一种新的TS模型辨识算法

提出一种新的TS模型辨识算法.该算法思想:首先采用MCR算法(Mountain C-Regressionmethod)自动确定聚类数目和初始聚类中心,然后采用改进的GK(Gustafon-Kessl)聚类算法得到最优的划分矩阵,再根据最优划分矩阵计算系统前件参数的最优值,最后用自适应粒子群优化算法(Adaptive Parti-cle Swarm Optimization,APSO)对后件参数进行优化.此辨识算法能够用较少的规则数描述给定的未知系统,并且容易实现.仿真实验表明该算法能够实现非线性系统的辨识,并且可获得相对高的精度.     

基于天体系统粒子群算法的异步电机参数辨识

针对标准粒子群优化(PSO)算法存在易早熟收敛的缺点,提出了一种基于天体系统模型的粒子群优化算法(CSPSO).在CSPSO算法中,参照天文学中的天体系统模型,将种群划分为多个相对独立的天体系统,每个系统按照自己的运行规则在不同的空间中运行,在算法的后期引入混沌优化,最终确定出优化问题的全局最优解.将CSPSO算法应用于异步电机参数辨识问题中,仿真结果表明CSPSO算法比GA算法和PSO算法具有更精确的参数辨识能力.     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法（APSO）较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法（FCM）对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点,提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法（APFM）。新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力。实验表明：新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高。     

基于APSO的模糊聚类算法

利用改进的自适应粒子群优化算法(APSO)较强全局寻优、快速收敛的特点和模糊C-均值算法(FCM)对初始值敏感、容易陷入局部最优的缺点.提出一种基于自适应粒子群优化算法的模糊聚类算法(APFM).新算法有效的克服了FCM算法的缺点,同时增强了APSO算法全局搜索和跳出局部最优的能力.实验表明:新算法与单一的FCM和APSO算法相比聚类更准确,效率更高.     

基于自适应种群小生境算法的非线性系统辨识

针对传统神经网络非线性系统辨识算法存在收敛速度慢、易早熟、需人工设置网络结构及初始参数等问题,提出自适应小生境PSO非线性系统辨识方法。改进算法融合分层递阶算法和小生境PSO算法思想,联合优化网络结构及初始化参数,引入自适应灾变因子提高寻优精度。仿真实验表明,改进算法可提高辨识精度和收敛速度,能有效避免早熟现象,并可显著提高大空间、多峰值函数寻优效率。     

大时滞系统全参数自适应预测控制策略

针对大时滞系统纯滞后时间长、参数时变的特点,提出一种基于改进的粒子群优化的自适应预测控制算法.利用改进的粒子群优化算法对时变大时滞系统模型的全部参数进行辨识,从而克服预测模型失配对系统控制性能的影响,并且将粒子群优化算法用于预测控制滚动寻优,有效解决系统存在约束条件下的最优值求解问题.仿真结果验证所提方法的有效性和优越性.     

自适应遗传算法在PID控制参数优化中的应用

针对传统的PID控制中参数整定的难题，采用智能控制技术优化PID参数，利用神经网络进行系统辨识，建立对象模型；在此模型基础上，运用遗传算法寻优PID控制参数，采用变交叉概率和变异概率自适应遗传算法寻优得到PID控制参数，与传统的整定结果相比较，遗传算法优化效果更好，最终达到最优的控制效果．     

基于灰狼优化算法的孪生支持向量回归机

为了解决孪生支持向量回归机的参数寻优问题,提出了一种基于灰狼优化算法的孪生支持向量回归机。该算法将均方根误差和平均绝对误差作为灰狼优化算法的适应度函数,借助灰狼优化算法的全局寻优能力,以目标范围内生成狼群的位置代表不同的孪生支持向量回归机参数取值,通过有限次数迭代和灰狼优化算法的位置更新机制得到孪生支持向量回归机的最优参数。实验结果表明,该算法能够找到合适的参数;与现有算法相比,该算法的预测性能更佳,寻优时间显著缩短。     

基于改进PSO算法的混合核SVM算法

提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的优化混合核支持向量机（SVM）算法（ILPSO）, 解决了一般混合核SVM算法很难评定参数选择的问题. 该算法通过限定粒子的速度、 搜索空间和交叉算子等多种寻优策略加强其收敛特性, 得到了参数的最佳组合. 仿真实验表明, 该算法能更快速、 有效地获得参数的最优值.     

基于引力搜索和粒子群混合优化算法的T-S模型辨识

提出了基于引力搜索(GSA)和粒子群(PSO)混合优化算法(GSAPSO)的T-S模型全局优化辨识方法.该方法充分整合GSA的勘探能力和PSO的开采能力,在GSA中引入PSO的个体最优值和群体最优值,同时改进惯性权重调整算法.T-S模型辨识分为结构辨识和参数辨识,采用聚类方法和GSAPSO算法同时辨识模型的结构和参数,从而实现全局优化辨识.仿真实例和比较分析证明了GSAPSO较标准的PSO和GSA有更强的全局优化能力和更高的辨识精度.     

MATLAB优化工具箱在结构优化设计中的应用

MATLAB优化工具箱具有强大的科学计算能力,在工程设计领域得到了广泛的应用.简要介绍了MATLAB优化工具箱,通过对MATtAB优化工具箱中fmincon函数的语法进行分析,提出了结构优化设计的通用求解方法.首先,合理设置优化目标函数和约束条件.然后,使用MATLAB优化工具箱进行编程计算.结果显示,与其他方法相比,使用MATLAB优化工具箱进行优化,不仅可以提高计算精度,而且可以减少计算时间.因此,在结构工程设计领域有较强的实际应用价值.     

不可微优化和大系统优化

近年来,不可微优化的理论得到了很大的发展。这种理论经常出现在大系统优化的分析和求解之中。本文将讨论和大系统优化有关的不可微优化问题的理论、结构和解法。     

求解约束优化问题的微粒群算法

微粒群算法(简称PSO算法)是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了非常成功的应用。本文以约束优化问题为对象,首先介绍了采用罚函数法将约束优化问题化为无约束优化问题,和将约束优化问题转化为minmax问题,然后对无约束优化问题和minmax问题,采用PSO算法进行进化求解;在此基础上,以目标函数和约束满足分别为优化目标提出了一种双微粒群的PSO算法。仿真实验结果验证了方法的正确性与有效性。     

流程系统优化的简约微粒群算法

针对流程系统优化中的非线性规划问题,提出了一种新的混合优化算法--简约微粒群优化算法,并对其求解.利用实例对其进行测试并与其他算法所得的结果进行比较,结果表明,简约微粒群算法是一种有效的求解具有线性约束的NLP问题的方法.     

一种求解约束优化问题的微粒群算法

约束保持法是目前求解约束问题时处理约束的主要方法之一,该方法的思想是确保进化过程中所有粒子始终在可行域范围内。本文借鉴复合形法的思想,提出一种求解约束优化问题的新方法。当粒子超出可行域范围时,通过反射、扩张、收缩等操作,为粒子重新产生一个可行位置。通过对标准函数仿真实验表明,该算法实现原理简单,而且能得到较优的解。     

最优化理论

最优化理论是指数学上对这样一类问题的研究：对给定定义域上的目标函数求解其在该域上的最小或最大值。这包括研究解的存在性、解的结构性质及求解算法等各方面。最优化理论的重要性是不言而喻的，在应用数学、计算机科学、工程、经济等很多领域都有重要应用。根据目标函数定义域的性质，可以分为离散最优化和连续最优化。本书的一个重要特色就是对这两类最优化的重要概念和方法都作了介绍，     

搜索引擎优化(SEO)的认识误区及优化技巧

本文首先探讨了搜索引擎优化的相关概念及目标,指出当前搜索引擎优化的一些认识误区,同时,提出了对网站进行搜索引擎优化的一些方法及技巧。     

一种求解非线性约束优化问题的粒子群优化算法

提出一种新的基于粒子群优化算法求解非线性约束优化问题的方法.通过引入自适应的退火罚因子和不可微精确罚函数来处理约束条件,可以使算法逐渐搜索到可行的极值点.数值实验证明了算法是有效的.     

编译中的循环优化

讨论了循环优化的目标和循环优化的各种程序变换方法．程序变换可大大减少下标变量的访问时间；消除某些类型的相关，提高软件流水的“深度”；合并多个循环，有利于进行代码压缩．