求解非线性P_0互补问题的填充函数法

首先利用光滑Fischer-Burmeister函数,将非线性P_0互补问题转化成相应的约束优化问题;然后对此约束优化问题构造出一种新的无参数的填充函数,讨论了该填充函数的有关性质,并提出了求解非线性P0互补问题的填充函数算法。通过几个数值算例验证了该算法的有效性。     

岩体力学参数反演的模拟退火支持向量机方法

针对支持向量机在参数(包括核函数及其参数)确定方面的问题,利用其在处理小样本、高维数、非线性等问题的优良特性,及模拟退火算法的全局优化能力,提出了基于模拟退火算法的支持向量机方法,将该方法引入到岩土工程问题中,形成岩土体参数识别的模拟退火支持向量机方法,并通过算例说明了该方法的可靠性.     

采用特征优选和优化深层核极限学习机的短期风电功率预测

针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题，提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集，既能表达风电功率的有效信息，也能避免冗余信息的出现，有利于DHKELM模型的学习与训练，同时也降低了模型的复杂度。针对DHKELM超参数难确定的问题，利用改进的野犬优化算法(IDOA)对DHKELM的8个超参数进行寻优，可以发掘原始序列特征信息，从而使模型能够充分掌握数值天气预报(NWP)与风电功率之间的非线性关系。以国外某风电场真实数据为算例，结果表明：提出的预测模型相较于野犬算法、差分进化算法和粒子群优化算法的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.979 3%、2.342 1%、3.383 2%,有效提高了风电功率的预测精度。     

岩体弹性模量反分析的进化差分方法

考虑到岩体弹性模量反分析本质上是一个复杂的非线性函数优化问题,采用全局优化算法是解决这个问题的理想途径.本文将具有收敛速度快、易于实现和全局寻优能力强大等优点的差分进化算法(Differential Evolution,DE)融入到岩土工程数值计算程序(FLAC3D)中,提出了基于DE算法的岩体弹性模量反分析方法,并通过一个简单算例验证了该方法的正确性,结果也表明该方法是科学可行的,具有较高的精度.     

基于控制思想求解非线性规划问题的李雅普诺夫方法

为了高效求解非线性规划问题,对一种基于控制思想的新颖方法——李雅普诺夫方法——进行了研究.该方法将约束非线性规划问题转化为一个动态系统,基于系统的动态特性给出原优化问题的最优解.分别针对单目标和多目标的非线性规划问题,对算法的收敛性进行了分析,给出了算法在应用时松弛变量、增益因子等关键参数的取值建议.大量数值算例验证了上述收敛性及参数取值建议的正确性,表明了该方法在求解非线性规划问题时的巨大潜力和新颖性.     

基于粒子群算法和增广拉格朗日乘子法的混合可靠性分析

本文提出了一种基于粒子群算法和增广拉格朗日乘子法的混合可靠性分析方法.该方法通过引入参数的不确定性和区间变量,得到一种概率-区间混合不确定模型,充分利用增广拉格朗日乘子法将有约束优化问题转化为无约束优化问题,基于此进行求解和结构可靠性分析.数值算例和工程实例验证了该算法在计算结构可靠性问题时对于线性和非线性的功能函数有良好的收敛性和较高的计算效率.     

基于粒子群优化的结构系统识别

研究了使用粒子群优化(PSO)算法进行结构系统识别的方法,该方法的基本思想是将结构系统识别问题描述成一个多峰值非线性非凸的优化问题,通过PSO算法发现系统参数的最优估计.利用该方法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了识别,并与基于遗传算法(GA)的结构系统识别方法进行了比较.数值算例及比较结果表明:PSO方法易于实现且计算时占用资源低,并可以成功地对结构系统进行识别,识别效能十分优越.     

基于DE-SVM的岩层可钻性预测研究

鉴于试验确定深部岩层可钻性指标成本很高,而且测井信息神经网络模型往往存在过学习问题,利用遵循结构风险最小化的统计学习理论工具——支持向量机(SVM)建立可钻性预测模型,通过支持向量机对样本的学习,建立岩层可钻性与诸多测井信息的复杂非线性映射.为解决支持向量机参数选取问题,引入全局优化算法——差异进化算法(DE),建立DE-SVM的进化模型,进一步提高模型预测精度.算例表明,差异进化算法收敛快速,该方法预测精度高于传统方法,对新井钻头选型和钻速确定有重要意义.     

基于拉格朗日对偶的一类全局优化算法

针对带有非凸二次函数约束的非凸二次规划问题(NQP),提出了一个基于拉格朗日对偶的确定型全局优化算法,这类优化算法可广泛应用于工程设计和非线性系统的鲁棒稳定性分析等实际问题中.为求解此问题,首先,应用拉格朗日对偶对原问题进行下界估计.其次,为克服拉格朗日对偶问题的非凸性,利用线性化方法,得到拉格朗日对偶问题的线性下界估计,并且由此建立了NQP拉格朗日对偶问题的松弛线性规划(RLP).如此通过对RLP可行域的细分和一系列RLP的求解过程,从理论上证明了算法收敛到NQP的全局最优解.数值算例应用结果表明,该方法是可行的.     

菌群优化算法分析

菌群优化算法虽然有诸多优点,但因算法较新而使得其适用范围有待进一步明确。本文通过对简单非线性模型、典型非线性模型以及复杂非线性模型的仿真,验证了该算法的有效性并对算法进行了分析。通过实际算例的仿真结果确定了该算法不适合运用于无显著峰谷的非线性优化问题的求解上,并在此基础上对该算法的特性通过仿真结果进行了分析。     

Application of stochastic method to optimum design of energy-efficient induction motors with a target of LCC

For an energy-efficient induction machine, the life-cycle cost (LCC) usually is the most important index to the consumer. With this target, the optimization design of a motor is a complex nonlinear problem with constraints. To solve the problem, the authors introduce a united random algorithm. At first, the problem is divided into two parts, the optimal rotor slots and the optimization of other dimensions. Before optimizing the rotor slots with genetic algorithm ( GA), the second part is solved with TABU algorithm to simplify the problem. The numerical results showed that this method is better than the method using a traditional algorithm.     

求解一类非线性规划问题的混合遗传算法

提出了一种求解目标函数和约束条件均二阶可导的非线性规划问题的混合计算智能算法．该算法是把一种浮点数编码遗传算法和约束变尺度法相结合提高求取全局解的速度和概率．在该算法中，选择、交叉和变异等遗传操作算子是以非线性规划问题的一个惩罚函数为求解对象，目的是把解引向全局解附近，为约束变尺度算子提供初值；而约束变尺度算子直接以原非线性规划问题为求解对象，以发挥其局部搜索能力强的优点，数值实验表明，混合算法是一种可靠、高效的全局优化算法．     

等式约束非线性最优化问题的一个降维算法

本文利用等式约束问题K-T点的一个充分条件,按照最小二乘法将等式约束问题转化为无约束最优化问题,从而提出了一个等式约束最优化问题的降维算法.     

求解具0-1变量的二级决策问题的基因优化方法

在一类具0-1变量的二级决策问题的基础上,应用罚函数理论将其转化为非线性单级优化问题,研究了求解该问题的基因优化方法。示例仿真表明,该算法是有效的。     

机械故障稀疏特征相似性度量优化研究

针对当前机械故障诊断研究忽略了对其参数的选取与优化,导致准确性较差等问题,提出基于量子遗传 算法优化的机械故障稀疏特征相似性度量方法。基于先进行信号非线性混合,再进行去混合。将峭度作为目 标函数,利用量子遗传算法,对盲源分离过程的分离矩阵参数与非线性去混合参数进行优化,实现机械故障盲 源分离。基于故障信号处理,利用量子遗传算法与最小二乘支持向量机(LSSVM: Least Squares Support Vector Machine)相结合实现机械故障稀疏特征相似性度量。当LSSVM在机械故障诊断时对模型参数选取,利用量子遗 传算法针对 LSSVM 模型参数进行优化。将 LSSVM 参数选取问题转换为优化问题,利用优化后的 LSSVM 分类 模型实现机械故障稀疏特征相似模式分类。实验结果表明,该方法可以实现高效盲源分离,机械故障诊断准确 率高,运行性能良好。     

均衡约束最优化的一个共轭投影梯度算法

讨论均衡约束最优化问题,利用一个互补函数和扰动技术将原问题转换为非线性等式和不等式约束最优化问题,结合罚函数法提出了一个共轭投影梯度算法,在适当的条件下,证明了算法的全局收敛性,且具有超线性收敛性.     

基于混合遗传算法求非线性二阶两点边值问题的数值解

针对非线性二阶两点边值问题,构造了一种基于实数编码的混合遗传算法,将遗传算法和Levenberg-Marquardt算法进行了组合;由于前者全局优化能力强,后者有较强的局部优化能力,故改进后的算法不仅具有全局优化能力,计算的精度不会受到初始取值的影响,并且计算时间少,可以有效提高算法的收敛速度;最后,通过改进后的算法计算非线性二阶两点边值问题解析解和精确解的对比分析表明,该算法对非线性二阶两点边值问题计算有较大的优势,是一种有效的求数值解方法。     

反应动力学参数的优化模型及算法

干酪根降解过程中的反应动力学参数（即频率因子和活化能）是油气生成数值模 拟中必不可少的关键参数，确定这些参数的问题是个常微分方程组初值问题的反问 题。本文将该问题转化为隐式约束（即动态约束）非线性规划，并讨论规划的分解及 目标函数的性质，从而给出了可在微机上实现的优化算法和实际应用。     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

基于自适应PSO算法的机组优化组合研究

提出了解决电力系统机组优化组合问题的一种新的方法——自适应粒子群优化算法(APSO)．PSO算法能解决许多遗传算法能解决的优化问题，但却只需要一些简单的参数就可稳定收敛得到高质量的解．将该算法应用到IEEE10机系统中，结果表明该算法用于求解机组优化组合是有效可行的。