挠性转子动平衡量的扰动计算法

本文将数值逼近中提出的提高曲线最小二乘拟合精度的扰动法应用于挠性转子动平衡量的计算中,解决了影响系数法平衡转子时经常遇到的个别点残余振动较大的问题。并通过一个实例进行验证。与计算转子平衡量的最小二乘法,加权最小二乘法及文献[3]作者提出的优化计算法进行了比较。结果证明该方法效果明显,应用简便,适合工程应用。     

基于粒子群算法的挠性转子平衡质量优化

应用非固定多段映射罚函数法,将具有上界约束的挠性转子最优平衡质量极大极小优化模型转换为无约束非光滑优化模型,并应用粒子群算法求解此优化问题.该算法具有控制参数少,全局优化能力较强等优点.计算实例验证了该方法的有效性.     

约束优化问题的一个最小二乘求解方法

本文叙述了一个用序列非线性最小二乘解法求解约束最优化问题的方法,该方法采用的控制参数迭代公式具有二次收敛性及数值计算上的稳定性.非线性最小二乘问题的求解采用具有超线性收敛的修正 BFGS 方法.为验正方法的有效性,文末给出了有关数值计算的结果.     

正定二次规划的投影最小二乘算法

提出了正定二次规划问题的投影最小二乘算法．该算法先求目标函数无约束优化问题的解，再将此解逐次投影到有效约束的边界．迭代过程中不断更新有效约束，最终得到问题的有效约束集，进而得到问题的解．将该算法应用到FIR滤波器的约束最小二乘设计中，算法分析及约束FIR滤波器的设计例子都表明该算法的计算量远小于目前最流行的二次规划算法——有效集方法．     

新的求解大规模线性最小二乘问题的随机算法

目的针对传统的求解线性最小二乘问题方法的计算、存储复杂度大,不适于大规模问题的缺点,提出新的随机算法近似求解大规模线性最小二乘问题。方法通过随机采样对超大规模线性最小二乘问题的系数矩阵进行约减,利用快速Walsh-Hadamard对问题进行变换来保留原问题的重要信息,再用QR分解算法求解约减问题,得到原问题的近似解。结果该方法有效降低了问题的求解复杂度和存储复杂度。结论数值实验表明新算法和相关算法相比求解精度可接受,但大大减少求解时间且在同等计算平台下可处理更大规模的问题。     

二次矩阵方程异类约束1-3-7解的迭代算法

讨论了控制理论中二次矩阵方程的约束解问题,结合牛顿算法以及修正共轭梯度算法(MCG),建立了多变量二次矩阵方程异类约束1-3-7解的牛顿-MCG算法.先用牛顿算法把非线性二次矩阵方程转化为关于校正矩阵的线性矩阵方程,再用MCG算法求线性矩阵方程异类约束解或最小二乘约束解,给出了算法性质和结论.最后,用数值算例验证了该算法是有效的.     

鲁棒约束最小二乘恒模算法

在实际的通信环境中,信号方向向量偏差使得线性约束最小二乘恒模算法的性能急剧下降.针对这一问题,提出了鲁棒约束最小二乘恒模算法.该算法通过在代价函数中增加一个方向向量存在偏差的模值约束条件来提高算法的鲁棒性,并在此约束条件下推导出权重向量的递推公式.另外,采用递推算法计算逆矩阵,大大地降低了计算复杂度.所提算法对信号方向向量偏差具有较强的鲁棒性,从而保证了阵列输出的信干噪比接近最优值.仿真实验结果表明,与传统算法相比,所提鲁棒约束最小二乘恒模算法具有更好的性能,且能适应实际复杂的通信环境.     

随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。     

带有色观测噪声的自适应滤波算法

对于带有色观测噪声的系统,基于最小二乘准则(LS),提出了递推增广最小二乘算法(RLSE),该自适应算法能显著减小噪声的影响,提高信号质量.并在此基础上提出了计算噪声方差的估值方法.计算机仿真例子和信噪比的计算证明了算法的正确性和有效性.     

基于信噪比检验的病态总体最小二乘谱修正迭代法

针对病态总体最小二乘谱修正迭代算法的不足,基于复共线性综合诊断,合理判断参数估计是否受到复共线性危害及危害程度,然后制定精准的正则化策略,提出了基于信噪比检验的病态总体最小二乘谱修正迭代算法,根据信噪比检验结果确定谱修正矩阵,根据改造的L曲线法确定谱修正参数.最后通过模拟算例验证了该算法求解病态总体最小二乘问题的数值稳定性和有效性.     

转子模态动平衡的几种数据处理方法

本文在作者以前提出的用模态参数识别技术进行挠性转子动平衡的方法的基础上,提供几种实用的识别中的数据处理方法。旨在提高识别算法的稳定性以及解决测点较少时的处理方法。模拟转子试验证实了方法的可行性。     

用Zernike多项式拟合干涉波面不同算法的等价性研究

通过严格证明在Zernike多项式拟合光学干涉波面时,求解拟合系数的2种典型算法即最小二乘法和Gram-Schimdt算法的等价性,论证了求解Zernike多项式拟合系数的各种算法在求解过程中具有相同的稳定性。研究发现当其中一种算法在求解过程因故中断或拟合的干涉波面出现了突变,则另一种算法同样无法实现对该干涉波面的正确拟合。研究结果表明:用Zernike多项式拟合干涉波面,没有哪一种算法更优于其他算法,仅仅是求解过程不同而已,各种算法的可靠性是等价的。     

多级负载平衡系统的设计和实现

目前机群系统中采用的负载平衡多是在作业、进程和线程中的任一级实现，很少有采用多级负载平衡的系统，其原因是为了减少在实现负载平衡的过程中引入的通信开销。该文提出了一种结合作业级和进程级的多级负载平衡算法，通过采用动态多阈值的自适应负载收集技术以减少通信开销。实验结果表明，这种负载平衡方法能够有效地提高并行作业的运行性能。     

一种混合遗传算法在云计算负载均衡中的应用研究

遗传算法(GA)被广泛用于解决科学与工程中的复杂问题,然而传统的GA在求解高维函数优化问题时存在很多限制因素,因此无法在云计算中直接应用.提出了一种多智能体与遗传算法混合的多Agent遗传算法(MAGA).首先论证了MAGA较传统GA的优越之处,然后采用MAGA建立了基于虚拟化资源管理的负载均衡模型,解决云计算中的负载均衡问题.与Min_min策略对比实验结果表明,多Agent遗传算法能够达到更加优越的负载均衡效果.     

一种应用于负载均衡的模拟退火遗传算法

提出了一种基于模拟退火遗传优化算法,求解流量工程中的网络负载均衡问题。这种新型算法不仅能够均衡网络业务流量,相对于其它遗传算法,还具有收敛速度快、简单高效的特点。通过理论分析详尽说明算法的设计思想和相对于现有算法的优越性。     

高速网络入侵检测系统负载均衡策略与算法分析

为了解决高速网络入侵检测系统(n IDS)的性能瓶颈问题,提出了可用于n IDS的负载均衡策略和算法。在阐述基于多引擎并行处理的n IDS框架的基础上,提出和分析了3种实用的n IDS负载均衡策略,重点论述了一种基于流的动态负载均衡算法——FDLB算法。该算法依据通过动态反馈和预测机制得到的当前引擎负载情况,以一个会话为分配单位,将新的网络数据包分发给当前负载最小的引擎。实验结果表明,在大流量多引擎情况下,FDLB算法的负载均衡效果要比轮转算法好得多。     

用分块加权平均的不精确Newton法计算潮流问题

为研究电力系统中潮流方程的快速算法,将求解大型稀疏线性方程组的componentaveraging(CAV)方法应用于电力系统潮流方程的计算,提出了一种分块加权平均的不精确Newton法,给出了算法收敛性的证明。该方法的特点是易于组织并行计算,且算法灵活,无需对方程进行特殊处理,运算效率高,适应于解大型潮流方程。用IEEE662节点的电力系统对算法进行了串行实现,结果表明:该算法是可行的和快速的。     

随机变异差分进化算法

为了避免差分进化算法陷入早熟,提出了一种随机变异差分进化算法(RMDE).这种算法改进了差分进化算法的变异操作,采用随机选择的方式进行变异和扰动操作,增加种群的多样性,平衡算法的局部搜索和全局搜索.对几种标准的函数进行了测试,结果表明RMDE算法优于其他5种算法.并将该算法应用于13机组的电力系统经济调度问题,与文献其他算法相比,RMDE算法取得的结果优于最近文献所报道的结果.     

超平面交单调锥上投影算子的快速算法及其实现

研究超平面交单调锥上的投影问题，给出求解该问题的池相邻违反算法和半光滑牛顿法，并对算法进行有效性分析，最后将两种算法进行数值对比.数值实验结果表明：在求解随机数据集上的投影问题时，池相邻违反算法比目前流行的半光滑牛顿算法更高效.     

基于启发式策略的最短路径算法

在讨论经典Dijkstra算法和启发式策略算法（A^＊,矩形算法等）的基础上,提出一种基于Dijkstra算法的动态方向限制搜索算法用于求解道路网络中两节点之间最短路径．该算法结合人类的搜索思路和动态灵活的处理方式,对最短路径算法的搜索策略进行改进,动态改变搜索限制区域,减少计算时间．该算法不仅可以单独提高计算最短路径的效率,而且与其他算法结合起来还可取得更好的效果．实际结果证明动态方向限制搜索算法比经典Dijkstra算法减少近50％的搜索节点数和搜索时间．