基于两级优化-进化算法的结构优化设计研究

针对结构优化设计问题的特点，提出了两级优化－进化算法的优化策略。以一个12层框架结构的优化设计为例，测试了该优化策略的效率，与单独采用进化算法相比，该优化策略在保证优化结果精度的前提下能大幅度提高优化的效率，是一种较好的工程优化方法，虽然以多层框架结构为优化对象，但提出的优化策略完全适用于其它类型结构的优化问题。     

旅行商问题的遗传算法

旅行商问题属于ＮＰ问题，现在还没有找到有效的解法。本文应用遗传算法对解决此类问题的有效性作了探讨。文中对遗传算子的应用，编码，参数选择及其对收敛的影响等问题作了分析与探讨。     

海上煤炭运输系统的经济性评价及船队最优化

现在世界上许多国家都在进行减少对石油依赖的“能源开发转换”的研究工作,其中对煤炭寄予了很大的希望。因此,如何降低煤炭海上运输成本,就成了产煤国家及能源贫乏国家当前的重大研究课题之一。本文以产煤国的中国为例,应用最优化方法,以所需贷运费率RFR为评价指标,探讨了浅吃水型煤炭运输船、常规型煤炭运输船、海上顶推船组等三种运输系统的经济性。最后指明了在何种条件下,选用何种运输系统为最优,并给出了相应船队的最佳构成及有关技术问题。     

可燃气体爆炸压力下海洋平台舱室围壁变形及破损计算

采用等放ＴＮＴ方法计算了可燃气体爆炸产生的压力，以此为基础利用能量法原理计算了这种压力作用下爆炸源附近舱室围壁的变形与破损。提出的计算方法可简便地用于目前对海上油气生产平台安全风险定量评估。     

结构可靠性分析的一种新方法

根据多层神经网络映射存在定理,提出了一种结构可靠性分析的新方法,该方法是利用二孤岛遗传算法优化来拟合结构系统极限状态函数的神经网络,进而针对该神经网络求解结构系统可靠性指标,避开了极为复杂的求解真实极限状态函数的过程,通过不同类型的数值实验,证明建立了神经网络可以很好的拟合真实极限状态函数,求解可靠性指标。     

多脉冲控制的暂态混沌神经网络及其应用

针对多极值情况下暂态混沌神经网络(TCNN)只进行一次混沌动力施加而导致的部分极值点漏检问题,发展研究了一种名为脉冲暂态混沌神经网络(PICNN)的新型神经网络。PICNN通过对混沌动力控制因子z_i(t)和神经元输出陡度ε_i(l)两个参数的调制,将混沌动力以脉冲方式进行控制,施加于神经网络上,形成具有多频次跳出局部极小点功能的脉冲暂态混沌神经网络。PTCNN包含若干可调参数,可以控制整个系统呈现丰富多样的动力特性。随着混沌动力脉冲的间歇加入,系统交替进入混沌状态和稳定状态,因此既可以不断地跳出极小点的局域范围,又可以在局部区域内向此区域的极小点不断靠近,进而稳定到此极小点,使系统可以更有效地进行问题的全局寻优。算例表明,PTCNN比TCNN在全局寻优方面更具优势。PTCNN实际是TCNN的推广和延伸,比TCNN更具有一般性和更强的优化搜索能力,因此应用空间更为广泛。     

加速混沌变尺度混合优化算法

提出了一种加速混沌变尺优化算法（SCOA－DFP）。首先利用加速混沌算法（SCOA）找到一点比较满意的“初始最优点”。丙以此点为初始值使用变尺度方法（DFP）进行迭代，两种方法交替进行。算法简单明子，性能良好。数值实验表明算法实用有效。     

人工神经网络的建设工期定额地域分类

对影响建设工程工期的因素进行分析．根据各地区不同的自然建设条件,对全国31个省的省会城市的自然条件列为输入矢量．应用自组织竞争网络的聚类功能、Matlab 6．1软件编程和2～9类区分法,分别划分出建设工期定额的地域类别．通过对计算成果的分析,提出按4类划分建设工程工期定额的地域分类方法．它能区分不同地区自然建设条件的差异,使工期定额的制定更加合理．     

深部气层和干层的模糊模式识别

深部气层和干层的区分是常规测井解释的一个困难问题，文中依据东濮凹陷深层试采资料，并参考诸多测井解释的可能气层，建立了两个模式各四个参数的隶属函数，拟定了两个模式各参数的权分配，经该地３０层试采层验证，效果良好，因此模糊模式识别对区分深部气层和干层是一种值得借鉴的方法。     

脉冲暂态混沌神经网络在约束非线性规划中的应用

脉冲暂态混沌神经网络（PTCNN）是对暂态混沌神经网络的改进，呈现丰富的动力学性质，具有很强的跳出局部最小点的功能，在解决无约束非线性规划问题时，可以找到包括全局和局部最小值的尽量全面的最优解。当遇到带约束条件的非线性规划问题时，只有对约束条件进行合理处理，才能更有效地解决约束非线性规划问题。文章使用惩罚函数方法对含有约束条件的非线性规划问题进行处理，将其变成一个不含约束条件的非线性规划问题，进而用PTCNN求解，得到了令人满意的结果。