柔性联结配重系统同步升降控制研究

钢丝绳联接的配重升降时,其同步控制对速度、响应、精度和平稳性等指标要求很高,且宽负载工况下,定参数PID难以满足控制要求.本文首先设计了变基准主从策略作为底层策略,实现系统设计的最大升降速度和精度.其次提出一种变参数PID自适应控制方法.该方法将参数Kp、Ki、Kd,按照整定规则作为代价项引入偏差目标函数,用于元启发算法适应度计算.对于搜索到的参数组(Kp、Ki、Kd),当代价项较小时,目标值较小,适应度较大.因此,算法能自适应整定参数以获得最小偏差值.分别采用遗传和粒子群算法进行实时参数整定、偏差优化和同步追随,并与定参数PID进行同步效果比较.仿真结果显示:变参数PID自适应控制方法适应宽负载工况,其精度、响应以及稳定性指标全面优于定参数PID.基于变基准策略的PID参数自适应控制方法能够实现大惯性系统的快速、稳定同步升降.     

求解复杂多目标优化问题MOEA/D-GEP算法

针对复杂多目标优化问题,提出一种基于演化建模的MOEA/D（基于分解的多目标遗传算法）求解算法（MOEA/D-GEP）.该算法利用MOEA/D算法思想分解多目标优化问题,对分解后得到的可行解用基于模拟退火的GEP算法建模,从中选取预测值较好的点进入下一次真实适应值的计算.采用国际公认的ZDT,DTLZ等测试函数进行实验验证,并与MOEA/D-EGO演化多目标优化算法进行了比较.实验结果表明：该算法在IGD性能指标上有较好的表现,说明将演化建模技术引入MOEA/D算法提高了种群个体分布模型的精度,降低了求解复杂多目标优化问题的计算成本.     

数字信号处理器代码生成的地址分配自适应遗传算法

为了高质量地生成对数字信号处理器自增/减间接寻址模式的目标代码,提出了地址分配自适应遗传算法.该算法的核心思想为:对地址分配方案进行二进制编码,适应度函数通过地址寄存器变化轨迹的非邻接标记之和的倒数来计算,再通过自适应策略对适应度高的个体以较低概率进行顺序交叉和交换变异操作,使良好基因得以保护进入下一代,并对适应度低的个体赋予较高概率,使较差基因被淘汰掉,从而能实现逃离局部最优并能快速收敛.通过对大量随机变量访问序列进行仿真试验,结果表明该算法运行效率较高,地址计算指令代价比Liao的算法和Leupers的算法分别减少11%和8%.     

文化粒子群优化算法

为了提高粒子群优化(PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",给出了文化粒子群优化算法.该算法模型将PSO纳入文化算法框架,组成基于PSO的主群体空间和知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化.下层主群体空间定期贡献精英个体给上层知识空间,上层知识空间经演化后,定期贡献精英个体给下层主群体空间,于是形成"双演化双促进"机制,从而实现增加PSO的群体多样性.在以卫星舱和印刷电路板布局设计为背景的算例中进行了数值验证,结果表明对于该算例,该方法的计算精度和计算效率比遗传算法、PSO算法高.     

基于奇异矩阵分解法的河道糙率反演计算方法

为了提高河道糙率计算的精度,在奇异矩阵分解法的基础上提出了河道糙率反演计算方法,并通过编程实现了算法.该算法以水位计算值与实测值在非恒定流整个计算时程中误差逐渐减小作为目标函数,并通过对计算域中测点值输出误差的不断迭代校正,达到求解目的.东江108km天然河道糙率率定结果表明,该河道糙率反演计算方法精度较高,可用于河道过流能力及复杂河网水动力模拟分析,可解决欠定的糙率率定问题并提高模型的实用性和洪水预报精度.     

基于EA-SA的卫星初始轨道确定算法

卫星初始轨道的精度将直接影响到最终轨道的精度,因此为了提高卫星初始轨道计算精度,提出了一种基于进化算法(EA)和模拟退火算法(SA)的卫星初始轨道确定算法.介绍了该算法的Lambert定理形式,阐述了该算法的实现步骤,并结合某次卫星定轨实际情况验证了该算法的可行性和有效性.实践证明,该算法具有较强的局部和全局搜索能力,其定轨精度比目前常用的定轨算法高,具有较好的工程适用性.     

一种基于等位基因原理的NSGA-Ⅱ算法

NSGA-Ⅱ算法是通过模拟达尔文进化原理,采用选择、交叉和变异等操作算子,对个体种群进行繁殖和进化,以实现多目标优化.在NSGA-Ⅱ算法进化过程中,变异或交叉操作应用于个体的所有基因.但在真实的自然变异过程中,生物体根据等位基因频率的原理,不会整个基因发生变异,而只有少数基因会发生变异.同时,在交叉操作中该生物体仍有变异的机会.为了完全模拟自然变异过程,笔者提出了一种基于等位基因原理的NSGA-Ⅱ算法,该算法允许个体在变异过程中保持某些基因不变,在交叉操作中却仍有变异的机会.实验结果表明,与其他多目标进化算法相比,该算法显著提高了搜索性能,且具有收敛性强和不易陷入局部极小的特点.     

基于分组光纤被动星型网的FFT算法及其选路

通过分析两类特殊置换———组内置换和组置换的特征 ,利用这两种置换存在无冲突路由算法的特性给出了FFT运算在分组光纤被动星型网上的实现及其路由算法 .在适当分组的情况下 ,本算法在n个处理器的分组被动星型网上计算n点FFT的总通信开销为T =2logn 1个时间片 ,此时硬件上需要n个连接器和 2n n个发送器和接收器 ,算法的时间代价和硬件代价平衡 ,算法性能达到最优 .     

改进小生境遗传算法在元搜索引擎调度优化中的研究

针对多独立搜索引擎组合调度时查询精度、查询完全度和响应时间不理想等问题,结合元搜索引擎调度特点对多独立搜索引擎组合调度进行动态优化。文中借鉴小生境思想,将小生境技术与遗传算法、相结合,提出了一种多目标组合优化调度的改进小生境遗传算法。该算法使每个个体在其小生境内进行局部寻优操作,保证了群体的多样性,增强了局部搜索能力,抑制了种群的早熟现象。在多个子目标不能同时达到最优时,采用个体综合适应度对各个目标函数的适应度进行加权,来协调优化各搜索引擎的组合,找到搜索引擎组合调度序列的非劣解。仿真实验结果表明该算法提高了元搜索引擎的调度效率,在查询精度和计算速度上均优于常用的查询优化技术。     

一种鲁棒的人眼光斑定位算法

光斑的检测和定位是视线跟踪系统中的一个重要环节,其定位精度直接影响视线跟踪系统的精度.目前常用的基于灰度二值化的光斑检测方法,容易受到光斑亮度变化和镜面反光等因素的影响.径向对称变换(RST)是一种有效的圆形目标检测技术,对上述干扰具有较好的鲁棒性,但计算代价偏高.为此提出了一种改进的径向对称变换(IRST),有效降低了算法的计算代价.在引入IRST实现光斑检测之后,再结合自适应二值化和重心法实现光斑的精确定位.实验结果表明,IRST算法的光斑检测鲁棒性明显高于基于灰度二值化的方法,而计算代价明显低于基于经典RST的光斑检测算法,最终的定位精度也优于其他同类算法.