，利润目标函数模型的建立及无约束化处理的适应度函数；通过实际数据仿真计算函数曲线，取得了较好的应用效果。     

函数－规约混合语言的设计与实现

在函数式语言中引入约束类型和优化规则定义机制，并将扩展的函数式语言与代数规约说明语言相结合，支持从规约到程序的设计，并提高编程的效率及灵活性．混合语言系统将代数规约转换为合流的重写系统，将函数定义、计算约束和优化规则视为重写规则，基于重写模型，以平行最外方法辅以必要归约进行计算．     

一种基于信息熵的多种群遗传算法

通过模型变换建立了一种约束优化的演化设计模型．并构造出求解此模型的多种群空间收缩遗传算法．利用最优解在各种群中的存在概率将信息熵概念引入进化过程,构造出一种含有熵的多目标优化模型,利用该模型可以直接显式地给出作为拉格朗日乘子的种群最优解存在概率,从而得出多种群遗传操作的空间收缩因子,控制各种群寻优搜索时解空间的收缩．用种群的多样性避免遗传进化的早熟现象,以空间收缩尺度作为停机判据,有效地控制了算法的收敛．数值算例显示,熵的介入使随机搜索类进化算法的寻优目的性大为增强,从而提高了演化设计的计算效率。     

基于多约束优化的车门分缝线自动设计方法

车身零部件设计是一个多因素制约与多评价标准的复杂过程,既与关联附件产生复杂约束关系,形成复杂的几何形态,同时也受到自身结构复杂的工程规则、几何约束、设计意图综合影响．基于工程多约束问题的车身零部件设计方法,从一个全局角度考虑实际设计过程中的多种复杂约束和设计变量,以多阶段灵敏度分析的优化机制进行高效设计,不仅提高解决问题的效率,并且拓展解决问题的维度．以复杂的车门分缝线设计工具作为典型案例进行说明,由多个工程实例获得了合理有效的车门分缝线．就复杂车身设计而言,所提流程和机制具有广泛参考意义,合理考虑附件之间复杂的关联问题,以多约束多标准的参数化模型对复杂工程问题进行有效描述和解决．     

多目标规划最优条件中等约束函数的讨论

本文以［１］为例，讨论了多目标规划的Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件，指出了文［１］中对等约束函数的仿线性假定是不必要的，并在等约束函数满足几种不同的非线性条件下证明了Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ条件的充分性．     

基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法

提出一种基于搜索空间自适应分割的多目标粒子群优化算法, 根据粒子的搜索能力和规模与子搜索空间的体积呈多维标准正态分布变换, 精细分割搜索空间, 向划分出的子搜索空间分布粒子实现优化, 分割在迭代时持续进行, 直至获得最优解集. 实验结果表明: 该方法解决了多目标粒子群优化算法易陷入局部极值的问题; 在反向世代距离性能指标上, 该算法与一些典型的多目标粒子群优化算法相比, 其种群多样性和解的收敛性优势显著.     

多点波束宽带卫星系统波束间功率优化分配算法

为满足多点波束宽带卫星系统各波束不同的业务需求,提高星上功率利用率,对多点波束卫星的功率分配进行优化。在充分考虑卫星下行链路信道条件的不同及各波束最小容量需求的基础上,以服务公平性和容量最大化为目标进行建模,提出了一种波束间功率优化分配算法OIBPA(optimized inter-beam power allocation),并采用凸优化理论对该优化算法进行分析。通过仿真分析,该算法与传统的功率分配算法相比,在考虑信道条件的基础上提高了卫星的功率利用效率,降低了计算复杂度,且可以根据业务优先级进行灵活地调整,适用于多点波束宽带卫星系统。     

汽车前轮定位参数优化设计

以多体系统动力学理论为基础，建立了某微型汽车前悬架的多体系分析模型，采用了一种即包括典型工况下前轮定位角度值与理想值偏差又限制车轮整个跳动过程中各定位参数的波动量的优化目标函数的统一数学表达式，对原悬架系统进行了优化，计算并分析了优化前后的前轮定位参数随车轮上下跳动的变化规律，分析结果和实际使用均表明改进后的前悬架系统具有良好的性能。     

多步距带式输送机棘轮机构的优化设计

提出了一种多步距间歇运动的带式输送机棘轮机构的优化设计方法，并给出了设计实例。     

远洋拖网渔船方案的多目标仿真选优

从系统的角度出发，采用多目标综合评判方法对我国北太平洋大型远洋拖网渔船船型进行了综合选优，指出在渔船船型优选过程中应计入不确定性并应适当考虑模糊性因素的影响，这样才能更符合客观实际。同时对最优和满意船型的定义和内容进行了探讨。最后提出了一种用于多次仿真结果的简洁综合评分法。     

多机器人装配生产线的构建与仿真

以多机器人装配生产线为研究对象,构建由3台ABB工业机器人与传送带组成的虚拟装配生产线。依据工件的装配工序,通过导入内置工业机器人模型以及（离线）编程,创建多机器人系统仿真I/O信号和动态组件,实现生产线系统的离线编程与仿真模拟。通过虚拟系统的仿真,调试并优化装配过程中机器人的部分作业轨迹和运行姿态。研究表明,所构建的多机器人装配生产线满足实际工作需求,能够在虚拟环境下对生产线的运行轨迹进行预规划;该虚拟仿真系统可以为多机器人生产线的设计与制造提供技术参考与可行性依据。     

突发事件应急设施选址问题的模型及优化算法

综合考虑应急设施选址的公平性、效率性、设立成本等多方面的因素,建立了一个可适应重大突发事件救援设施不同部署策略的多目标规划决策模型.利用模拟植物生长算法的通用模型,提出了基于模拟植物生长思路的目标问题求解方法.通过对实例的计算,结果验证了多目标决策模型的可行性与合理性,模型的求解算法可获得最优解,具有良好的性能.     

神经元网络在电涡流板厚在线检测中的应用研究

主要讨论了多频多参数电涡流检测方法,提出了用神经网络处理多参数信号的方法。通过神经网络计算,分离多个互相干扰的参数,从而直接给出厚度的大小与热轧板的温度,实现单一参数的测量准确性,抑制干扰因素的影响。     

多组分分析的逆矩阵法测定

采用ＢａｃｋｍａｎＤｕ－８Ｂ紫外可见分光光度计的多组分分析附件，以标准食品色素配制标准系列，采用正交试验设计获得最佳逆矩阵方法，可用于混合食品色素样品的分析中，方法可用一般光度计测定简便快速，利用于推广。     

多边界非恒定流控制、监视系统的研制与应用

应用计算机及其控制技术,解决多边界非恒定流物理模型试验中的控制问题,系统能对模型多个边界实现智能化控制,试验中各参数从数据采集,整理到输出均由计算机自动完成,减少了试验过程中的人为干扰因素,实际应用表明,该系统使用方便,运行可靠且控制精度高。