基于多目标优化的数控实时任务参数选择方法

针对协同设计模式下数控实时任务参数的选择问题,提出一种基于多目标优化的任务参数选择方法.该方法依据实时任务模型、性能目标以及系统约束建立数控任务参数选择问题的多目标优化模型.对于优化模型的求解,提出一种具备协同进化算子与精英团队保留机制的扩展型非支配排序遗传算法,以实现在大规模决策空间下的快速搜索,使得数控系统整体性能目标最优.最后,基于仿真实验分析总结了数控实时任务参数选择策略,通过对比传统任务参数选择方法证明了所提方法在实际应用中的优越性.     

基于频率值传播的药物副作用发生频率预测方法

确定药物副作用发生频率是药物风险-效益评估的关键问题.随机对照临床试验方法性能有限且成本昂贵.随着药物临床试验数据的增加,基于数据驱动计算方法研究药物-副作用关系成为可能.文章提出一种基于药物-副作用协同传播模型的药物副作用发生频率预测方法.该方法基于已知的药物副作用发生频率信息构建相似网络,基于已知频率信息在网络中高阶协同传播过程预测药物副作用发生频率.此外,提出一种基于邻域学习的相似网络构建方法,进一步提升模型预测性能.在SIDER 4.1和ADReCS 3.1中获得的真实的药物-副作用频率数据集上进行实验,相较于现有最优方法,提出的方法在均方根误差和平均绝对误差指标上分别下降了6.98%、7.23%.     

基于SORA的多学科协同优化可靠性优化方法

针对多学科可靠性优化问题计算过程具有复杂性的特点,从简化计算复杂性的角度,研究协同优化可靠性优化方法.鉴于序列优化与可靠性评估(SORA)方法采用可靠性分析与优化过程相分离的方式,提出了基于SORA的协同优化可靠性优化方法.该方法将具有三层嵌套循环的协同优化可靠性优化问题,转变为顺序地执行确定性协同优化和可靠性分析过程.因而,该可靠性优化模型维持了协同优化的两级优化结构,降低了计算复杂性.最后,利用工程算例对该方法的有效性进行了验证.     

数字技术下的大空间建筑围护体系优化

目的提出数字技术的层级优化模式和大空间建筑围护体系优化的系统方法,实现大空间建筑的可持续发展目标.方法综合应用参数化设计、建筑性能分析及建筑信息模型(BIM)等数字技术,按照"模拟分析-模型建构-优化筛选"的基本步骤,对大空间建筑围护体系进行形体适应性、结构逻辑性和界面透过性优化.结果层级优化模式实现了参数化设计、建筑性能分析及建筑信息模型的协同与整合,可显著提高优化效率及精确度.在此基础上进行的形体适应性、结构逻辑性及界面透过性优化分别从不同方面增强了大空间建筑围护体系的功能性、生态性及经济性.结论数字技术在大空间建筑围护体系优化中优势明显,效果显著,对建筑设计及施工均有积极意义,是实现大空间建筑可持续发展的有效途径.     

融合社交网络信息的协同过滤方法

针对目前协同过滤方法存在的数据稀疏性、冷启动以及未能有效利用用户社交网络信息提高推荐质量等问题,提出一种融合用户社交网络信息的协同过滤方法,该方法以矩阵分解推荐模型为核心,可综合集成目标用户个人偏好以及社交网络中的关系用户偏好特征信息做出推荐.通过设计相应的推荐方法,并基于梯度下降法对用户以及商品特征矩阵的求解进行了优化运算.相关实验结果表明融合社交网络信息可在一定程度上提高协同过滤的推荐准确度以及缓解数据稀疏性、冷启动问题.     

基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法

研究基于支持向量回归机和粒子群算法的改进协同优化方法.阐述了协同优化方法和支持向量回归机方法基本原理,为有效解决系统级优化协调困难问题,改善收敛性能,提高收敛速度,采用支持向量回归机构造系统级约束条件的近似模型,引入粒子群算法求解系统级和学科级优化问题.仿真计算结果表明,设计的协同优化方法可有效求解多学科设计优化问题,...     

不确定条件下协同设计参数鲁棒优化方法

提出了不确定条件下基于广义动态约束网络(GDCN)的协同设计参数鲁棒优化方法.分析了协同设计中的参数不确定性,基于GDCN建立协同参数鲁棒设计方法框架;在同时考虑目标属性鲁棒和约束可行域鲁棒的前提下,建立了一种带偏好信息的协同设计参数多目标鲁棒优化(MORO)模型;并给出了MORO模型的优化求解流程.通过发动机设计实例,验证了该方法的有效性和可行性.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

基于协同优化方法的汽车正面抗撞性优化设计

将最优拉丁方试验设计方法与响应面方法相结合,建立了汽车正面碰撞过程中3组加速度指标的代理模型.使用协同优化方法对该3组加速度指标进行了协同寻优.优化结果表明,优化后3组指标均有不同程度的改善,提高了汽车正面抗撞性,表明使用协同优化方法、结合近似技术和有限元技术是求解汽车抗撞性多目标设计优化问题的一种有效方法,该方法能够有效地避免传统优化方法在求解高度非线性问题时面临的困难.     

区域海港群-无水港系统布局优化模型及其算法

以区域海港-无水港网络为研究对象,构建区域海港-无水港网络总体优化的双层规划模型,将贪心法和遗传算法相结合对所建模型进行求解,实现区域海港群-无水港系统布局协同优化。该模型适用于解决已知需求点分布的区域海港-无水港宏观配置优化问题。将其应用于海峡西岸港口群-无水港系统布局优化实践,结果表明,所建模型可有效解决区域内海港群-无水港系统的协同优化问题。     

基于多源协同感知的目标追踪优化模型

面向物联网及多媒体传输等应用的中高速无线传感器网络,如何在有限的能量下提供较高的传输速率,以满足各种应用的需求成为亟待解决的关键问题.鉴于此本文提出了一种基于多源协同感知的目标追踪优化模型.该模型通过在追踪目标过程中对各节点的多源信息进行协同感知,针对能量阈值以及吞吐量进行多指标综合考虑,并采用优化算法进行多目标优化,实现了目标追踪过程中有效能耗下的高性能传输.经过与相关算法进行实验比对,本文提出的模型在多网络性能指标下均能够表现较好的效果,证明了模型的有效性.      

基于网络的协同设计方法研究

实现基于网络的协同产品开发是当前计算机协同工作的一个重要方向。论文提出协同的产品开发模式是分阶段的产品信息共享和协同决策过程。支持协同设计的基本使能技术包括 :产品数据共享 ;跨异构平台的数据互操作与信息资源的动态调配技术 ;多用户决策的协调与优化技术。提出了基于网络的协同产品开发实现过程 :建立分阶段的产品信息模型 ;在网上提供封装的产品模块 ;远程访问和调用 ;共享协同设计过程 ;产品的整体优化和协同决策。利用CORBA和 Java技术支持产品数据共享和协同优化的实现。     

基于群集运动智能的SDN业务传输优化技术

针对软件定义网络(software defined network,SDN)负载全局优化问题,受生物界群集运动的启发,以实现当前分布式全网状态感知、全局优化目标、区域自主协同为目标,研究了基于群集运动智能的SDN业务传输优化技术。为满足上层业务对网络传输性能的需求,根据传输时延、网络吞吐量等性能指标,在多目标优化约束条件下,通过业务聚类定义针对各业务的平稳流,并将平稳流内共同协作的节点相结合定义为平稳流协作场。协作场内的节点通过收集网络状态信息并在协作场内共享,实现网络状态的快速感知及决策。协作场之间各个平稳流以不同的带宽、时延等网络传输需求运行,使得平稳流获得了确定的资源抢占成功率,从而以稳定速率传输。针对基于平稳流的业务传输优化技术,给出了基于群集运动协同方式的流量工程处理体系和业务优化方案,并对该体系下群智节点的感知认知、业务聚类分析、平稳流协作场构建、协同智能决策优化方法、优化流程、节点架构等进行分析阐述。     

离散神经网络的优化能力研究

考虑在求解带有不等式约束的组合优化问题时 ,离散神经网络的设计及其性能分析。有两种方法可以用来设计网络 ,一是能量下降法 ,另一个是梯度下降法。我们以 Knapsack问题为例 ,研究了这两种方法的求解性能。模拟计算表明 ,离散神经网络作为组合优化问题的求解工具 ,能力是有限的 ,但由于它的运行速度快和易于实现等优点 ,可以作为认识问题和提供相关信息的一种途径     

MC-CA:基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析

针对现有多模态情感分析模型对模态交互问题的忽视导致其性能受限的问题,提出一种基于模态时序列耦合与交互式多头注意力的多模态情感分析模型（MC-CA）。利用仿射变换耦合模态的情感信息和时序信息,使用交互式多头注意力机制获取模态间的交互信息,利用多通道情感预测方法综合全局与局部信息实现多模态协同训练。在多个公开数据集上的实验结果表明,该模型能够建立多模态数据之间的交互,在多模态情感分析任务中取得优异的性能。     

项目制造环境下项目计划协同优化方法

为减少项目执行过程中不必要的等待时间、加快项目进程,提出了面向项目制造的项目计划协同优化方法.该优化方法涉及两个方面:建立项目计划信息之间的关联约束关系,以及关联约束基础上的优化解算.首先通过分析项目计划间信息关联,提出了基于产品信息和WBS的项目计划间接约束关系建立方式;进而结合不同计划模式的差异性,设计了一种用于项目计划协同优化的遗传算法.最后结合实例验证了优化方法的有效性及合理性.     

基于区间不确定性的多学科可靠性设计

针对随机可靠性设计和多学科设计直接结合中存在的随机可靠性无法解决不确定性信息量较少及直接结合的嵌套结构计算效率较低的问题,采用区间描述有限信息的不确定性,以非概率可靠性指标衡量多学科系统的可靠性,建立了基于区间不确定性的多学科可靠性设计模型.同时,为了提高计算效率,采用性能测量法来减少可靠性分析的计算量,并引入序列优化与可靠性评估方法将三层嵌套的多学科可靠性设计结构解耦为顺序执行的确定性多学科设计优化和多学科可靠性分析过程,降低了计算复杂性.通过一个算例验证了该方法的可行性和有效性.结果表明,相比多学科可行法,单学科可行法的计算效率较高.