一种欠约束几何系统求解的图优化方法

针对一般几何约束系统欠约束状态下约束分解的多态性,对相应的有向图强连通子图提出了进一步分解的二部图匹配自适应优化处理策略,给出了主要算法,实现了欠约束系统的优化分解,有利于一般几何约束系统快速求解。     

基于D-tree分解的欠约束与完备约束的几何约束求解

提出了解决欠约束、完备约束的几何约束问题的D-tree分解算法.首先,提出了一种适用范围更广的处理特殊约束策略,可以将这种特殊约束与普通约束统一化,采用转化策略将欠约束的几何约束问题转化为完备约束的几何约束问题.然后,根据几何约束图中结点的度的性质给出了D-tree分解算法,相比经典算法,D-tree分解算法拥有更低算法复杂度和相同的求解域.最后,根据D-tree分解算法结果的规律性,给出了一个为基于数值的求解方法导出求解序列的策略.D-tree分解算法通过导出的求解序列将提高几何约束求解中基于数值的求解方法的求解效率.     

一种几何约束系统分解算法

为提高变量化设计效率和数值稳定性 ,提出了一种结合剪枝操作和归约操作的几何约束系统分解算法 :剪枝 -归约算法。该算法能够处理完备约束、过约束以及欠约束情况下几何约束系统的分解问题。同时讨论了在欠约束条件下如何获得符合设计意图的分解方案的问题     

基于约束的参数化设计

提出了一种基于结构点的约束求解模型 ,此模型把几何元素映射成结构点 ,把约束分解为距离约束和方向约束 .此模型利用几何约束图表示几何约束系统 ,通过对几何约束图的方向化确定出结构点的求解次序 ,并针对不同的结构点分别采取代数求解方法和数值求解方法 .     

几何约束系统推理研究

融约束网络、自由度分析及图理论为一体，提出了一套关于几何约束满足问题的最大归约算法体系，最大归约理论首次揭示了几何约束系统内在的串、并、耦合机制，为几何约束推理提供了新的方法。     

基于计算代数和图分解的几何约束求解技术

满足几何约束是参数化设计中的中心问题。在许多应用中 ,需要找到约束系统的全部解。基于计算代数的方法可以实现这个目的 ,但其弱点在于计算复杂。利用图分解和计算代数相结合的方法对约束系统进行求解。通过图分解 ,将一个约束系统分解成为许多子系统 ,利用吴方法等技术求出各子系统的解 ,将各子系统的解结合从而求出整个约束系统的全部解。该方法比单纯利用计算代数求解高效 ,并且不会改变约束系统的解集。实验结果表明 ,该方法可以有效地求解某些约束系统     

参数化设计的研究与应用

参数化设计是目前CAD发展的主流方向，本文通过对各种参数设计方法分析的基础上，提出一个基于几何约束图的参数化设计模型，并给出参数化模型的数据结构和约束求解算法，此算法可以有效地检查系统的过约束和欠约束情况。     

采矿CAD参数绘图系统建模与求解方法的研究

根据采矿CAD图形的特点,提出了一种构造式几何约束系统,并使用有向约束图表示约束模型,在交互绘图的同时直接建立参数化图形的约束模型。此方法在建模过程中避免了过约束和欠约束的出现,在求解的过程,将计算量从整体下降至局部,同时通过添加方位约束解决根的选择问题。     

自由度分析在求解三维几何约束系统中的应用

在充分研究了二维几何约束模型中自由度分析技术的基础上,采用几何推理的方法,给出了一种三维几何约束模型求解系统的自由度分析算法,并将此算法的整个运行过程归纳为活动分析、场所分析两个技术过程的实现。给实际求解三维几何约束模型提供了一种方案,尤其解决了模型处于过约束状态和欠约束状态时的求解问题。     

基于结点的度性质的几何约束求解的研究

针对参数化设计中的几何约束求解问题,提出一个新的分解算法.通过在约束图中引入结点的度的概念,根据在完备约束图中度为2的结点所特有的性质借鉴Joan-Arinyo经典算法,提出新的几何约束分解算法.为使新算法解决与Joan-Arinyo的算法所能解决的同类问题,基于Joan-Arinyo的算法与新算法的共同点进而提出新的合并算法.合并后的算法与Joan-Arinyo的算法在使用范围上相同,但在概念上更简单且更容易实现.     

无人机多任务区侦察时间分配模型与应用

为了合理分配无人机对多个任务区的侦察时间,提出了一种包含问题建模、求解和方案决策的无人机多任务区侦察时间分配方法。首先,建立了包含侦察收益和侦察风险两目标的无人机多任务区侦察时间分配模型,该模型属于带约束多目标优化问题;其次,提出了一种改进的基于分解的约束多目标进化算法,该算法具有简单、灵活、无参等特点,可有效求解;最后,利用优劣解距离法从非支配解集中选择最优方案。选择了6种约束多目标进化算法,在3个不同雷达强度指数条件下进行对比实验。Hypervolume指标说明约束多目标进化算法在求解该问题时优于其他算法。实验结果表明：提出的方法在求解无人机多任务区侦察时间分配优化问题中能够实现快速准确决策。     

一种改进的分布约束优化算法MULBS+

完备算法虽然能够求得分布式约束优化问题最优解,但要消耗大量资源及时间,相反,非完备算法通过求得次优解来提高效率.MULBS作为一个有效的非完备算法,虽然在求解质量和时间上有所提高,但在解决赋值冲突时采用的回溯策略及并行搜索方面存在不足.通过对该算法的深入分析,本文针对上述问题进行了改进,提出其改进算法MULBS+.通过在回溯策略中引入最小冲突选择机制,以及在约束图密度较大时采用基于动态子图划分的并行搜索策略,进一步提高了算法的性能.实验表明,该算法除增加一定的通信信息外,其执行时间及求解质量均优于原算法.     

基于偏微分方程模型降阶方法的最优控制

为了快速准确地求解含有偏微分方程约束(PDE)的优化问题,提出了一种基于偏微分方程模型降阶的最优控制问题求解方法.含有偏微分方程约束会使得优化问题的求解耗费大量的时间,难以满足现有控制与优化的需求.在研究了偏微分方程性质的基础上,得出了一种新的模型降阶方法.通过使用奇异值分解法来提取原模型的主要特性,得到低维空间的基函数,再使用伽辽金投影法,将原模型投影到现有基函数构成的低维空间中,从而达到降低模型阶次来快速计算PDE优化问题的目的.实验结果表明在降阶模型阶次较低的情况下,依然能对原模型有较好的逼近效果.该方法用于快速准确地求解含有偏微分方程约束的优化问题是可行的、有效的.     

三维几何约束建模的研究与实现

以空间机构运动学为借鉴 ,采用对偶角和旋量对三维几何形体的空间位置进行描述 ,给出了基本几何约束关系的表达 ,并采用有向图来表达装配关系 ,进一步用面向对象方法实现了几何约束系统的设计和集成 .     

约束优化问题的序列近似方法收敛性

对抽象约束优化问题的序列近似方法的收敛性进行讨论,证明了在目标函数序列连续收敛和约束集合序列收敛的条件下,序列近似问题的全局最优值收敛到原问题的最优值.进一步,证明了在序列近似问题目标函数和约束集合具有某些单调性质的前提下,把目标函数序列连续收敛减弱到上图收敛,该结论仍然成立.最后,将这一结果用于分析互补约束优化问题的光滑化方法的收敛性中.     

基于双群体的非线性约束规划进化算法

在求解非线性约束规划问题中,对其约束条件的处理是一个难点问题.本文提出了一个非线性约束规划的双群体进化算法,与以往存在的约束优化算法不同之处在于:定义个体对约束条件的函数值作为约束违犯度对群体中的个体进行度量,目标函数值作为最优解的度量.首先考虑了标准的约束规划问题,简单介绍了约束优化问题中约束条件的处理方法,给出了与这些方法不同的处理方法.针对约束违犯度,定义了两个群体,即可行群体与不可行群体.然后给出了双群体进化算法详细步骤,用5个Benchmark函数测试了此算法,并通过与其它已知算法对此5个函数的计算结果的比较,验证了算法的可行性和有效性.     

基于等式约束最小二乘的B样条曲线拟合

 给出一种B样条曲线拟合有序数据的方法。以曲率为代价对有序数据简化。将简化后的数据插值曲线作为硬约束条件,以原始数据逼近曲线作为软约束条件,建立等式约束的最小二乘方程。利用QR分解技术求解方程确定B样条曲线的控制点。采用平方距离最小化方法计算原始数据到生成的B样条曲线的距离,如果不满足误差要求将误差最大数据加入硬约束条件,对局部受影响的部分重新生成曲线。该方法在满足拟合精度的前提下,具有较快的收敛速度,生成的B样条曲线具有较少的控制点。该方法也可用于解决带约束的曲线拟合问题。     

一种遗传算法求约束优化问题的新方法

为了更好的解决约束优化问题,介绍了利用遗传算法求解约束优化问题的一般方法,在分析传统方法的基础上提一种遗传算法求解约束优化问题的新方法,将约束优化问题分成两步:首先不考虑目标函数,把约束优化问题转换为一个约束满足问题来处理,获得一个可行解;然后对目标函数和已满足约束的条件进行优化,最终获得一个最优解。还对该方法在不同问题下作了分析,证明了该方法对求解有约束优化问题有良好性能。