基于改进的NSGA-II的卫星星座构型分层优化策略

针对卫星星座系统一体化设计方法运算开销庞大的缺陷,提出了卫星星座构型分层优化策略,其核心是改进了非支配排序算法的非劣性分层遗传算法(NSGA-II).新的非支配排序算法结合了Jensen的递归方法和快速排序法的优点,其鲁棒性优于递归方法和快速排序法,改进的NS-GA-II算法其计算复杂度O(MNlog N)也远小于原NSGA-II算法的O(MN2).最后,将新的优化策略用于区域导航卫星星座构型的优化设计,并利用Matlab和Satellite Tool Kit(STK)对星座进行了仿真.仿真结果表明,设计的导航星座位置定位精度平均值达到2.73,采用新的优化策略的运算开销为采用原优化策略的13.3%,大大降低了卫星星座构型优化设计的运算开销,为卫星星座系统一体化设计方法的实用化建立了良好的基础.     

两类特殊线性规划算法的改进

本文拟将对线性规划中的对偶单纯形法和运输问题中的表上作业法中选取出基变量或者入基变量的准则进行改进,给出一种新的换基准则,按该方法进行优化运算,可以使这种两种算法的迭代次数减到最少,从而加快运算速度.尤其适合于大系统线性规划问题的求解.     

基于原—对偶内点法的二次电压—无功功率优化

基于原－对偶内点法对电力系统的电压－无功优化问题进行了分析,首先对原－对偶内点法进行了扩展,使之能处理电压－无功优化控制中大量不等式约束;此外,提出了一种新的壁垒参数和步长的控制策略,并采用了一种有效的预测－校正方法来提高算法的收敛速度。实际电网中优化计算表明,原－对偶内点法可有效地解决大规模电网的电压－无功优化问题。     

最小二乘模型下图像恢复的原—对偶算法的研究

由于正则化方法进行图像恢复过程中,往往需要调正则化参数,不同的图像要想得到较好的恢复效果,正则化参数可能并不相同.这里建立最小二乘模型进行模糊图像恢复,不需要调节正则化参数,简化了恢复过程.文中采用一阶原-对偶方法解带约束的最小二乘问题的图像恢复,并在原-对偶的解法上加以改进,采用整体代换的方法计算.实验证明,采用最小二乘模型的原-对偶的改进算法大大节省了迭代运算的时间,且在恢复无噪声的图像时不管是视觉感受上还是从PSNR峰值来看,恢复效果比原-对偶算法好.     

解决影片递送问题的改进混合遗传算法

影片递送问题(简称FDP)是一个典型的NP-Hard组合优化问题.遗传算法是一种生物自然选择与遗传机理的随机搜索与优化方法.论文针对影片递送问题的特点,在遗传算法中引入新的交叉算子,同时对进化个体进行可行化及结合2-opt邻域搜索也提高了运算效率,设计出一种改进的混合遗传算法.具体实例测试表明在解决FDP时新算法的有效性.     

非单调型变分不等式问题的新双投影算法

投影算法作为一种求解变分不等式的简洁方法,常常要求所涉及的映射具有某种单调性,文献(M. Ye,Y. He. Computational Optimization and Applications,2015,60(1):141-150.)将双投影算法的标准单调性假设,用一个对偶变分不等式的解集非空的假设来替代,提出了一种新的算法,并建立了其全局收敛性.在此基础上,选取不同的超平面,提出新的算法.在对偶变分不等式问题的解集非空的假设下,建立其全局收敛性,并给出数值实验结果.     

物理层网络编码与LDPC码联合系统设计及性能优化

在双向中继通信系统中,针对物理层网络编码与LDPC码联合方案编译码算法复杂度较高、译码运算时间较长等问题,提出了一种新的系统性能优化方案.首先设计了基于QPSK调制的物理层网络编码与LDPC码联合通信系统模型,给出中继映射方案和系统各节点译码算法;然后分析了联合通信系统中LDPC码的码率、码长、最大迭代次数等因素对系统误比特率性能的影响,对系统性能进行改进优化;最后对系统译码迭代方案进行优化.实验仿真表明,该通信系统优化方案能够保证良好的译码性能、缩减译码运算时间、提升信息交换效率.     

基于混沌遗传算法的PHEV能量管理策略优化

提出了一种新的混沌遗传算法,改进了混沌映射和遗传算法的结合方式,使种群在进化的过程中能够混沌搜索解空间,从而增强遗传算法的遍历性.该算法有效地克服了遗传算法局部收敛的缺陷.在软件ADVISOR2002中,以一辆采用模糊能量管理策略的插电式混合动力电动汽车(Plug-in Hybrid Electrical Vehicle,PHEV)为研究对象,应用该混沌遗传算法对其隶属函数和控制规则进行了优化.仿真结果表明,该算法可以实现对模糊控制器的全局优化.与原模糊控制策略相比,优化后的燃油经济性提高了5.15%,CO排放减少了6.39%.     

大规模网络最大流对偶图算法模型及实现

在网络最大流算法的研究中,为了减少计算量,提出了许多改进的方法.基于图论中的最大流最小割定理,利用网络流图的对偶图的最短路径求网络最大流,对求最短路径的Dijkstra算法进行了研究,给出了一种改进的Dijkstra算法模型,该算法采用了堆排序中的小根堆来选择最短路径结点,使用集合运算对堆中的结点进行处理,使得参加运算的结点数减少,提高了算法的效率.     

基于移动窗FICA和SOM方法的心动异常诊断

该文针对在线独立成分分析算法学习速率以及收敛性难以把握的问题,提出了一种利用变窗体移动窗附加在实时信号上的快速独立成分分析(Fast independent component analysis,FICA)改进算法,不但满足在线处理要求,而且不用考虑学习速率的问题,节省存储空间并提高运算效率。利用自组织映射(Self-organizing maps,SOM)神经网络算法在动态分类上的优势,采用变移动窗快速独立成分分析与自组织映射相结合的方法对心动异常数据进行了分类。实验表明,该方法能有效地提高速率和实现实时故障分类。     

二次半定规划一个原始对偶路径跟踪算法

本文提出求解二次半定规划的一个基于H..K..M方向的原始对偶路径跟踪算法.文中首先导出确定H..K..M方向的线性方程组,并证明该搜索方向的存在唯一性;然后给出算法的具体步骤,并证明算法产生的迭代点列落在中心路径的某个邻域内.最后采用Matlab(R2011b)数学软件编程对算法进行数值试验.数值结果表明算法是有效的.     

求解P_*(τ)阵线性互补问题的高阶宽邻域内点算法

对P*(τ)线性互补问题提出了一种高阶宽邻域内点算法,在算法的每步迭代过程中,基于线性规划原始-对偶仿射尺度算法的思想来求解一个线性方程组,得到迭代方向,再适当选取步长,得到算法迭代的多项式复杂性.     

框式凸二次规划原始-对偶势下降内点算法

基于线性规划原始-对偶内点算法的思想,对框式凸二次规划提出了一种新的内点算法-原始-对偶势下降内点算法.算法取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长,并证明了新算法具有O(nL)的迭代复杂性.     

An improved GT algorithm for solving complicated dynamic function optimization problems

An improved Guo Tao algorithm (IGT algorithm) is proposed for solving complicated dynamic function optimization problems, and a function optimization benchmark problem with constrained condition and two dynamic parameters has been designed. The results achieved by IGT algorithm have been compared with the results from the Guo Tao algorithm (GT algorithm). It is shown that the new algorithm (IGT algorithm) provides better results. This preliminarily demonstrates the efficiency of the new algorithm in complicated dynamic environments.     

基于代数等价路径的一类线性约束凸规划问题的内点算法

对于满足尺度李谱希茨条件的一类线性约束凸规划问题,提出了一种基于代数等价路径的原始-对偶内点算法,并讨论了计算复杂性.该算法可以在任一内部可行点启动,并且全局收敛,当初始点靠近中心路径时,此算法便成为中心路径跟踪算法,总迭代次数为O(nL),其中L是问题的输入长度,数值实验结果表明算法是有效的.     

并行环境下的柔性PDM系统框架研究

文章分析了目前PDM系统常用构造框架及存在问题,运用构件技术和软件代理技术,提出了并行环境下的柔性PDM系统的模型,并详细给出了该模型的体系结构和框架中的内部构造。该模型增加了系统结构的灵活性,使得系统的可维护性和重用性上升,进一步增强了系统的开放性、集成性和通讯效率。     

框式凸二次规划宽邻域原始-对偶势下降内点算法

基于线性规划原始-对偶势下降内点算法的思想,对框式凸二次规划提出一种新的内点算法宽邻域原始-对偶势下降内点算法.算法选取牛顿方向作为迭代方向,利用势函数选择迭代步长,分析算法的多项式迭代复杂性,并证明新算法具有较好的迭代复杂性O(nL).     

混合遗传算法在随机规划问题中的应用

以含有机会约束的生产管理动态规划问题为例,基于随机模拟技术的混合遗传算法实现最优化决策,构造了数学模型。采用ＶＢ编辑,计算机模拟结果显示该模型能很好解决生产过程中的最优化决策问题,它是简单的基于二进制编码的遗传算法所不能解决的。该算法具有很高的鲁棒性,避免了在局部最优解附近徘徊,且因为随机规划问题要求许多数学知识,而算法本身并不要求对优化问题的性质作一些深入的数学分析,从而对那些不太熟悉数学理论和     

基于PLM Services的异构PDM系统集成

针对目前异构PMD集成存在的问题,在研究和分析国际对象管理组织OMG最新发布的PLM Services规范的基础上,提出了一种基于PLM Services技术的异构PDM系统集成架构.该架构解决了2个关键问题:建立以PLM Service为标准的服务框架,以Web服务方式为客户提供异构平台产品数据的实时交互, 为企业间基于Internet的协同设计提供实现环境;利用PLM Service的标准数据格式,建立数据模式设配器,实现PDM系统与PLM Service标准之间的数据模式的映射.将该框架应用于汽车行业2个PDM系统的集成,取得了良好的实际效果,与同类研究成果相比,该架构具有效率高,开发周期短,成本低,能够快速灵活地支持产品协同开发.最后,针对PDM工作流数据管理的集成,提出了进一步的研究工作设想.     

基于工作流技术的PDM文档管理

首先分析了PDM动态文档的流转问题，给出了一种PDM动态文档的流转机制．并且提出了一套基于扩展Petri网的PDM动态文档流程建模方法，给出了扩展Petri网的形式化定义以及建模规则，在此基础上描述了PDM动态文档流程的实例化以及PDM动态文档管理的具体实现。