混合离散变量优化设计方法MDCP

在工程设计中,运用优化技术,可以节省资源、降低成本、改善质量、提高效益,是进行现代化设计的一项关键技术。由于在工程设计工作中存在一量约束非线性混合离散变量的问题,因此发展混合离散变量优化方法就成为近年来的重要的研究领域之一。 混合离散变量优化设计方法MDCP是“六·五”国家重点科技攻关项目之一,其目的就是研制与开发一种适用于工程设计和计算机辅助设计的通用优化方法与程序。本方法是以离散组合型为基础,用有效目标函数进行约束处理,并以一维离散搜索,重新启动为算法的主体功能,为了适应实际问题数学模型的复杂性,又进一步设计了加速措施、贴边技术、重构和领域查点等辅助功能,形成了一个完整的混合离散变量组合型算法。方法的显著特点是,只要求目标函数和约束函数是可计算函数,对非可行或可行     

离散变量模糊优化的组合形遗传算法及应用

为解决离散变量结构优化客观追求的应该是"满意解"的问题,提出离散变量模糊优化的模型,构造了离散变量模糊优化的对称解法.把离散组合形算法作为组合形操作算子融合到遗传算法中,构造一种离散变量结构优化算法-组合形遗传算法.在建立的对称模糊优化模型中,利用交模糊判决,将模糊优化问题转化成非模糊优化问题来求解,然后运用组合形遗传算法进行非模糊优化问题的求解.最后通过算例证明该方法具有良好的效果,为工程结构优化设计提供具有参考价值的理论依据.     

基于混合遗传算法的建筑结构优化设计

提出一种离散变量结构优化设计的单向搜索算法并与标准遗传算法结合成混合遗传算法,即发挥了单向搜索算法省时、高效、局部搜索能力强的特点,又发挥了遗传算法全局性好的特点·算例结果表明,该方法能直接计算具有应力约束和截面尺寸约束的离散变量结构优化设计问题,也能处理同时具有稳定约束和位移约束的多工况、多约束、多变量的离散变量结构优化设计问题·这种混合遗传算法优于标准遗传算法和单向搜索算法,是兼二者之长,弃二者之短的高效的理想优化设计方法·     

离散变量结构优化设计序列定界组合算法研究

首先给出了离散变量结构优化设计的数学模型,然后将总组合数按照设计变量的取值分类,把原规划问题分解成若干个维数更低、许用离散集更少的子问题;在算法设计过程中,将离散变量定界组合算法的思想应用于该问题,给出了定界的新方法。若干算例表明,该方法可以大大减少组合搜索的次数,提高解题效率。     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法．探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法．该算法可处理受应力、位移约束的结构优化问题．数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性     

模拟退火算法在钢桁架优化设计中的应用

将模拟退火算法应用于桁架结构离散变量优化问题,提出新的用于离散变量的退火邻域结构,进行了三杆和十杆桁架结构模拟退火算法优化计算,并与遗传算法和传统优化设计方法的优化结果进行了比较.结果表明模拟退火算法对桁架结构离散变量的优化问题更加有效,且新的邻域结构加快了算法的收敛速度,提高了算法的稳定性和有效性.     

约束离散事件动态系统的仿真优化方法

本文针对决策变量取整型值的约束离散事件动态系统仿真优化问题，发展了一种基于模拟退火方法的仿真优化方法。文中对仿真优化算法中约束的处理方法进行了探讨。最后，给出了一个仿真实例。     

码头结构布局优化及其离散复合形算法

码头结构的合理布局（指纵、横梁及桩的数目和布置）对其经济性有很大影响，可通过布局优化设计为码头结构的初步设计提供最优布局方案。研究了以最小造价为目标，以纵横梁及桩数为布局变量的全直桩梁板码头结构布局的优化设计，给出约束非线性混合离散变量优化模型，采用离散复合形法直接求其离散最优解。算例表明，本文为这种码头优化布局方案的确定提供了一个快捷实用的方法。     

遗传算法在离散变量结构优化设计中的应用

研究适于离散变量结构优化设计的遗传算法。探讨了离散变量结构优化问题的基因表达模式，提出了一种减小基因搜索范围的子空间构造方法，该算法可处理受应力，位移约束的结构优化问题，数值计算实例表明该算法效率高，具有很强的适应性。     

混合变量多目标优化设计的Pareto遗传算法实现

提出了一种用Ｐａｒｅｔｏ遗传算法来实施的带约束的多目标混合变量的优化方法。得到Ｐａｒｅｔｏ最优解集,决策者从中可选出满足设计需要的解。该算法包括６个基本算子：选择、变异、交叉、离散变量圆整算子、小生境、Ｐａｒｅｔｏ集合过滤器。建立了用于多目标优化的适应度函数,使用模糊罚函数法法将带约束的多目标优化问题转换为无约束优化问题,同时提出了处理混合变量多目标优化问题中离散变量的方法。最后用算例说明了该方法     

文化算法在有人/无人机协同作战目标分配中的应用

针对有人/无人机协同作战目标分配问题,基于文化算法提出一种遗传算法和离散粒子群算法相结合的目标分配方法。根据有人/无人机协同目标分配问题的特性,结合文化算法的基本框架,建立了遗传算法和离散粒子群算法的交互机制,充分利用遗传算法和离散粒子群算法对优化问题的搜索能力,改善了2种算法易陷入局部最优的缺点,对约束条件下的有人/无人机协同作战目标分配问题进行了有效求解。实验结果表明,基于遗传和离散粒子群相结合的文化算法优于遗传算法和粒子群算法,收敛速度更快,能够快速找到目标分配问题的最优解。     

基于Prüfer数的离散粒子群优化算法在TSP问题中的应用

通过引入Prüfer数编码、归一化运算、粒子的位置矩阵进行模糊化等操作,将连续型粒子群优化算法改造为离散化PSO.并通过构造旅行商问题的度约束最小生成树,利用DCMST的模糊离散粒子群算法求出最优解.采用TSP的测试实例进行仿真实验,证明算法的有效性与实用性.     

离散二进制入侵杂草算法

在继承入侵杂草优化（IWO）算法特性的基础上,提出了一种可用于解决离散空间组合优化问题的二进制入侵杂草优化（BIWO）算法.该算法保留了IWO算法的正态空间扩散特性,设计了一个扩散范围到扩散概率的映射函数,以概率的形式决定二进制杂草比特位的取值.选取连续空间的4个经典函数和离散空间的背包问题,对BIWO算法进行测试,结...     

基于改进鲸鱼优化算法的畜禽废弃物运输路径优化问题

畜禽养殖废弃物的合理处置,是农村生态环境治理与污染防治的关键点。为解决畜禽养殖废弃物的运输路径问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法。首先,在车辆路径优化问题的基础上,建立以总路程最小化为目标的畜禽养殖废弃物运输路径优化模型;其次,结合离散型问题特征和鲸鱼优化算法的寻优思想,提出改进鲸鱼优化算法。引入ROV机制使该算法能够求解离散问题,对每次迭代结果进行聚类分析,将优秀个体所在类依次进行PBX交叉操作和逆序变异操作,同时保证了种群的多样性和算法的求解效率;最后,对9个Solomon算例和1个实例进行仿真实验,并与改进粒子群优化算法、改进灰狼优化算法和改进蚁群算法进行对比。结果表明,改进鲸鱼优化算法在9个案例中均优于其他算法,在最复杂的RC103案例中,求解结果相较于其他算法至少14.64%,体现了改进鲸鱼优化算法有更高的求解精度和稳定性;对于畜禽废弃物运输实例仿真实验,改进鲸鱼优化算法比其他算法分别提高4.9%、6.5%和43.7%,证明本文算法能够有效的解决畜禽养殖废弃物运输路径优化问题。     

认知无线网络中基于HJ-DQPSO优化的频谱分配机制

在认知用户和授权用户共存的认知无线网络模型中,为了解决认知无线网络中最大化网络效益和用户间接入网络的公平性联合最优化的多目标频谱分配难题,提出了一种新的基于 hooke jeeves（HJ）计算和量子粒子群（quantum particle swarm optimization,QPSO）理论的离散多目标组合优化机制,即 HJ-DQPSO 优化机制。该机制中,提出了采用 HJ 算法进行局部搜索,防止陷入局部最优,并对 QPSO 算法进行离散化处理以便更匹配离散的频谱分配模型。与现有的频谱分配算法进行仿真性能比较,实验结果表明,该机制具有逼近最优解、快速收敛、不易陷入局部最优、参数设置少的特点。在不同的优化目标情况下,能够较好地逼近频谱分配最优解而且可以实现快速收敛,在满足多个优化目标的情况下可以获得更合理的频谱分配方案。     

离散萤火虫算法在车载网的应用

车载自组织网(Vehicular ad hoc network,VANET)是移动自组织网络之一,具有节点变动迅速、拓扑结构灵活、通信能力要求较高的特点。为提高车载自组织网络的可靠性,实现数据的安全共享和快速交互,将离散萤火虫(DFA)算法应用求解车载网络中具有服务质量约束的多播路由问题。根据VANET的路由特点,将该问题转化为延迟成本最小化约束优化问题,并将车载网络路径时延转化为萤火虫的荧光素值,然后将该算法用4个实例进行测试,并与Dijkstra最短路径算法、粒子群优化算法进行比较。研究结果表明:离散萤火虫算法性能更佳,可有效解决VANET中Steiner minimum tree(SMT)问题,成功取得最优路径。该算法在一定程度上稳定了网络拓扑结构,能够实时更新节点信息。     

热传导界面问题的一种神经网络算法

本文讨论了一种单隐层神经网络算法在数值求解热传导界面问题中的应用。该算法设定含有神经网络函数的近似解满足初边值条件和Dirichlet 界面条件，通过求解由原方程导出的关于神经网络权重的离散优化问题来训练近似解中的神经网络，以使近似解逼近真解。文中也给出了一种基于随机梯度法思想的类随机梯度法来求解相应的离散优化问题。数值算例验证了算法的有效性。     

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机协同任务规划问题，提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化，提高解空间的覆盖率；然后，提出非线性时变策略，加快算法的收敛速度；并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间；同时，还提出自适应交叉学习策略，丰富种群多样性，进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度，并且解的最优性也得到了提高。此外，运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划，最后，将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验，结果表明所设计的算法具有显著的寻优有效性，为部分无人机发生轻微故障后，多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。     

离散变量板壳结构拓扑优化设计及其应用

将包含两类变量的桁架结构拓扑优化设计的概念及求解离散优化的相对差商法进一步推广到由板壳单元组成的板壳结构的拓扑优化，建立了包含两类变量的板壳结构拓扑优化设计模型，并采用相对差商算法进行求解．最后给出了一个特种车起竖油缸支撑横梁拓扑优化的工程实例．     

通用图形象素读写子程序设计原理及实现方法

介绍一种通用图形象素读写子程序的设计原理、实现方法及编程。这种图形象素的读写不仅可以增强IBM-PC BASIC中的LINE语句、PSET语句和POINT语句的功能,增加画点及画线色彩的可选择性,而且改变了两线相交简单覆盖的缺点,此设计方法在计算机图形学中将发挥其作用。