基于最大耗能速率比和MQHOA的惯容系统设计

为充分利用惯容系统的高耗能特性，基于惯容减震结构的随机地震响应表达式，推导了耗能速率比的解析表达式，并给出最大耗能速率原则等价优化问题的数学描述。用Python语言编制了基于MQHOA设计最大耗能速率比的惯容系统优化程序。通过算例对设计原则和优化算法进行了分析验证，结果表明MQHOA易于编程实现，可以稳健地进行惯容系统的参数优化设计。     

混沌人工鱼群的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性.     

人工鱼群算法在城区道路提取中的应用

为研究城区道路直线提取问题,采用理论分析和实例分析的方法,对人工鱼群算法来做深入的研究.首先考虑视野和步长两个方面,可以使每一条人工鱼来对鱼群的状态自发地选取并且整理本身的视野和步长,用来使参数设定简化,用来使收敛性能还有寻优精度得到大大提高.理论分析和实验结果表明:改进后的人工鱼群算法与传统的人工鱼群算法相比较有一个突出的优点,借助MATLAB使改进的人工鱼群算法对城区道路提取进行实例分析.研究结果表明出改进后人工鱼群算法比传统的人工鱼群算法更为有效.     

相邻结构减震优化分析

利用阻尼器连接相邻结构可减小结构地震反应,阻尼器参数的确定是减震设计的关键。根据随机振动理论,在白噪声激励下,以相邻结构的自振频率比、质量比为参数,推导了结构位移反应均方值与连接阻尼参数的关系式,分析了相邻结构的地震反应与频率比、质量比以及连接阻尼比的变化规律,从而得到了连接阻尼器的优化设计参数。最后在El Centro波、Taft波及人工波激励下,对比分析了某相邻10层建筑结构有连接和无连接时的地震反应,结果表明粘滞阻尼器连接相邻结构具有较好的减震效果。本文分析方法可供相邻结构减震设计参考。     

改进人工鱼群算法在认知无线电决策引擎中的应用

针对遗传算法、粒子群算法等应用于认知无线电决策引擎时存在收敛速度慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种基于改进人工鱼群算法的认知无线电决策引擎．利用改进人工鱼群算法全局收敛性强、鲁棒性能好、初值敏感度低等特点,更快速、高效地优化调整传输参数,从而寻找特定条件下的最优配置方案．仿真结果表明,在多载波通信系统下,该认知决策引擎具有收敛精度高、平均适应度值高、稳定性强等特点,性能优于二进制量子粒子群认知引擎．     

基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型

为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。     

基于时变衰减函数的改进人工鱼群算法研究

在分析国内人工鱼群算法相关研究的基础上,针对其易陷入局部最优和发生振荡现象的缺点,在标准人工鱼群算法中增加时变衰减函数起到衰减因子的作用,优化其时间参数的取值,对人工鱼群智能算法求解过程中觅食行为的视野以及步长的取值进行优化完善;增加鱼群的跳跃过程及变异因子,避免求解过程中早熟现象的产生,保证其最优解为全局最优.研究了传统与改进算法的求解过程及步骤,最后,以常用的3个测试函数为算例对其进行测试,对比分析传统与改进算法之间的区别,对测试的结果进行分析,得到改进的人工鱼群算法具有求解精度高、收敛速度快、寻优能力强的特点.     

基于水流作用机制的人工鱼群算法

针对人工鱼群算法(AFSA)在函数优化问题中易陷入局部极值和求解精度较低的缺点,提出了一种在基本人工鱼群算法中引入水流作用机制的改进方案。通过水流作用机制中的持续性水流和周期性水流对鱼群施加的有益影响来改进原有算法。持续性水流影响鱼群的体力变化从而控制视野和步长参数的自适应调整以提高求解精度;周期性水流冲击鱼群并改变部分鱼的位置,从而保持鱼群的种群多样性以利于全局收敛。仿真实验结果表明:本文的改进算法具有更高的求解精度和更好的全局搜索性能,并验证了算法的有效性。     

基于改进人工鱼群算法的PID控制器参数优化

针对基本人工鱼群算法易陷入局部极值,难以保证得到全局最优解的问题,提出基于改进人工鱼群算法的PID控制器参数优化方法,在其基础上,引入了攻击行为,即当水中的食物稀少时,鱼就会因为抢夺食物而发生攻击其他鱼的行为。通过仿真实验证明,具有攻击行为的人工鱼群算法有助于引导人工鱼跳出局部最优解域,在全局范围内搜索最优解,提高了PID控制器参数优化的效率。     

MTVMD对结构减震参数优化及偏离性分析

研究了MTVMD（multiple tuned viscous mass damper）对单自由度结构在简谐荷载作用下的参数优化设计及减震效果,分析了结构参数变动时系统的鲁棒性.以位移和加速度动力放大系数为优化目标,运用改进模式搜索法搜寻MTVMD最优参数.分析表明,增加质量比和子TVMD个数,MTVMD的减震性能增强,且结构参数变动时,系统鲁棒性增强.考虑阻尼器在实际工作状态时的参数可能会偏离最优参数,假定各子TVMD参数偏离服从正态分布,利用蒙特卡罗试验法对比分析了STVMD（single tuned viscous mass damper）和MTVMD自身参数最不利偏离状态时的减震有效性和可靠性.数值结果表明,STVMD的减震有效性和可靠性与子TVMD个数正相关,MTVMD则存在一个最优子TVMD个数使得减震有效性最佳;STVMD和MTVMD减震性能与参数最大偏离率负相关.     

基于改进人工鱼群算法的碾压混凝土坝粘弹性参数反演

为合理模拟碾压混凝土坝自身流变特点,择取适当模型作为坝体和坝基材料持载变形下本构关系,建立有限元方程,使大坝变形与其物理力学参数的隐性对应关系明确化.在实测大坝位移变形资料的基础上,运用统计模型提取各所需位移分量,建立优化反演目标函数,采用相对于基本人工鱼群算法(AFSA)全局优化能力更加高效精准地改进人工鱼群算法(IAFSA)对碾压混凝土坝粘弹性力学参数进行搜索反演,并对二者的寻优结果做出对比分析,IAFSA算法的优越性得到证实.反演求解计算过程通过对改进人工鱼群算法的程序化语言设计结合ANSYS有限元计算命令的调用来实现.文末工程实例计算数据成果证明,本文反演方法可应用于坝工结构反分析领域.     

基于粒子群与人工鱼群混合算法的TSP求解模型

传统的群智能算法不断被优化和改进,但由于传统单纯算法的固有缺陷和局限性很难从根本上去除,因此衍生出许多群智能混合算法。针对人工鱼群算法(AFSA)收敛速度慢及粒子群算法(PSO)全局收敛性差的缺陷,提出了一种新的粒子群与人工鱼群的混合算法。算法以人工鱼群算法为基础,将粒子群算法的线性递减惯性权重策略引入到人工鱼群算法中,对人工鱼进行编码处理以及动态改变人工鱼个体的视野,使之形成新的粒子群人工鱼群混合算法(PSO-AFSA)。完成算法融合并将混合算法应用于旅行商(TSP)问题。仿真结果表明:与传统的人工鱼群算法和粒子群算法相比,该混合算法全局收敛性效果更好,收敛速度更快。     

无线传感器网络覆盖优化策略

针对无线传感器网络节点覆盖容易出现空洞和盲区的问题,提出一种基于改进人工鱼群算法的无线传感器网络覆盖优化算法.首先构建网络节点的信任度模型,进行节点轮换调度修复路由,然后采用改进人工鱼群算法进行无线传感器网络节点的自适应定位寻优,以人工鱼群优化的节点分布模型重构无线传感器网络(WSN)节点覆盖连通图,实现优化网络覆盖.仿真实验结果表明,利用覆盖优化算法进行WSN网络节点设计,明显地改善了网络节点的覆盖质量,提高了无线传感器网络的安全性能.     

五参数Maxwell阻尼减震系统非平稳响应解析分析

对单自由度带支撑五参数Maxwell阻尼耗能系统非平稳随机响应进行系统研究。基于积分微分方程实现结构时域非扩阶精确建模;采用传递函数法,直接在耗能结构原始空间获得减震系统在任意的激励和非零初始条件下结构位移和速度、支撑和阻尼器位移与速度以及阻尼器受力的时域响应精确解;进而针对7种经典调制白噪声地震激励和2种四参数可调的巴斯金谱地震激励,获得减震系统的结构位移与速度、支撑和阻尼器位移与速度以及阻尼器的受力随机平稳响应方差精确解;并使耗能结构系统非平稳随机响应的解析分析与计算完全转化为减震结构在原始空间的特征值解析分析与计算;从而构建了基于减震结构的非扩阶特征值分析,获得带支撑单自由度五参数Maxwell阻尼减震系统非平稳地震响应解析解的一套方法。     

一种面向语音识别的抗噪SVM参数优化方法

为提高机器学习性能,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,在分析支持向量机(SVM)模型抗噪性的基础上,提出一种基于生境共享机制的并行结构人工鱼群算法(PAFSA)优化SVM参数的方法.该算法对人工鱼群算法的循环主体进行改进,结合小生境技术的共享机制,在寻优的过程中维持样本个体的多样性,提高求解速度和解的精确性,并利用测试函数对该优化方法进行测试和比较,证明其有效性;用PAFSA对SVM中的惩罚因子C及高斯核参数γ进行优化,并将优选的参数用于一个非特定人、孤立词、中等词汇量的语音识别系统中.实验结果表明:当工作在不同信噪比和不同词汇量下,基于PAFSA-SVM模型语音识别率与基本AFSA-SVM模型识别率以及传统的HMM模型识别率相比均有不同程度提高.     

MC—CDMA系统中分集接收的改进AFSA多用户检测

文章在多载波码分多址（MC—CDMA）系统上行链路的频率选择性信道中,提出了一种使用多天线分集接收的基于改进人工鱼群算法（AFSA）的多用户检测（MUD）方案。为了解决多目标问题,考虑针对不同天线分支代价函数根据Pareto优化准则进行个体选择,使改进后的鱼群算法具有选择行为和交叉行为,同时也独立利用不同天线分支信号携带的有用信息。仿真结果表明,在相同计算复杂度下,基于Pareto优化准则的个体选择机制AFSA—MUD的误码率（BER）性能要远远优于基于代价函数线性合并的个体选择机制;通过与单用户和最优检测仿真结果比较也表明,基于该策略的改进人工鱼群算法的多用户检测是有效的。     

叉车减震垫检测机构动力学性能优化的设计研究

基于机构工作目标和机构动力学特性,采用优化设计方法对机构中构件的质量和形状等进行优化设计,建立了检测机构动力学、结构参数以及机构工作性能的优化计算模型,确定了机构优化设计目标函数,为研制减震垫性能检测装置奠定了基础.     

一种改进人工鱼群算法对BP神经网络的优化研究

针对BP神经网络存在易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于改进的人工鱼群算法优化的BP神经网络.先用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络的初始权值和阀值,然后再执行BP算法训练BP神经网络的权值和阀值.函数拟合仿真实验表明该优化方法提高了BP神经网络的泛化性能.     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

基于人工鱼群算法及Hicks-Henne型函数的翼型优化设计研究

人工鱼群算法作为一种新型智能算法,具有良好的克服局部极值、取得全局极值的能力,并且该算法具有对搜索空间具有一定自适应能力、寻优速度较快、算法的实现无需目标函数梯度值等特性,使得其能够适用于多种翼型的优化设计。将人工鱼群算法与N-S方程气动数值解法结合,依靠计算流体动力学(CFD)计算技术,对翼型进行气动外形优化设计。在基准翼型的基础上,对翼型的描述采用基于Hicks-Henne型函数的解析函数线性叠加法。利用上述开发的算法对NACA0012和RAE2822进行翼型优化设计,设计结果表明本文发展的优化方法能够很好地适用于进行多种翼型的优化设计。