基于免疫蛙跳算法的梯级水库群优化调度

针对混洗蛙跳算法存在的问题,结合克隆选择算法和混洗蛙跳算法各自优势,提出了一种免疫蛙跳算法(ISFLA),并将其应用于梯级水库群优化调度中. ISFLA将克隆选择算法嵌入到混洗蛙跳算法框架中,对整个群体循环进行分组进化与混合,在混合之后构造子群体执行克隆选择操作, 以提高算法的局部搜索能力.通过实际工程验证了该算法的可行性与高效性,从而为梯级水库群发电调度问题的求解提供了一种新的途径.     

函数优化的量子蚂蚁算法

借鉴蚁群算法的进化思想,提出一种求解连续空间优化问题的量子蚂蚁算法.该算法主要包括全局搜索、局部搜索和信息素强度更新规则.在全局搜索过程中,利用信息素强度和启发式函数确定蚂蚁移动方向.在局部搜索过程中,提出了基于Delta势阱的量子搜索,以改善寻优性能,加快收敛速率.通过实例验证表明了该算法的有效性.     

改进的逆解耦自抗扰内模控制在磨矿中的应用

针对磨矿分级系统的多变量、强耦合、大时滞等特性,提出改进的逆解耦自抗扰内模控制方法。利用逆解耦方法实现磨矿分级系统的解耦,对解耦后的子系统采用改进的内模控制和线性自抗扰控制。通过引入内模补偿器和增益对时滞进行补偿,减小了系统对模型的依赖度,通过调节线性自抗扰控制器参数、内模补偿器参数和增益来抑制模型失配、外部干扰及不确定性因素对系统带来的不利影响。仿真结果表明,改进的逆解耦自抗扰内模控制方法有较好的解耦性能、跟踪性能和鲁棒性能,验证了此方法是有效的。     

基于规则的离散事件系统模型与规则匹配研究

将专家系统中的产生式规则表示方法和规则匹配策略引入离散事件系统的控制过程中,研究规则式描述离散事件系统的逻辑关系,按照被动对象划分规则集,形成结构化的规则库;利用正向规则锁定-反向匹配方法缩小规则集的搜索范围,提高规则匹配的效率,为实现复杂系统的控制提供一种可行方案.     

求解零空闲置换流水车间调度问题的离散烟花算法

针对以最小化最大完工时间为目标的零空闲置换流水线调度问题,提出了一种带有局部搜索的离散烟花算法.首先,结合调度问题的置换特征,定义了基于工件序列的编码方式;其次,结合反转和交换等操作重新定义了爆炸算子和变异算子;再次,开发了基于插入邻域的局部搜索策略,以增强烟花算法的局部搜索能力;最后,采用实验设计探讨了关键参数对算法性能的影响.基于Taillard基准问题的对比分析结果表明:所提方法在寻优精度、稳定性等指标上优于标准烟花算法、离散萤火虫算法、离散蛙跳算法、离散粒子群算法和遗传算法,且不劣于结合变邻域搜索的粒子群优化、混合离散粒子群优化、杂草优化等算法.     

基于模型解耦的双通道旋转弹分数阶控制

为了提高旋转弹系统的控制品质,采用分数阶控制器进行双通道旋转弹控制系统设计。建立了旋转弹系统控制模型,进行线性化处理和解耦控制,并对解耦后的数学模型设计了分数阶PI^λD^μ控制器。针对分数阶控制器的参数整定问题,提出一种基于惯性权重的自适应粒子群优化算法,引入惯性权重非线性调整策略来平衡控制全局与局部搜索,从而得到全局最优解。仿真结果表明,该控制模型和控制器的设计合理可行。     

一种基于逆动力学模糊规则的自适应控制方法

将模糊控制规则归结为控制对象的逆动力学过程模糊辨识问题,提出了一种基于逆动力学过程模糊规则模型的控制算法,通过控制对象逆动力学过程模糊规则模型离线辨识,直接产生形成与控制对象运动规律相适应的初始控制规则,并根据对象逆动力学过程模糊规则模型在线辨识结果,对控制规则进行在线调整.仿真结果表明,所设计的模糊控制器具有良好的控制效果与适应性.     

基于多交换邻域搜索的多维0/1背包问题竞争决策算法

提出了一种求解多维0/1背包问题的竞争决策算法,算法采用一种新的资源交换规则——多交换的资源交换规则,使问题具有更大的邻域搜索空间,从而避免问题陷入局部最优解,同时通过对可行解的随机部分扰动进一步扩大问题的搜索空间.经过测试表明:算法具有计算时间短,求解效果好的特点.     

基于自适应多局部搜索memetic算法的多跑道地面等待问题求解

建立了一种综合考虑航班延误成本差别、续航航班延误时间的单机场地面等待问题优化模型, 对独立运行的多条跑道进行合理、有效分配, 满足大型繁忙机场的运营需求; 然后提出了一种自适应多局部搜索memetic算法来加以求解. 鉴于问题模型的复杂性以及单一局部搜索memetic算法对复杂问题显露出的较弱的寻优能力和收敛性, 提出的自适应多局部搜索memetic算法在不同阶段采用不同的局部搜索策略, 其中自适应定向局部搜索策略使个体的搜索速度根据个体、最优个体以及群体信息进行调整. 通过对多组仿真算例进行计算, 并与其它典型算法的求解结果进行对比, 实验结果表明了所提模型与算法的有效性.     

电阻加热炉解耦模糊Simth预估PID控制研究与仿真

在电阻加热炉系统中,提出一种解耦模糊Smith预估PID控制器来优化系统的动态响应性能指标,并改善系统因被控对象参数改变或因干扰作用引起系统控制性能变差的现象。通过对具有纯滞后的一阶惯性电阻加热炉系统的仿真可见,解耦模糊Simth预估PID控制器获得的系统动态响应性能指标明显优于常规的PID控制器或Smith预估PID控制器,且在被控对象参数改变或出现干扰时系统的控制性能也得到了较好的改善。解耦模糊Smith预估PID控制的模糊语言规则少,系统响应速度较快。     

自适应分组量子衍生蛙跳算法

为提高传统蛙跳算法的优化能力,基于组内平均目标函数值实施动态分组,采用多量子比特概率幅实施个体编码,基于组内最优蛙和组间最优蛙确定旋转角度,采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施组内最差蛙的更新.标准函数极值优化的实验结果表明,该算法的单步迭代时间较长但优化能力较传统蛙跳算法约有两个数量级的提高,从而表明提出的分组策略和编码方法切实能够提高传统蛙跳算法的优化能力.     

Novel multi-objective optimization algorithm

Many multi-objective evolutionary algorithms （MOEAs） can converge to the Pareto optimal front and work well on two or three objectives, but they deteriorate when faced with manyobjective problems. Indicator-based MOEAs, which adopt various indicators to evaluate the fitness values （instead of the Paretodominance relation to select candidate solutions）, have been regarded as promising schemes that yield more satisfactory results than well-known algorithms, such as non-dominated sort- ing genetic algorithm （NSGA-II） and strength Pareto evolutionary algorithm （SPEA2）. However, they can suffer from having a slow convergence speed. This paper proposes a new indicatorbased multi-objective optimization algorithm, namely, the multi- objective shuffled frog leaping algorithm based on the ε indicator （ε-MOSFLA）. This algorithm adopts a memetic meta-heuristic, namely, the SFLA, which is characterized by the powerful capability of global search and quick convergence as an evolutionary strategy and a simple and effective E-indicator as a fitness assignment scheme to conduct the search procedure. Experimental results, in comparison with other representative indicator-based MOEAs and traditional Pareto-based MOEAs on several standard test problems with up to 50 objectives, show that ε-MOSFLA is the best algorithm for solving many-objective optimization problems in terms of the solution quality as well as the speed of convergence.     

基于并行云变异蛙跳算法的梯级水库优化调度研究

本文针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)早熟收敛的问题,将云模型算法融合于SFLA算法中,形成一种云变异蛙跳算法(normal cloud mutation SFLA,NCM-SFLA),弥补混合蛙跳算法后期容易陷入局部最优的不足.同时利用算法易于并行的特点,在多核环境下基于.NET4的并行拓展库(parallel extensions)进行算法的并行优化.将其应用于梯级水库优化调度中,实例计算表明,与多维动态规划算法(MDP)相比,NCM-SFLA方法具有更好的全局寻优能力和较快的收敛速度,在现有的计算条件下该并行算法能有效缩短程序运行时间,求解梯级水库优化调度问题是合理、有效的.     

Membrane-inspired quantum shuffled frog leaping algorithm for spectrum allocation

To solve discrete optimization difficulty of the spectrum allocation problem,a membrane-inspired quantum shuffled frog leaping(MQSFL) algorithm is proposed.The proposed MQSFL algorithm applies the theory of membrane computing and quantum computing to the shuffled frog leaping algorithm,which is an effective discrete optimization algorithm.Then the proposed MQSFL algorithm is used to solve the spectrum allocation problem of cognitive radio systems.By hybridizing the quantum frog colony optimization and membrane computing,the quantum state and observation state of the quantum frogs can be well evolved within the membrane structure.The novel spectrum allocation algorithm can search the global optimal solution within a reasonable computation time.Simulation results for three utility functions of a cognitive radio system are provided to show that the MQSFL spectrum allocation method is superior to some previous spectrum allocation algorithms based on intelligence computing.     

A ε-indicator-based shuffled frog leaping algorithm for many-objective optimization problems

Many-objective optimization problems take challenges to multi-objective evolutionary algorithms.A number of nondominated solutions in population cause a difficult selection towards the Pareto front.To tackle this issue,a series of indicatorbased multi-objective evolutionary algorithms(MOEAs)have been proposed to guide the evolution progress and shown promising performance.This paper proposes an indicator-based manyobjective evolutionary algorithm calledε-indicator-based shuffled frog leaping algorithm(ε-MaOSFLA),which adopts the shuffled frog leaping algorithm as an evolutionary strategy and a simple and effectiveε-indicator as a fitness assignment scheme to press the population towards the Pareto front.Compared with four stateof-the-art MOEAs on several standard test problems with up to 50 objectives,the experimental results show thatε-MaOSFLA outperforms the competitors.     

磨矿流程优化控制的分布式仿真平台

磨矿工业流程具有多变量、强非线性、大时滞、时变性等综合复杂性及多个生产设备因矿浆而相互关联的复杂性,为进行其优化控制实验,开发了由优化计算机与监控计算机、ControlLogix控制器,虚拟执行与检测设备,以及虚拟磨矿过程对象组成的磨矿流程优化控制分布式半实物仿真平台.虚拟对象的仿真软件是基于磨矿分级过程动态模型,以便于实现动态优化控制.该平台可为研究磨矿流程先进控制技术以及产品粒度、能耗等生产指标的优化控制方法的研究提供便捷、可靠、直观的工程化验证环境.     

基于差分进化的混合蛙跳算法

为高效处理3D视线跟踪技术中的非线性优化问题,使系统满足实时准确及稳定性需求,以差分进化(differential evolution, DE)为核心,结合混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)及Nelder-Mead单纯形法算法思想,提出了一种新型混合算法,即DE-SFL-NM混合算法。利用无穷乘积的性质对DE-SFL-NM进行了收敛性分析,并得出依概率收敛结论。使用包含单、多模态的10个基准测试函数的数值实验结果进行比较,验证了该算法在收敛速度、求解精度及鲁棒性能方面的有效性和进步性。同时,应用DE-SFL-NM快速且精准地求解了3D视线跟踪系统中的角膜曲率中心。     

混合蛙跳算法自适应参数调整改进策略

针对基本混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFL)在求解高维复杂问题时的不足,本文提出一种自适应参数调整的改进策略。首先,利用变公比数列分析了SFL更新轨迹的收敛性;在此基础上,利用系统稳定性分析方法,提出在SFL更新公式中基于比例系数和适应度标准差来自适应调整更新的方法。最后,基于3组共8个标准测试函数将本文改进SFL与基本SFL和4个改进型粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)作对比,验证了本文改进策略对各类复杂函数的高效性;同时,对比了改进SFL与基本SFL和wPSO在求解高维问题时的性能,验证了改进SFL对高维问题求解的有效性。     

数控铣、滚齿复合机床虚拟样机机电异构仿真

机电异构建模与仿真技术是数控机床动态性能分析的难点和重要方法之一.以带负载的电动机数学模型为基础,以数控铣、滚齿复合机床水平进给系统为研究对象,借助ADAMS/Controls模块将ADAMS动力学模型与MATLAB控制模型结合起来,建立机电异构系统的虚拟样机.在MATLAB7.0中对虚拟样机进行仿真,利用仿真结果分析了交流伺服电机在带负载情况下的控制力矩特性,为数控机床机械与电气参数匹配的研究奠定了基础.