面向独立任务的星型网格拓扑结构优化

文中以星型网格应用环境中独立任务周期性调度的研究成果为基础,通过分析网格平台分别处于非饱和态、临界态以及冗余态时的性质,提出了拓扑结构优化方法——静态优化与动态优化,给出了一种星型网格计算能力与资源利用率的度量方法;在静态优化方面,解决网格拓扑结构最优化的判断问题,给出组建最优化星型网格的方法;在动态优化方面,研究了网格拓扑结构动态变化时节点的准入策略;还根据网格计算能力与动态负载的匹配情况,提出了网格拓扑结构动态优化算法.最后给出了网格平台的扩展策略.     

基于自适应有限元的双向渐进结构优化法

将自适应有限元分析方法和双向渐进结构优化法结合,提出一种改进的Delaunay网格剖分方法和综合考虑应力及网格密度两个因素的网格删除准则。编制了基于自适应有限元分析的双向渐进结构优化法流程图。通过典型算例分析,证明这种基于自适应有限元的双向渐进结构优化法可行、有效。     

基于自适应网格的结构拓扑优化

研究了基于自适应网格技术的结构拓扑优化.采用有限元离散设计域,单元节点密度作为设计变量.优化迭代过程中,根据设计域密度场信息对结构网格进行自适应加密和稀疏,使得材料分布边界处的网格加密,远离材料边界处的网格稀疏.同时,优化设计变量空间也随着网格的变化而变化.给出了拓扑优化中网格自适应加密和稀疏的准则,以及网格变化时结构密度场更新算法.算例结果表明提出的拓扑优化策略可以减少结构分析和优化求解的计算量,在同等结构分析和优化求解计算量下能够得到更好的拓扑结果.     

海量空间数据点四边形网格优化

在基于海量数据点的四边形网格的曲面重建过程中,四边形网格的划分质量直接影响到曲面重建的精度,在海量空间数据点四边形网格的生成的基础上,提出了网格的优化方法.详细论述了网格质量的定义,网格拓扑优化,几何优化方法;在网格拓扑优化中,通过优化边界边、固定边界边的网格以及网格单元、网格角度的处理,最大极限的满足网格中每个节点的度为4;在几何优化方法中,通过调整网格顶点的位置,达到调整网格形状的目的.本优化算法采用网格拓扑优化与几何优化相结合的循环方式进行,提高了网格的质量,最后给出了网格优化实例.     

曲面混合网格优化算法的研究

提出一种基于Laplacian方程的曲面混合网格优化算法，该算法首先对曲面边界进行预处理，然后对基于内部结点的网格单元进行调整，根据所要求的网格尺寸和精度，采用Laplacian及优化光顺方法进行网格优化．结果表明，该算法可以保证在满足指定精度要求的条件下，得到更合理的曲面混合网格，取得理想的优化效果．     

预应力斜拉网格结构的静力优化分析

提出基于合理预应力取值的二级优化方法对预应力斜拉网格结构进行静力优化，对预应力优化和截面优化分别采用不同的目标和方法．杆件截面尺寸的二级优化采用结构自重为目标函数，优化方法可以采用拟满应力法；对预应力取值的一级优化可以采用结构应变能为目标函数．用ANSYS可编程语言APDL编制采用初始应变影响矩阵法和多次复形法进行预应力取值优化分析的程序，并对按不同目标函数进行预应力取值优化得到的结果进行了比较．采用不同目标函数得到的预应力取值优化结果有所差别．宜根据实际需要选择合适可行的目标函数．     

一种基于属性分布的非均匀油藏数值模拟网格优化算法

油藏数值模拟是油气田勘探开发的基础,三维地质网格模型是数值模拟的基础数据之一,网格的数量和大小决定了数值模型的精细程度,同时也影响了数值模拟的效率。为了有效保证地质模型的准确性,又可以提高数值模拟的效率,借鉴自适应网格法的思想,提出了一种改进的不均匀网格优化方法。该方法在储层物性非均质性强烈或重点研究区域采用细网格,而在储层物性均质性相对较好的区域采用粗网格,相邻粗、细网格间均匀渐变过渡。首先,设计了网格优化的基本原则;随后,在网格优化基本原则的基础之上,设计并实现了一种改进的不均匀网格优化算法;最后,以陕西省X区油田实例数据对算法的有效性和准确进行了验证。结果表明:该算法可以实现网格的均匀渐变过度,既有效减少了网格数量,又很好的保证了模型的精确度。     

序列模式挖掘在网格调度优化中的应用

提出了一种基于数据挖掘的网格调度优化方法,其思想是通过将网格监控信息转化为时序数据库,对其进行多维序列模式挖掘以获得用户行为模式,利用挖掘结果构造优化逻辑.并使用这些信息对网格调度过程进行优化.     

一种曲面网格优化的通用算法

提出了一种曲面网格优化的通用算法,该算法基于一些预先定义的优化准则,将给定的网格曲面优化成为单位网格曲面,定义了两种指导优化过程的优化标准。在优化过程中采用了三种优化算子（边分裂、边消除、边替换）,是一个简单的曲面网格优化的通用算法。     

基于遗传算法的网格结构优化方法

为了加快遗传泊进化过程,提出了基于遗传算法和满应力准则进行网格结构优化的杂交算法,杂交算法能大幅度地减少单纯采用遗传算法进行网格结构优化的解空间,其结果表明杂交算法能明显地加快遗传算法的收敛进程。     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

浅析关系数据库性能优化技术

在数据库系统的运行过程中,随着数据量的增加,各方面性能都会逐渐下降。为了提高数据库性能,可以从优化数据库设计、存储方案、索引设计和并发控制等多个方面入手来解决。适当程度的非规范化可以改善系统的查询性能;将数据均匀分布在磁盘上可以提高I／O利用率,提高数据的读写性能;建立索引和编写高效的SQL语句能有效避免低性能操作;在编程过程中充分考虑并发控制可能导致的不一致性问题,会有效避免死锁的发生,解决性能的瓶颈。     

企事业过程模型自动模拟和优化算法

使用适合的优化算法,并依靠计算机的不断模拟执行,企事业过程模型可以得到一定程度的改善和提高。简要介绍了最优化方法和常用的优化算法,着重阐述了企事业过程模型的参数优化问题中所采用的优化算法。     

平面绞链四杆机构的改进微粒群算法优化设计

文章介绍了微粒群优化算法的原理，提出了增加种群多样性和算法随机性的改进微粒群算法及实现过程，并把该算法应用于复杂机械优化问题。实例表明，该方法全局收敛性好，是解决工程设计中复杂线性优化问题的可行方法。     

多目标混合混沌优化算法研究及应用

为了求解多目标优化问题,提出一种基于混沌搜索的多目标模糊混沌优化算法．将混沌优化方法与模糊优化方法有机地结合起来,应用混沌优化算法求出各个单目标的最优解;将各最优解模糊化;应用模糊非对称方法的思想和模糊集合理论中的最大满意度原理,将多目标优化问题转化为单目标非线性规划问题;最后应用混沌优化算法求解单目标优化问题,得到满意度最大的解．结果表明,所提出的多目标模糊混沌优化算法是可行和有效的,为求解多目标优化问题提供了一种新的有效方法．     

机械结构多级优化的问题与对策

本文讨论了结构优化,尤其是结构方案阶段优化中所存在的问题,指出了结构系统优化与多级优化的区别与联系,分析了研究结构多级优化的必要性与可能性。接着以系统科学及设计方法学的思想为指导,提出将结构优化分为截面、形状、布局、拓扑及形式优化五个层次,并总结了一种解决复杂机械结构多级优化问题的一般对策,讨论了开展结构多级优化所需工具软件等相关问题。     

结构拓扑及参数优化研究的发展

首先介绍了关于结构优化的基本问题,然后按其分类方式阐述了各种优化方法的研究现状,最后对结构拓扑优化中的常用算法及其常见的数值不稳定现象进行了分析.     

一种改进PSO算法的电力系统无功优化方法

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的群体智能优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论,PSO通过粒子追随自己找到的最优解和整个群的最优解来完成优化．该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用．本文将粒子群优化算法应用到电力系统无功优化问题的研究中,给出了具体的实施流程．为提高PSO的搜索能力,对PSO进行了改进,在算法中加入了第3种极值指导粒子搜索方向．对IEEE-6节点系统的仿真计算结果表明了算法的有效性．     

电力系统多目标无功优化研究

在传统无功优化模型的基础上,引入了静态电压稳定性指标,建立了综合考虑系统有功网损最小、静态电压稳定裕度最大和电压水平最好的多目标无功优化模型.基于Pareto最优概念的改进多目标粒子群算法应用到多目标无功优化的求解中,对IEEE30节点统进行了仿真计算.优化结果表明,该模型在实现系统经济运行的同时也增强了电网的电压稳定同时求得的一组最优解能够为优化方法的决策提供更多的有效参考,具有实际意义.     

粒子群算法在求解优化问题中的应用

粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和进化计算理论.PSO算法通过粒子追随自己找到的最好解和整个群体的最好解完成优化.为了避免PSO算法在求解最优化问题时陷入在局部最优及提高PSO算法的收敛速度,提出了对PSO算法增加更新概率.对无约束和有约束最优化问题分别设计了基于PSO算法的不同的求解方法和测试函数,并对PSO算法求解多目标优化问题进行了研究.仿真实验表明了改进的PSO算法求解最优化问题时的有效性.