共享历史最优信息搜索的粒子群算法

传统粒子群算法运行机理是通过粒子群全局最优和自身经验最优来搜索最优位置,不断迭代进化,以此趋近最优解,但该算法共享信息的局限性使其容易陷入局部最优.针对传统粒子群算法的不足,提出了共享历史最优搜索信息的粒子群算法.该粒子群体在搜索过程中,共享算法本次运行的种群个体历史最优信息、当前全局最优信息,及前几次运行过程中的种群个体历史最佳信息.通过5个经典函数的仿真实验测试,验证了该算法具有较强的全局搜索能力和收敛性.     

用OPSBOPMs实现超立方体系统的容错路由

提出了针对超立方体结构多处理机系统的最优通路集的新概念和建立基于最优通路集的最优通路矩阵(OPSBOPMs)的新算法,并给出了基于OPSBOPMs的容错路由算法,证明了该算法是基于最优通路矩阵(OPMs)和基于扩展最优通路矩阵(EOPMs)容错路由算法的扩展.研究结果表明该算法的存储开销与OPMs的相同,但记录的最优通路的信息包含了它们所记录的最优通路的信息,使搜索最优通路的能力增强.     

一种基于粒子群算法和育种算法的混合算法

目的 求解无约束优化问题.方法 结合粒子群算法收敛速度快而育种算法不易陷入局部最优的特点,设计了一种新的算法.结果 数值试验结果 表明算法对于多峰值函数有很好的优化效果.结论 当群体最优信息停滞时,新算法能够使粒子群算法中的粒子跳出局部最优解,最终求得全局最优解.     

禁忌粒子群算法

针对基本粒子群算法容易陷入局部最优的缺点,将禁忌搜索算法中的禁忌思想与粒子群算法结合,提出了一种新的粒子群算法——禁忌粒子群算法(TPSO)。该算法将粒子群算法找到的当前最优值禁忌一段时间后再释放,以此避免算法陷入局部最优,即使算法暂时陷入局部最优,该算法跳出局优的能力也很强。实验表明,TPSO在收敛速度以及收敛精度方面都比基本粒子群算法有了很大程度的提高,特别对于多极值问题搜索效果非常好,可以很好的解决算法陷入局部最优的问题。     

基于Mathematica资源管理决策的算法

由于最优解是退化或无穷组时最优基对资源管理决策问题有影响,因此首次给出并证明了退化最优解问题和无穷组最优解问题最优基的个数及求解的算法,对资源管理决策问题用Mathematica语言给出了算法,最后讨论了算法复杂度和有效性问题.为说明基于Mathematica算法实现的有效性,对5×10规模的资源管理决策模型在有非退化惟一最优解、退化惟一最优解和退化无穷组最优解3种情形下用Mathematica语言进行了求解.     

基于智能隔震结构Benchmark模型的序列最优控制算法

针对最新提出的智能隔震结构Benchmark模型,阐述了其在考虑横向-扭转耦联振动和双向地震激励下的运动方程,讨论了序列最优算法较之其它几种经典最优算法的改进之处.运用序列最优算法对智能隔震结构Bench-mark模型进行振动控制,并将其和采用LQG算法的控制效果进行了分析比较,结果表明序列最优算法优于LQG算法.     

基于裕量最大的多载波快速最优比特分配算法

提出了一种基于裕量最大的多载波最优比特分配算法.算法根据多径信道选择性衰落的特性,结合查表法和拉格朗日乘子的混合迭代搜索法,最优地分配各个子载波的传输比特数.仿真表明,与已有最优算法相比,本算法具有快速收敛的特性,收敛速度加快了30%;与非最优算法相比,该算法在算法复杂度相当的条件下,可以获得更好的性能.     

电力系统最优潮流算法综述

本文阐明了电力系统最优潮流研究目的及意义,总结了国内外关于电力系统最优潮流算法的研究现状,介绍了求解最优潮流的经典算法,智能优化方法,同时指出了各种算法的优缺点;并根据目前最优潮流存在的问题提出了今后的研究方向。     

一种基于数据独立性的SVC核参数选择方法

提出一种选择支持向量分类(Support Vector Classification,SVC)最优核参数的算法,称为MI(Maximum Isolation)算法,通过定义样本间的独立性,可以获得最优核参数和相应的最优学习模型。该算法可以在支持向量机训练之前得到最优的核参数,计算代价较小,实验证明所提出的算法简单有效。     

一种基于启发式演化算法的最优-最差蚂蚁系统

针对传统最优-最差蚂蚁系统(BWAS)存在搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于启发式演化算法的最优-最差蚂蚁系统(IEABWAS)算法。该算法通过加入启发式演化算子,在算法的每次迭代中将最优蚂蚁与次优蚂蚁执行启发式的演化算子操作,并将这种演化操作产生的较好个体替代系统中最差的个体,以达到快速收敛的目的。同时,为使搜索更加集中于最优解附近,对最优-最差蚂蚁的信息素更新方式进行适应性调整,以提高算法的全局搜索能力。使用该算法求解复杂旅行商问题(TSP),结果表明:与传统的最优-最差蚂蚁系统相比,该算法不但具有更强的全局搜索能力,而且能提高算法的收敛速度,算法性能得到明显改善。     

具有最佳收敛性的积分方程小波配置算法

通过调整截断参数,构造具有弱奇异核或者奇异核的第二类积分方程小波快速算法,并证明算法具有最佳收敛阶,同时,复杂度仍保持几乎最佳.     

人体上肢在水平面上运动时的轨迹重构

研究的目的是能否通过使用计算机仿真方法去重构人体上肢在水平面上做快速运动时的轨迹，通过与实验结果的比较，进而探讨人体上肢在水平面上做快速运动时的控制策略。首先建立了人体上肢在水平面上运动的生物力学模型，应用时间最优判据对 上肢在水平面上做点到点快速运动时的轨迹进行了重构，并通过实验对重构结果进行了评估。评估结果表明：时间最优判据能够重构人体上肢在水平面上做快速运动时的手的轨迹，可以认为此判据是人脑体对手臂在快速运动情况下的一种控制策略的模拟。     

求线性方程组极小l1范数解的一种算法

陈中文研究中关于求线性方程组极小l1范数解问题有着较为广泛的应用。本文研究了该问题的最优性条件，给出最优解的充分必要条件。进一步研究了该问题最优解的一种表现形式，提出一个单纯形方法的算法，该算法解决了退化问题，且收敛速度较快，同时给出确定初始基的方法。     

基于跳点搜索算法的网格地图寻路

等价网格环境下的寻路问题普遍存在于机器人、电子游戏等应用领域.其中,最先进的技术都被分层寻路算法所主导,这些算法速度快且内存开销较小,但通常返回的路径都是次优的.本文提出了一个新颖的、特定于网格的搜索策略,该策略速度快、最优且无需内存开销,其算法可以描述为一个宏算符,该宏算符识别和有选择地扩展网格地图上的仅仅某些节点,我们称之为跳点,连接两个跳点的路径上的中间节点将不再被扩展.我们将证明该方法计算出的解总是优解的;然后,进行了深入的实证分析,并将我们的方法与其他文献上的相关工作做对比.我们发现利用跳点进行搜索能将A＊算法的速度提高一个数量级甚至更多;同时,我们报告了跳点搜索相对于当前最先进的技术而言有明显的改进.     

电力系统潮流计算及在计算机上的优化实现

根据电力系统的特点，讨论了潮流计算方法，并在计算机上给予了实现，其运算量与存贮量小，收敛速度快。     

Why animals have different muscle fibre types

Animals have different muscle fibre types: slow fibres with a low maximum velocity of shortening (Vmax) and fast fibres with a high Vmax. An advantage conferred by the use of different fibre types during locomotion has been proposed solely on the basis of their in vitro properties. Isolated muscle experiments show that force generation, mechanical power production and efficiency are all functions of V/Vmax, where V is the velocity of muscle shortening. But it is not known whether animals actually use the different fibres at shortening velocities that are optimal for mechanical power production and efficiency. Here we compare the V of muscle fibres during locomotion with their Vmax. This comparison shows that during slow locomotion, the slow fibres shorten at a velocity that gives peak mechanical power and efficiency and the fast fibres shorten at their optimal velocity when powering maximal movements. Our results also show that maximal movements are impossible without fast fibres because the slow ones cannot shorten rapidly enough.     

剪切型多层钢框架抗震优化设计

以文献「１」有关条文为约束条件，框架柱最轻为目标函数，柱截面惯性矩国设计变量，建立了剪切型多层钢框架抗震优化设计数学模型。采用Ｌａｎｃｚｏｓ方法求解特征值问题，求出自振周期和振型，并在ＩＢＭ－ＰＣ／ＸＴ微机上实现。实例表明，本文研制的优化程度收敛速度快，计算结果可靠。     

求解物流配送问题的混合粒子群算法

为了加快粒子群算法(PSO)在解决限定车辆配送问题时的收敛速度和减少时间花费,采取先验判断粒子个体最优位置与全局最优位置的距离决定粒子的更新方式,提出一种混合策略,设计鱼群-粒子群算法(AFSA-PSO),并通过对函数极值的求解进行验证.实验结果表明:该方法能够得到正确解,并具有收敛快、寻优佳的特点.     

控制活动轮廓演化的快速图像分割方法

针对目前图像分割方法较难精确、 快速地实现图像分割的问题, 提出一种控制活动轮廓演化的快速图像分割方法. 首先用外部能量与内部能量加权和作为曲线能量函数, 用封闭曲线外部与内部能量建立活动轮廓波模型; 然后用最优路径移动更新曲线能量, 获取所需图像分割目标; 最后引入粒子群优化算法获取全部初始轮廓点的最优控制点, 根据最优控制点控制活动轮廓演化达到实现目标图像准确分割的目的. 实验结果表明, 该方法的图像分割精度明显高于目前典型的图像分割算法, 提高了图像分割的抗噪性能及图像分割速度.     

大型时变线性奇摄动系统的时间最优控制

本文考虑大型时变线性奇摄动系统的时间最优控制问题.证明这种系统可经非退化线性变换化为快、慢状态分离的两个子系统,并给出这种系统的近乎时间最优控制的设计方法.