模拟退火算法优化堆H芯设计

在反应堆物理设计中,为了展平堆芯功率、提高核燃料利用率和降低运行成本,必须对堆芯燃料管理作优化设计.该文着重介绍了模拟退火算法,针对优化堆芯物理设计提出了优化目标函数和罚函数,采用罚函数处理的方法进行模拟退火算法,对NHR-200反应堆作了实例计算,使首炉循环未的有效增殖因子Keff提高了2.5%,展平了功率分布,得到了令人满意的结果.     

模拟退火算法优化堆芯设计

在反应堆物理设计中 ,为了展平堆芯功率、提高核燃料利用率和降低运行成本 ,必须对堆芯燃料管理作优化设计。该文着重介绍了模拟退火算法 ,针对优化堆芯物理设计提出了优化目标函数和罚函数 ,采用罚函数处理的方法进行模拟退火算法 ,对 NHR- 2 0 0反应堆作了实例计算 ,使首炉循环末的有效增殖因子 Keff提高了 2 .5 % ,展平了功率分布 ,得到了令人满意的结果     

一种约束工程设计问题的入侵性杂草优化算法

提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法.该算法模拟杂草克隆、占地生长与繁殖的自然行为,具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点,算法简单而有效,具有准确的全局搜索能力.结合罚函数方法将提出的算法应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果,同时也显示了它在求解复杂工程设计优化问题时的全局寻优能力.进一步实验与统计分析了关于参数选择对算法性能的影响,得到了有利参数选择的结论.     

自适应渐进结构优化法的调节阀结构研究

传统渐进结构优化法的参数删除率和进化率保持固定,降低了优化过程收敛速度和结构稳定性.文中通过构造一种基于罚值选择与结构信息的参数自适应算法,使得参数随优化迭代过程进行而变化.分析典型算例结果,合适选择罚值的参数自适应渐进结构优化方法解决了传统渐进结构优化方法中参数固定且难以选择的问题,提高了优化过程中优化速度与结构稳定性.将此方法应用于调节阀设计,优化后调节阀刚度提高10%,说明参数自适应渐进结构优化方法可高效拓展至三维结构优化,并为阀门类结构设计提供参考.      

求解静态 Stackelberg 决策问题全局优化方法

将静态Ｓｔａｃｋｅｌｂｅｒｇ问题转化为目标函数带有罚函数子项的非线性优化问题的基础上，提出了基于遗传算法求解该问题的优化方法，分析了算法的全局收敛性。示例仿真表明，该算法是有效的。     

一种新的混合粒子群优化算法

将禁忌搜索思想引入粒子群优化算法中,改进惯性权重,添加罚函数重新构造适应度函数;在此基础上,提出了一种基于禁忌搜索的新的混合粒子群优化算法(NHPSO),通过4个标准测试函数实验,结果表明:NHPSO算法比基本粒子群优化算法(PSO)具有更好的全局寻优能力、更快的收敛速度以及获得更高精度解的能力。     

非线性优化问题的光滑化序列二次规划方法

为了获得序列二次规划方法的全局收敛性,通常需要借助一个罚函数,但常用的罚函数由于具有不可微性从而给计算带来一定的困难,拉格朗日函数虽然可以克服此困难,但其形式较为复杂,为解决该问题,给出了一类光滑化罚函数.基于一类双曲余弦型光滑化罚函数,提出了等式约束优化问题的一个光滑化序列二次规划方法.该光滑化函数具有良好的连续、可微性和凸性质,在适当条件下,获得了算法的全局收敛性,并给出数值测试说明了算法的有效性.     

约束优化问题的修正选择粒子群优化算法

提出一种求解约束优化问题的修正选择粒子群优化算法(RSPSO).在这个算法中,利用动态多阶段罚函数方法处理约束,并加入一种违反约束的修正选择策略,采用线性递减违反约束容忍度来引导粒子,即利用修正的可行基规则来更新个体极值和全局极值,指引粒子迅速飞向可行域;考虑到粒子群中每个粒子周围的局部信息对它未来飞行的影响,改进了基本粒子群优化的速度方程.数值结果表明,所提出的算法求解约束最优化问题具有较高的计算精度、较好的稳定性和较强的全局寻优能力.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

不确定性优化方法在船型优化设计中的应用

为了使非高精度的近似模型在船型优化中发挥最大效用,引入不确定性优化方法,采用区间数描述反向传播(BP)神经网络构建的兴波阻力系数近似模型的不确定性,基于主尺度与船型系数联合组成的设计空间构建了最小总阻力的优化模型.采用双层嵌套优化体系,外层采用加入学习因子改进策略的粒子群算法对引入罚函数的总阻力目标函数进行优化,内层采用改进的快速模拟退火算法针对近似模型的不确定域求解目标函数区间.算例表明了不确定性优化体系的优越性与两种优化算法的适用性.     

MATLAB优化工具箱在结构优化设计中的应用

MATLAB优化工具箱具有强大的科学计算能力,在工程设计领域得到了广泛的应用.简要介绍了MATLAB优化工具箱,通过对MATtAB优化工具箱中fmincon函数的语法进行分析,提出了结构优化设计的通用求解方法.首先,合理设置优化目标函数和约束条件.然后,使用MATLAB优化工具箱进行编程计算.结果显示,与其他方法相比,使用MATLAB优化工具箱进行优化,不仅可以提高计算精度,而且可以减少计算时间.因此,在结构工程设计领域有较强的实际应用价值.     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

不可微优化和大系统优化

近年来,不可微优化的理论得到了很大的发展。这种理论经常出现在大系统优化的分析和求解之中。本文将讨论和大系统优化有关的不可微优化问题的理论、结构和解法。     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

流程系统优化的简约微粒群算法

针对流程系统优化中的非线性规划问题,提出了一种新的混合优化算法--简约微粒群优化算法,并对其求解.利用实例对其进行测试并与其他算法所得的结果进行比较,结果表明,简约微粒群算法是一种有效的求解具有线性约束的NLP问题的方法.     

最优化理论

最优化理论是指数学上对这样一类问题的研究：对给定定义域上的目标函数求解其在该域上的最小或最大值。这包括研究解的存在性、解的结构性质及求解算法等各方面。最优化理论的重要性是不言而喻的，在应用数学、计算机科学、工程、经济等很多领域都有重要应用。根据目标函数定义域的性质，可以分为离散最优化和连续最优化。本书的一个重要特色就是对这两类最优化的重要概念和方法都作了介绍，     

搜索引擎优化(SEO)的认识误区及优化技巧

本文首先探讨了搜索引擎优化的相关概念及目标,指出当前搜索引擎优化的一些认识误区,同时,提出了对网站进行搜索引擎优化的一些方法及技巧。     

编译中的循环优化

讨论了循环优化的目标和循环优化的各种程序变换方法．程序变换可大大减少下标变量的访问时间；消除某些类型的相关，提高软件流水的“深度”；合并多个循环，有利于进行代码压缩．     

基于PSO粒子群算法的PID参数整定优化

PID控制器是一种广泛应用于工业上的一种控制器,但由于传统的PID参数整定过程中一般需要经验丰富的工程技术人员来完成,既耗时又费力,加之实际系统千变万化,对于一些复杂系统存在一定的滞后性、非线性等因素,从而使得PID参数整定有一定的难度。本文基于对PSO粒子群优化算法的研究,对PID参数整定进行设计,考虑种群的规模与速度等因素合理构建系统模型,并且通过Matlab仿真证明了该算法在PID参数整定上的优越性,具有很好的工程应用前景。