变量施肥决策的多目标优化模型与算法

变量决策模型和优化算法是精准农业变量作业处方生成的核心环节.文中建立了一个综合考虑作物产量、质量、能源消耗、环境影响等多个指标的变量施肥多目标优化模型,提出了一种求解此类问题的高效禁忌搜索算法,从产量最大化的初始施肥方案出发,基于最近可行解的概念进行邻域搜索,并按照质量优先的策略不断寻找和更新解集,最后得到一组非支配意义下的优化施肥方案,以提高精准农业变量施肥的决策支持能力和水平.通过对江西宜春地区油茶树变量施肥问题的案例研究,验证了模型和算法的有效性和实用性.     

一种基于加工匹配度的车间作业调度方法研究

单件小批量生产形式下的作业车间调度是生产调度中的重要问题.在综合考虑订单优先级、加工时间等诸多因素的基础上,提出了加工匹配度的概念来研究作业调度问题,建立了相应的调度模型,设计了一种启发式作业调度算法.在某制动阀生产企业数控车间的实际应用结果表明,该方法能够较好的辅助车间调度人员进行车间作业调度.     

基于分层法的通风网络图绘制算法

在对已有的算法研究之后,提出了一种新的通风网络图绘制算法,采用分层法作为绘制算法的主框架,同时将最长路径法和遗传算法嵌入到分层法中,实现通风网络图的优化绘制,减少分支交叉数,并进行了开发实现和测试.     

基于角度信息的约束总体最小二乘无源定位算法

提出了一种基于角度信息的约束总体最小二乘无源定位算法. 该算法首先将非线性的观测方程转化为线性方程, 并分析了观测噪声对线性方程系数的影响, 从而能够将无源定位问题等价为一个约束总体最小二乘问题, 然后又将该有约束的优化问题变为无约束的优化问题, 并利用Newton算法进行迭代求解, 最后分析了约束总体最小二乘算法的定位误差. 计算机仿真结果验证了该算法的可行性和有效性.     

面向工业互联网的异构时间敏感数据流协同传输机制设计

工业互联网需要实现IT (information technology)和OT (operation technology)的融合,现场级工业网络的构建是真正实现从OT到IT产线数据无缝接入、从IT到OT实现产线智能运维的关键.对于OT来说,工业系统中的数据具有高度的时间敏感特性,感知数据和控制指令在时间上的确定性传输...     

基于时间相关和可变块的 H.264去块滤波优化算法

基于块的混合编码在压缩率较高的情况下会产生明显的块效应,导致编码图像主观质量下降.本文在研究和分析了 H.264标准中采用的去块滤波方法后,为了进一步提高去块滤波的性能,提出了一种新的算法.该算法利用相邻两帧图像的时间相关性,即利用参考帧中已计算好的边界强度来预测下一帧的边界强度,并采用了基于可变块的去块滤波方法,以降低滤波过程中的计算量.实验结果表明该算法在对解码图像质量没有任何影响的情况下较标准算法降低了78%左右的滤波运算时间,有效地缓解了 H.264解码运算复杂度,提高整体解码时间,以有助于实时应用的实现     

基于平均增益模型的连续型(1+1)进化算法计算时间复杂性分析

连续型进化算法的计算时间复杂性分析是进化计算理论研究的一项公开难题,目前相关研究成果较少.针对连续型(1+1)EA,基于适应值差函数提出了平均增益模型及其分析方法,给出了平均计算时间的计算理论,为算法的计算时间复杂性分析提供了依据.在此基础上,研究还选取了学术界关注的球形函数作为研究对象,分别推导了变异步长满足标准正态分布和均匀分布的连续型(1+1)EA在优化球形函数时的平均增益,并估算出了它们的平均计算时间.理论分析说明:1)两种算法的计算时间复杂性都是指数级的;2)在给定相同精度和初始适应值差的前提下,采用均匀分布变异算子的算法其寻优速度优于采用标准正态分布变异算子的算法.进一步地,通过数值实验对理论分析结果进行了验证,结果表明平均增益模型分析是有效的.     

混合SQP的基于完全学习的粒子群优化算法在电力系统中经济分配问题的应用

电力系统经济负荷分配(ELD)问题是电力系统运行中一个重要的优化问题.此前,多种经典数学逼近方法和启发式搜索算法被用于对该问题进行了求解.但是,这些方法仍然存在两个很重要而未引起足够重视的问题:1)算法的稳定性得不到有效保证;2)算法在大规模ELD问题上的性能仍然不能令人满意.CLPSO是一种新的高效全局优化算法.针对其存在的多样性保持能力强但收敛性不足的问题,文中引入序列二次规划SQP,提出了一种新的混合SQP的CLPSO算法SQP-CLPSO.用其求解多个典型ELD问题,并与多种知名算法进行了对比.实验结果表明,SQP-CLPSO具有优秀的收敛性、多样性和可拓展性,是求解复杂ELD问题的有效算法.