基于遗传算法时滞系统的滤波器参数自调整内模控制

对于工业控制过程中的时滞系统,采用内模控制的设计方法,建立了滤波器参数λ的优化自整定;并且研究了利用十进制编码的遗传算法及其具体的遗传操作过程,实现了滤波器参数λ的优化自整定,从而避免了二进制编码所导致的影射误差.仿真结果表明,对于在控制过程中过程模型变化或过程模型与预估模型失配时,通过优化调整内模控制器的滤波器参数λ;可改善系统的控制品质,提高控制系统的鲁棒性,且易于工程实现.     

神经元模型的四足机器人适应性行走控制

为了改善足式机器人的适应性行走能力,提出仿生控制和智能优化算法相结合的控制策略.利用Rulkov神经元模型对生物中枢模式发生器(central pattern generator, CPG)进行机理建模;设计了基于CPG模型的单关节和多关节耦合的网络拓扑结构,并利用多目标遗传算法优化CPG单元间的耦合系数矩阵,使得CPG网络的输出信号可以控制机器人关节按照一定的时序发生动作;设计机器人信息融合反馈系统并提出坡面适应性行走控制策略,并以四足机器人GhostDog作为实验对象,在Webots仿真平台上做实验验证.结果表明,所提出的行走控制策略可以控制机器人自主完成模式切换,具有一定的环境适应性.     

基于两层混合遗传算法的lT外包进度风险控制

针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性.     

基于改进GA-BP的移动通信用户流失预测算法

BP神经网络(BPNN)模型对移动通信用户流失的预测有较好的效果,但其全局搜索能力相对较弱,对初始网络权重非常敏感,因此本文通过对用户通信行为的分析,提出一种基于改进GA-BP的移动用户流失预测算法:用改进的遗传算法对BPNN的权值和阈值进行初始化,从而提高预测模型的准确率.改进的遗传算法采用一种自适应的交叉概率和变异概率计算策略,提高了遗传算法寻找全局最优解的能力.通过对比实验发现,本文构建的移动用户流失预测模型,在预测准确率上有着很好的表现.     

考虑多资源约束的非等效并行机节能调度算法

针对瓶颈工序光刻过程中考虑能源消耗、多类型多数量的掩膜资源、换模等约束的非等效并行机调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先对问题域进行描述,以最小化总加权完成时间与能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种带精英策略的多目标免疫克隆选择算法,该算法融合了非支配排序遗传算法的排序规则,并引入深度邻域搜索算子、种群更新算子以提高算法搜索性能及挖掘性能.最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效的、可行的.     

基于乘客感知的公交车线路服务质量评价模型

针对传统公交车服务质量评价方法的局限性,提出基于乘客感知的普适性因素权值分析方法.首先以相关乘客作为专家并分组,建立基于乘客感知视角的专家权重确定方法,得到专家权重及指标综合权重.然后以上述多组数据作为先验样本进行 BP 神经网络的训练、测试与验证,从而获得可供推广的城市公交线路服务质量评价AHP-BP神经网络模型.最后以沈阳市某条公交线路为例展开实证研究,结果表明该模型在充分反映乘客感知服务质量因素的同时,降低了主观评价的随意性,给出了特定公交线路服务质量改进方向.     

基于Timed-HITS与协同过滤的混合推荐算法

用户间的信任关系、用户对商品的偏好兴趣及商品的时效性都会影响对商品的推荐效果.将这些因素引入到基本的HITS算法中,对HITS算法进行了改进.将用户对商品的偏好兴趣矩阵进行了改进,利用隐馈数据通过逻辑回归算法估计用户对商品的偏好兴趣,对评分为零的情况赋予了不同的偏好兴趣度,这样更符合实际.将改进的HITS算法和协同过滤算法相结合得到一个混合推荐算法,同时将用户分为活跃用户和非活跃用户分别进行推荐.将提出的算法在Movielens数据集上进行了试验,结果表明该算法在一定程度上缓解了数据稀疏和冷启动的问题,推荐效果优于基于用户的协同过滤算法.     

基于压缩感知的水声传感网络通信方法

现有研究主要针对单个传感器节点发送数据的情形,传输效率不高,而多个传感器节点同时发送数据,可以提高传输效率,但存在用户数据之间的干扰.将压缩感知应用于水声传感网络中,提出一种可实现多节点同时传输数据的大容量协作通信方法,利用传感器节点数据的稀疏特性,将多个源节点数据同时传输等效为压缩感知中的测量过程,证明了多节点并发传输过程的传输特性可以满足压缩感知中的测量矩阵的约束等距性要求.目的节点通过重构算法,可以恢复多个并发传感器节点的数据.     

基于客户满意度的车辆路径问题的混合蝙蝠算法

车辆路径问题对现实有着良好的指导意义,自提出以来便吸引了企业界和学术界的广泛关注。然而,传统车辆路径问题仅仅将车辆行驶里程最短作为目标,忽视良好的客户体验对于企业的重要性。考虑客户满意度这一目标,建立以客户满意度和车辆行驶里程最短为目标的多目标优化模型,根据车辆路径问题的具体特征,改变基本蝙蝠算法的编码方式。为克服基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,加入贪婪随机自适应启发式算法提高求解精度,引入病毒进化机制以增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力。算例分析表明:病毒进化混合蝙蝠算法相比于基本蝙蝠算法,在求解精度上有较大幅度提高,是一种有效求解车辆路径问题的方法。