基于在线归档技术的多目标粒子群算法

提出一种基于在线归档技术的新型多目标粒子群优化算法. 使用外部集归档,在归档粒子中采用适应值共享技术选出全局最优位置,使得种群多样性得以维持;在粒子群的进化过程中,使用在线归档策略,将归档的粒子合理地引入下一代的种群,淘汰原种群中的不良粒子,从而保证进化过程中种群的优良性. 用Zitzler的两个多目标测试函数评价算法的性能. 结果表明,该算法能快速收敛到Pareto非劣最优目标域,并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性.     

s-半嵌入子群对有限群构造的影响

群G的一个子群H称为s-半置换的,如果H与G的任意Sylow p-子群均可置换,其中(p,|H|)=1。称群G的一个子群H为s-半嵌入的,如果存在G的一个s-置换子群T满足HT在G中是s-置换的,并且H∩T≤Hss G,其中Hss G是包含在H中的G的一个s-半置换子群。本文研究了s-半嵌入子群对有限群结构的影响。     

一种新的简化粒子群优化算法

针对粒子群算法在寻优中存在早熟和收敛精度不高等问题,论文对粒子位置的更新策略以及更新公式进行改进,提出了一种新的简化粒子群优化算法(New Simple Particle Swarm Optimization,NSPSO),并将其在15个多极值基准函数进行全局最优化测试,实验结果表明,NSPSO算法收敛的精度大大提高了,而且算法收敛速度也很快,对于高、低维复杂函数的优化均适用.     

考虑反演及桩土相互作用的拟动力试验方法

考虑桩-土-结构相互作用,建立整个结构体系试验模型,在土槽试验室模拟框架结构在地震作用下的反应.在考虑桩-土相互作用的拟动力试验中,由于下部结构的不可控性和土体的不确定性,提出采用反演分析识别下部结构的动力反应,试验中通过传感器有效获取下部结构状态信息,利用这些测试信息作为反演分析的基础数据,确定桩-土工作状态,运用子结构的概念完成整个结构体系的拟动力试验.以某框架为例,采用考虑反演分析的试验方法、等效线性化方法以及刚性地基假设方法,探讨地震作用下结构反应的不同.试验及模拟分析表明,地震作用下,土体较早地进入了塑性阶段,结合反演分析的该试验方法能更好地模拟包括桩土在内的整个体系在地震下的反应.考虑反演分析试验方法的结构顶端位移最大,等效线性化方法次之,刚性地基假设最小;考虑反演分析试验方法的层间位移角和层间剪力最小,固定基础假设最大.     

基于执行器能量消耗的并联机器人优化

并联机器人在执行任务过程中的能量消耗特别严重,为此本文以其3个主动执行器的电能消耗最小化为目标对3-RRR平面并联机器人进行尺度优化。在3-RRR机构运动学分析的基础上推导出机构的逆运动学方程,分析了3-RRR机构常见的4种工作模式。采用粒子群算法确定3-RRR机构的连杆和平台质量的最优值。根据优化结果进行仿真和对比分析,结果表明,在4种工作模式下,优化后执行器的力矩值均较小,消耗的电能得以降低,其中工作模式2的性能最佳,在执行相同的轨迹跟踪任务时,其执行器跟踪误差收敛较快,消耗的能量最少。     

一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法

为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）的收敛性和多样性,提出了一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法。利用 Logistic 混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价 Pareto 最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集 ZDT 的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较 MOPSO 和 NSGA-Ⅱ有一定优势。     

基于自适应模拟退火的改进混合粒子群算法

为了改善旅行商(TSP)优化求解能力,对模拟退火与混合粒子群算法进行改进,引入了自适应寻优策略。交叉、变异的混合粒子群算法,易于陷入局部最优,而自适应的模拟退火算法可以跳出局部最优,进行全局寻优,所以两者的结合兼顾了全局和局部。该算法增加的自适应性寻优策略提供了判定粒子是否陷入局部极值的条件,并可借此以一定概率进行自适应寻优,增强了全局寻优能力。与混合粒子群算法实验结果对比,显示了本文算法的有效性。     

基于分维与粒子群的裂纹扩展在线监测

采用分形计盒维数计算模拟裂纹扩展信号的分维数,运用改进的能量差法自动拾取断裂信号的初至时间,依据时间差定位方法(TDOA)的原理和适应度函数,采用粒子群优化算法(PSO)得到最终的定位结果。试验采用均质的有机玻璃,用铅笔芯断裂信号来模拟裂纹扩展信号,通过在3个已知坐标点做若干次铅笔芯断裂试验,最终得到的定位结果显示,依据时差法原理,采用分形计盒维数与粒子群优化算法的定位方法有其可行性,准确度较好。此方法给结构损伤的定位提供了一个新的思路。     

p~6阶群Φ_(22)(1~6)的推广及研究

利用群的扩张理论对p6阶群Φ22(16)进行了推广,得到了一类新的有限p-群,给出了它们的一些性质.     

基于粒子群优化的油井液位测试多算法融合研究及其应用

针对目前油田螺杆泵井动液位深度测量不准确的问题,提出了采用多算法融合构建油井动液位测深模型:利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)对3种声速测试算法进行融合,提高了声速的测量精度;通过多特征推理方法避免伪液位回波的干扰,精确辨识真实的液位回波。分别对半实物仿真平台和某油田螺杆泵井现场采集到的数据进行测试,实验结果验证了多算法融合方法对提高油井动液位测量精度的有效性。