一种全局和声搜索算法及在PID控制中的应用

PID控制受到H∞多性能标准的限制,是一类约束优化问题.引入了一种全局和声搜索算法(GHS)以解决PID控制问题.由于使用了位置更新和小概率的变异,GHS算法具有很强的收敛性和跳出局部最优的能力.通过结合GHS算法和一种罚函数法来处理目标和约束之间的矛盾.实验结果表明,GHS算法在解决PID控制问题上具有很强的解空间开发能力,它所获得的解要好于文献中所报道的解.     

供不应求条件下牛鞭效应的抑制方法

首先分析讨论了供应商在供不应求的情况下应用线性分配机制所导致的牛鞭效应.然后在供不应求的情况下采用基于零售商退货率的历史数据分配法来降低牛鞭效应.如在货物分配中可终止合同,对于那些退货率超过供应商容忍度上限的零售商,供应商采取与其中止合同的方法来进行货物分配;如在货物分配中不能终止合同,供应商可选择抑制高退货率的零售商订单的函数的方法来进行货物分配.这两种方法都可以有效地降低牛鞭效应.     

浅谈电锅炉房的电气设计

电锅炉是一种高效、节能、安全可靠、减少环境污染的新型电加热设备。利用它可以将电网夜间低谷电力用于加热水并保温储存，供白天使用或供热。对于充分利用电网低谷电力，增加电力有效供给，提高电网的负荷率是一种非常有效的手段。     

全局粒子群优化算法

针对粒子群优化算法在解决大维数的无约束优化问题时具有较差的收敛性和稳定性,提出了一种全局粒子群优化(GPSO)算法.GPSO算法引入了一种新的惯性权重,它被定义为一个指数型函数与一个随机数的乘积,这有利于维持算法的全局搜索和局部搜索.同时,GPSO算法对全局最优解进行了小的扰动,这可以有效地避免算法早熟.使用三种粒子群优化算法来解决6个无约束优化问题.仿真结果说明,与其他两种粒子群优化算法相比,GPSO算法具有更快的收敛速度和更强的逃离局部最优的能力.     

和声搜索算法在求解最短路径问题中的应用

提出了一种改进的全局和声搜索算法来解决最短路径问题.首先,定义了动态基因突变率,并引入到和声搜索算法中,有效地阻止了算法陷入局部最优解.其次,应用动态优先值编码方案,根据和声向量中变量对应节点的优先值来构造路径,通过迭代更新和声记忆库,并最终获得最短路径.对由20～100个节点构成的网络拓扑进行仿真实验,应用三种性能指...     

基于Pixon的规格化切与图像分割

针对规格化切过程需要求解大规模矩阵的特征向量,使得这一图像分割方法需要很大的运算量的缺点,将基于Pixon的图像模型与规格化切相结合,提出了先获取基于Pixon的图像模型,然后再使用规格化切对基于Pixon的图像模型进行递归分割的图像分割方法.实验结果表明,该方法显著降低了使用规格化切进行图像分割时的运算量和内存消耗,提高了该方法的效率和实用性.     

基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测仿真

将粒子群优化算法与模糊C-均值(FCM)聚类算法相结合,并应用于图像边缘检测,以期解决标准FCM算法在图像边缘检测中对初始值敏感及容易陷入局部极小的两大缺陷.首先,基于数学测度概念构造一个描述边缘点信息的特征向量,将灰度图像中的每一个像素点看成是一个数据样本,将该点灰度值处理后构成其边缘点信息特征向量,形成具有三维特征的数据集;然后对这个数据集应用粒子群模糊聚类算法进行分类,自适应地检测出图像的边缘点,达到提取边缘的目的.仿真实验表明,此算法具有良好的抗噪性能,能够得到较好的边缘效果,提高了边缘定位的精度.     

辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型

针对经典的测地线活动轮廓对初始位置和噪声比较敏感,在有噪声干扰或初始位置距目标边缘较远时,其往往无法准确收敛到目标边缘的问题,通过将由梯度矢量流和CV方法构成的耦合力场与测地线活动轮廓相结合,提出了辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型.实验结果表明,该活动轮廓模型在噪声背景中从无需特别设置的初始位置准确收敛到了目标边缘,对初始位置和背景噪声具有较好的适应性.     

一种参数自调整风电功率预测模型

为了提高风电功率预测精度,提出一种参数自调整风电功率预测模型.通过加权递推最小二乘(SWWRLS)方法建立预测模型,侧重当前数据对预测结果的影响,排除了历史数据对预测结果的干扰.模型通过加权递推的方法节省了存储空间,并且提高了模型对外界环境数据变化的自适应性.最后,分别采用支持向量机(SVM)方法、卡尔曼滤波(KF)方法和本文SWWRLS方法,以辽宁省某风电场的真实历史数据进行风电功率预测对比实验,实验结果表明,本文方法建立的模型具有较高的预测精度.     

基于优化熵函数二维最大熵阈值算法改进

根据熵函数在等概率场下取到最大值性质，对二维最大熵阈值法中的熵函数进行优化，将熵函数中对数和乘积运算简化为减法运算，得到目标函数具有意义明确、形式简洁、计算速度快的二维阈值自动选取方法。该法在保持二维最大熵阈值法对图像分割效果同时，又大大提高阈值选取速度，增强算法实时处理能力。这些结论正确性，既从理论推导过程中得到证明，也从对足迹图像分割的大量实验中得到验证。这种方法是保持二维最大熵阈值法分割效果不变、具有更快计算速度和实时处理能力、并在足迹图像分割中得到较好应用的一种自动阈值选取方法。