改进遗传复合形算法及其在并行公差优化设计中的应用

提出了一种将遗传算法与复合形算法相结合而构成的遗传复合形算法．在遗传算法初始化之后，用复合形法选出较好的个体，再用遗传算法寻求最优解，并首次将加权制造成本和质量损失成本同时应用到公差并行设计的优化数学模型中．研制出面向公差并行设计的新的优化软件．经过试验验证较以前的算法有较大改进．     

广义分式规划Dinkelbach型算法的推广

就一类目标函数中有无限个分式的广义分式规划问题,在已有的相应的D inkelbach型算法的基础上作了进一步的推广,使其成为一簇算法;讨论了一个参数规划的性质和该簇算法的收敛性.结果表明:改进的D inkelbach型算法是该簇算法的一个特例,并且该簇算法在每次迭代时参数的取法有很大的灵活性,因而在求解时可允许有较大的误差而无损于相应的收敛速度.     

一种用于氧化铝生料浆优化调配的改进遗传算法

为解决烧结法氧化铝生料浆调配过程中评判指标复杂、计算劳动强度大、难以获取最优调配组合，造成料浆成分波动大等问题，以物料平衡为基础，结合生产运行经验，建立综合考虑生料浆质量指标要求、当前满槽质量指标和调配后剩余各槽质量指标的生料浆调配过程优化模型；针对优化模型中存在的多目标、非线性和多约束特点，提出一种根据适应度函数自动调整交叉概率和变异概率的改进遗传算法，并结合惩罚策略求解最优调配方案。该方法与传统的枚举递归寻优算法相比，减小了时间复杂度，总能保证在1min内快速求得最优调配方案。工业应用结果表明，该算法满足现场调配工艺要求，可大幅度减轻计算劳动强度，减少生料浆质量指标的波动，使熟料指标碱比、铝硅比的平均合格率分别提高0．34％和5．95％，为后续生产的稳定发挥了重要作用。     

基于Intranet入侵检测的研究

阐述了Intranet与入侵检测系统的相关理论和基本原理，设计了基于Intranet的入侵检测系统框架．给出了简单实用的模式匹配算法，即使在最坏的情况下也有较好的效率．该系统实现了网络系统安全的动态监测和监控，是一种新型网络安全策略．     

基于配置约束处理的产品配置设计方法

为了解决复杂的配置设计问题，提出了一种集成配置设计方法．该方法包括3个相互协作的过程：通过实例匹配技术从现有设计实例库中搜索满意设计解；通过领域知识的支持解决具有强烈知识依赖性的模块配置问题及关键参数的赋初值问题；通过进化算法解决配置设计过程中参数的求解和优化问题．针对参数求解和优化过程中的一些复杂配置约束，在传统进化算法的基础上提出了约束校核操作和再设计规则的配置约束处理方法．最后以蜗杆减速器为实例，验证了所提出的基于配置约束处理的产品配置设计方法能够快速给出良好的设计解，从而为复杂产品的配置设计问题提供求解方案．     

自主移动机器人走廊视觉识别与跟踪方法研究

在基于图像的道路识别技术实现的自主驾驶问题研究中,图像识别和跟踪的速度是自主驾驶效果的关键。采用基于模型的走廊识别技术,通过模仿人类视觉过程,使用遗传算法,对实时图像进行目标识别和跟踪,实现了一套自主移动机器人系统;同时通过对识别模型匹配值的变化率分析,实现了对走廊拐角的识别。实验结果表明,该方法的走廊图像识别和跟踪速度能够满足系统实时性的要求,并具有较高的可靠性。     

粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

基于改进遗传算法的数字PID参数整定

提出了一种改进遗传算法整定数字PID参数,对所得的参数在Matlab下进行了仿真,并以89C51单片机为控制器对二阶被控对象进行了实验。仿真与实验结果表明,该方法比简单遗传算法收敛速度更快,收敛过程更平稳;所得参数对被控对象阶跃响应控制效果优良,使被控对象的输出能快速、稳定、准确地跟随输入信号。     

基于鱼群算法的油田多级站定位优化方法研究

为了解决油田多级站定位优化问题,建立了该问题的大规模非线性MIP模型,该模型用传统方法求解相当困难.为了方便鱼群算法对该问题的求解和提高解算速度,对模型中的连续实型变量进行离散化处理,从而使整个优化模型变成纯0-1非线性IP模型.在解算过程中,用人工鱼体能累计和消耗程度来调度人工鱼行为;用海明距离度量人工鱼个体间的距离;采用随机步距移动的贪婪法描述个体追尾行为;采用鱼群规模、视野大小、拥挤程度和最低生存体能控制等方法实现局部最优解逃逸策略;采用最大迭代次数和迭代过程中最优解平均值变化程度来控制迭代终止时机.算例结果表明,该算法计算速度和稳定性有较大提高,可在微机上稳定地获取问题的最优解.     

基于智能网业务控制点过载算法研究

研究了在不同队列长度、不同概率p（呼叫时到达间隔时间为0的概率）情况下令牌桶算法的健壮性，提出一种根据数据流速及波动性控制令牌速率的模糊控制算法．仿真结果表明该算法不仅具有简单令牌桶算法的良好健壮性，而且提高了过载数据的处理速度，有效减小了数据丢失，在一定程度上防止了过载引起的网络拥塞，缓解了业务控制点（SCP）的高负荷．