给水管网优化设计研究综述

本文详细叙述了给水管网优化设计国内、外的研究现状，针对目前研究中存在的一些问题，作者提出了一些观点和解决问题的办法，和读者共同探讨。     

前馈神经网络的二阶学习算法

前馈神经网络是神经网络中应用最广的一种。但由于神经网络采用Ｂ－Ｐ算法，收敛速度慢。在分析了神经网络算法原理的基础上，提出了一种基于变质量法的优化训练算法。仿真证明，这种算法能够大大提高神经网络的收敛速度。     

若干新的紧优、几乎紧优有向双环网络无限族

本文给出了若干族新的紧优和几乎紧优的有向双环网络无限族.     

基于神经网络的非线性最优控制

将线性最优控制技术与非线性神经网络的学习方法相结合，提出一种新的非线性最优控制器。仿真实验表明，这种控制器克服了传统最优控制不易解决的非线性容限性。     

CFD辅助液压集成块管网优化设计

针对液压集成块(HMB)的结构优化设计问题,应用计算流体动力学方法(CFD),从提高块内管网液流的性能品质出发,建立了求解区域的几何网格及三维瞬态数值模拟的初边值条件.通过对管网典型流道结构数值模拟,定性地分析了液流在正交管路中的流态,得到了典型流道的结构形式对液阻性能的影响规律,进而提出流道在几何结构上的改进措施.HMB管网内流系统三维数值模拟结果表明,采用CFD方法研究HMB流道中典型结构的设计问题可以较准确地获得管网流场的基本结构特征,得到较为理想的管道布局结构,有效提高块体结构优化设计品质.     

多种运输方式模型优化及求解

对可阶段化运输网络，提出了将路径选择与交通运输方式相结合的组合优化模型．通过虚拟一个运输网络，转化为一个与原问题等价的最短路径问题，并设计了相应的遗传算法对其求解，通过实例计算表明，该算法对该问题是可行和有效的．     

奇异k紧优双环网络无限族的构造

提出构造任意奇异k紧优双环网络无限族的一种方法.对于整数k>1/2m+(3+(2i-1)2)/24,m≥(i-i2-1)/3,设N(t)=3t2+(2i-1)t+B,其中B=k2+k-m,1≤i≤3且N(t)∈Ii(t),证明了对于若干组i和m,可以构造奇异k紧优双环网络无限族.     

配电网络无功补偿的优化模型与算法

提出了配电网络无功补偿的优化模型,它以年总支出费用为目标函数,以潮流方程和运行限量作为约束条件,并采用罚函数和变尺度法来求解这一非线性规划问题,这一优化模型是充分考虑配电网的特点和实际运行条件而作出的综合优化模型。     

一类非线性系统迭代优化神经网络控制器

提出了一类非线性系统迭代优化神经网络控制器的设计方法,该是在正向神经网络辨识模型的基础上,应用迭代学习方法进行控制器设计。为了补偿辨识和迭代学习误差,给出了通过引入了反馈补偿控制器控制精度的方法,仿真结果证明了该方法的有效性。     

对象输入参数优化的人工神经网络方法

研究对象输入参数的优化方法。建立对象的人工神经网络模型,根据模型输出对输入的梯度,采用有约束梯度优化方法,研究在限定范围内对象输入参数的寻优。通过对文献中实验数据的处理,得到了与文献中相近的优化结果。该方法为寻找最优生产条件或最优输入参数的生产过程或系统提供了一条有效的途径。