改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

提出了一种将遗传算法与复合形算法相结合而构成的遗传复合形算法．在遗传算法初始化之后，用复合形法选出较好的个体，再用遗传算法寻求最优解，并首次将加权制造成本和质量损失成本同时应用到公差并行设计的优化数学模型中．研制出面向公差并行设计的新的优化软件．经过试验验证较以前的算法有较大改进．     

基于模糊模拟的实数遗传算法及其应用研究

针对模糊模拟在模糊优化问题中存在的计算量大、易收敛到次优解等缺点, 将实数遗传算法与模糊模拟相结合, 提出一种基于模糊模拟实数遗传算法的优化算法。该算法充分利用了实数遗传算法的全局搜索能力和鲁棒性强等优点,从而能较快地得到最优解或准最优解。仿真实例表明了该算法的有效性。     

面向Pareto最优遗传算法的服务组合方法

为了解决Pareto遗传算法在每一次进化操作中都要构造当前进化群体最优解集而影响运行效率的问题,提出了一种面向Parfto最优遗传算法的服务组合方法,以实现Web服务组合的全局优化.用伪二叉树法则构造目标函数的Pareto最优集合,再进行Pareto最优解集排序,最后采用个体相似度计算来确定遗传算法的适应度函数,由此获得一组满足约束条件的Pareto最优解服务集合.实验验证表明,所提方法可以提高多目标遗传算法处理服务组合效率的问题,即使在服务规模较大的情况下,所获得的解与最优值的比率仍能接近90%的水平.     

改进GA优化BP神经网络的电梯群控策略

在遗传算法优化BP神经网络的电梯群控系统基础上,利用遗传算法对候梯时间、乘梯时间、舒适度和运行能耗等评价函数进行搜索具有全局性的进化解,通过BP神经网络按照进化解权值进行寻优,从而获得全局最优解。为提高遗传算法的效率,在遗传操作过程中采用最优个体保存策略,同时采用了交叉率和变异率能够随适应度自动改变的自适应算法,提高了达到最优解的收敛速度。得出最优派梯方案,实现电梯的多目标优化调度。     

进化算法在船体结构优化设计中的应用

结构优化问题在计算上的难点是计算复杂、存贮量大、计算时间长,解决问题的关键是如何提高处理整数与离散型变量的有效性.本文针对船舶结构优化设计问题的特点与计算上的难点,采用可以求解多峰性连续函数全局最优解的分配区间型进化算法进行结构优化.相对简单遗传算法(SGA)在解     

公差分配的优化模型及其解析最优解

运用最优化理论,对指数加工成本函数、改进指数加工成本函数、负平方加工成本函数、负幂加工成本函数建立了公差分配优化模型,进行了算法设计,获得了解析最优解,对提高公差分配水平和促进计算机辅助公差设计具有重要意义.     

多工序公差综合优化方法的研究

公差是机械制造过程中最重要的参数之一,其对加工成本和产品质量有很大影响,以最低加工成本为目标,根据成本与公差间的函数关系,建立了非线性的公差优化模型,并采用遗传算法解决了多零件多工序非线性公差综合优化问题。实例证明该优化模型正确,算法可靠。     

基于改进稳态遗传算法的桥梁有限元模型修正

由于测试误差和结构参数的不确定性,有限元模型修正的局部最优解和全局最优解均有可能是真实解。为了同时获取模型修正的局部最优解和全局最优解,文章提出一种改进的稳态遗传算法(ISSGA)。该算法通过一种双角度算子来判定目标函数的可行解,并通过定义可行解的伴侣解不断优化解的位置,实现目标函数局部最优和全局最优解的寻找。通过两个测试函数和一座混凝土箱梁桥模型修正案例,验证了ISSGA算法的精度、稳定性和计算效率,并明确了算法中各个参数的取值依据。结果表明:ISSGA可同时获得目标函数的局部和全局最优解;双角度算子可有效避免局部最优解的遗漏;ISSGA算法为获得模型修正合理解提供了可能。     

时序约束条件下协同制造链多目标优化

为了实现企业间制造资源的共享与优化配置,针对网络制造环境中复杂产品的制造任务,提出了协同制造链的概念.建立了整体运行成本与生产负荷最小化的多目标函数模型,分析了其时序约束条件;应用非支配排序遗传算法对多目标优化模型进行求解,获得了Pareto最优解集;应用TOPSIS方法在Pareto最优解集中选择最优解.仿真计算结果表明,提出的模型和算法能够获得满意的解.     

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．     

采用定价机制的多媒体系统多资源分配算法

针对多媒体系统多资源分配问题,提出了一种基于定价机制的多资源分配算法.假设资消耗函数是凸函数,从而推导出资源分配问题是凸规划问题,可以通过拉格朗日对偶分解理论求解,确定资源的价格并得到最优的资源分配.对于单资源分配问题,使用多标拍卖算法确定最优的资源分配.仿真实验结果表明:对于单资源分配问题,当任务的投标数大于15时,系统总的服务质量水平达到近似最优;对于多资源分配问题,基于定价机制的多资源分配算法性能优于现有算法,且算法复杂度更低.     

一种引入互斥关系的功能单元分配算法

为使条件分支数据通道中功能单元的分配结果得到进一步优化,在数据流图操作相容性分析中引入操作间互斥关系,并构建基于图论的分配模型.使用团划分算法在该模型上进行功能单元分配,同时提出一种针对功能单元分配问题的团划分启发式方法.不仅提高了团划分算法求解功能单元分配问题的计算结果一致性,而且使算法的收敛速度得以提高.根据实验结果,该算法得到的数据通道中所需功能单元平均减少了41%,同时执行速度加快了50%.     

基于博弈论的多机器人任务分配算法

为了寻找一种合理有效的多机器人任务分配算法,基于多机器人协作救火任务环境,以博弈论纳什均衡为基础,研究多机器人的任务分配问题。根据任务模型特点和纳什均衡的主要特征提出了一种基于博弈论的任务分配算法。博弈的效用函数同时考虑了距离、火势和燃烧时间等因素,机器人根据此效用函数选择行为策略,促使机器人尽快扑灭惩罚值较大的火灾而获得较大的奖励值。利用任务总收益函数值的大小评价算法的优劣性。收益函数与火势、燃烧时间和机器人扑灭火灾数有关,这切合实际救火模型。实验结果证明了该任务分配算法的有效性。     

认知无线电下航空通信频谱信道分配方法

在现代航空通信,尤其是以机场周边、战争区域等通信信道使用频繁并且各种有源或者无源干扰较大的通信环境下,传统的通信信道分配方法很难满足高速率大容量通信的需求。针对这种情况,提出了一种基于认知无线电的动态航空通信频谱信道分配方法。该方法利用通信延时,信噪比门限值和频谱分配效应等级来构建一种以通信质量为标准的反馈频谱分配模型,并利用该模型动态修正基于功率的信道分配方法。仿真从信号接入率和分配函数收敛速度两方面分析了所提出的方法、图色理论频谱信道分配方法和博弈论频谱信道分配方法的性能,结果表明,所提出的方法具有更高的信号接入率和更快的收敛速度。     

多信道无线多跳网络中视频流的跨层优化

为提高视频流在多信道无线多跳网络中的传输质量,提出了一种分布式的跨层优化算法.首先对信道分配、干扰、带宽分配、延时分配和视频传输失真进行了数学建模,然后基于凸规划和拉格朗日对偶分解理论,在视频流端到端延时限制下通过调整信源编码速率、链路带宽、链路平均延时上限及射频和信道分配来最小化总的视频流失真.理论分析和数值仿真表明,所提出的分布式跨层优化算法可以收敛到全局最优解.     

GOP-Level Bit Allocation Using Reverse Dynamic Programming

An efficient adaptive group of pictures(GOP)-Ievel bit allocation algorithm was developed based on reverse dynamic programming(RDP).The algorithm gives the initial delay and sequence distortion curve with just one iteration of the algorithm.A simple GOP-level rate and distortion model was then developed for two-level constant quality rate control.The initial delay values and the corresponding optimal GOP-level bit allocation scheme can be obtained for video streaming along with the proper initial delay f...     

自适应阵列天线区域覆盖算法研究

文章分析了自适应阵列天线信号空间分割原理,介绍了自适应阵列天线区域资源传统分配算法:固定式区域资源分配算法和最大最小区域资源分配算法.针对自适应阵列天线区域资源传统分配算法存在的问题,提出了基于最小标准差的区域资源改进分配算法,并介绍了其区域资源分配原理和计算方法.通过对以上三种区域资源分配算法的通话阻塞率仿真可知,最小标准差区域资源分配算法相对于区域资源传统分配算法可降低通话阻塞率,负载平衡效果最好.     

基于服务质量的动态资源分配算法

在网络虚拟化过程中,当前大多数物理资源分配算法,主要考虑了资源利用率和网络收益,而忽略了虚拟网络请求的服务质量,从而在不同用户之间造成不公平。针对该问题,提出基于服务质量的动态资源分配算法。该算法在空闲时频资源非连续情况下,只有当虚拟网络请求的生命周期足够长,满足重分配影响因子情况下,才优先为资源量小的虚拟网络请求重分配物理资源;在空闲时频资源连续情况下,综合考虑优先级、时间容忍和网络收益因素影响,为虚拟网络请求分配相适应的物理资源。仿真结果表明,该算法相对于传统基于生命周期的动态资源分配算法和贪婪动态分配,在实现物理资源高效利用的前提下,不但保障了虚拟网络请求的服务质量,而且降低了该算法的运行时间。     

一种基于分布式动态带宽分配的调度算法的研究

针对共享网络结构模型和消息模型，在分析网络控制系统调度算法特点的基础上提出了一种基于分布式动态带宽分配的调度算法，从带宽分配算法和分布式动态调度的实现方法两方面进行了详细描述。该算法可以满足不同节点的时间精度要求，有效利用了带宽，具有更高的灵活性和更好的容错能力。     

基于对偶分解的 MU-CoMP 联合资源分配算法

在MU-CoMP-JT(multi-users coordinated multiple-points joint transmission)资源分配算法中,大多数将功率分配与子载波分配分为独立的2个部分进行独立求解,这样势必会降低系统性能,而实际上子载波分配和功率分配是密切相关的.为了有效地提升系统吞吐量,采用了迫零预编码技术,研究了一种在多个小区和多个子信道之间联合优化用户调度与功率分配的资源分配算法,该算法以最大化用户权重速率为目标,基于对偶分解理论,将原优化问题分解为多个独立优化的子问题.仿真结果表明,该算法与最优的穷尽分配算法相比性能有所降低,但有效地降低了复杂度,同时也能获得较好的性能.