内点惩罚函数法在连杆机构设计中的应用

研究了非线性规划中的内点惩罚函数法，编制了运用内点惩罚函数法进行连杆机构优化设计的计算机程序，得到了令人满意的结果．     

用Mathematica来实现非线性规划问题

本文用Mathematica编程实现了一类有约束条件的非线性规划问题的求解。文中先介绍了该类非线性规划问题的相关定义如约束条件、惩罚函数和内点法等,又介绍了用内点法解决非线性规划问题的相关定理和算法。经过研究这些理论和算法,结合Mathematica语言的特点编写出了相应的程序,并计算了几个实例。最后简单分析了用mathematica编写内点法程序的优越性和程序中所涉及到的部分函数和语句的功能及其作用。     

具有畸形约束极值点问题的优化

在畸形约束极值点附近,约束边界与目标函数等值线接近于相切,可行适用方向区非常狭小,难以寻得真正的约束极值点。为了使优化方法更好地解决各领域的复杂优化问题,研究具有畸形约束极值点问题的优化。针对该类问题的一个算例,分别采用随机方向方法、复合形法、内点惩罚函数法、外点惩罚函数法进行了优化,并对比了计算结果。随机方向法和复合形法在寻得边界点之后,难以找到可行适用方向,因此给出了伪最优点。而惩罚函数法由于其渐进优化的特点,可寻得最接近于约束极值点的最优点。计算结果验证了基于盲人探路优化思想的改进随机方向法,可减少随机方向的产生次数;验证了基于盲人探路思想的改进复合形法,可减少复合形的构造次数;也验证了加固围墙的内点惩罚函数法不要求初始点一定在可行域之内,也不会因寻优越界而给出伪最优点。对于存在多个约束极值点的优化问题算例,只要适当选取初始点,采用内点法就能寻得所有局部最优点。通过多种优化方法的对比研究,得出了对于畸形约束极值点优化问题,宜选用惩罚函数法求解的结论。     

含约束条件遗传算法在连续催化重整优化操作中的应用

介绍了通过惩罚函数法解决含约束条件遗传算法的实现问题。分别采用内点法和外点法,将有约束优化问题转化为无约束的优化问题,再利用Matlab编制遗传算法程序。通过对连续催化重整优化操作过程仿真计算,证明该方法具有快速收敛且优化结果好的特点。     

用Mathematica来实现非线性规划问题

本文用Mathematica编程实现了一类有约束条件的非线性规划问题的求解。文中先介绍了该类非线性规划问题的相关定义如约束条件、惩罚函数和内点法等,又介绍了用内点法解决非线性规划问题的相关定理和算法。经过研究这些理论和算法,结合Mathematica语言的特点编写出了相应的程序,并计算了几个实例。最后简单分析了用mathematica编写内点法程序的优越性和程序中所涉及到的部分函数和语句的功能及其作用。     

一种新的自适应惩罚函数在遗传算法中的应用

惩罚函数是遗传算法中解决非线性约束最优化问题最常用的方法之一.但传统的惩罚函数运用到遗传算法中往往难以控制惩罚因子,因此本文引进了一种结构简单、通用性强的新自适应惩罚函数,并证明了其收敛性.随后构建了基于新自适应惩罚函数的遗传算法,使得种群能快速进入可行域,并且提高了遗传算法的局部搜索能力.理论分析及仿真结果表明该算法具有参数少、稳定性强、收敛快等优点.     

二次优化的惩罚函数法

用优化方法解决离散变量的工程问题 ,可采用惩罚函数法。本文对离散变量惩罚函数法作了改进 ,并应用实例证实了其可行性 ,为工程优化问题提供了有参考价值的优化算法。     

基于分布式网络并行环境的惩罚函数法

基于PVM分布式编程环境，将传统的惩罚函数法加以改进，提出惩罚函数并行算法的概念，该算法不但具有编程方便、可移植性强和能效地减少计算时间等优点，而且通讯量少，对传统的惩罚函法改动少，只需有一网络和PVM并行编程环境就能实现。     

关于送货问题的惩罚函数法

送货问题属于组合最优化的研究范围,它经过处理后可使用惩罚函数法.本文对惩罚函数法所得解的性质作了进一步研究,证明了该解的可行性,并获得了该解的误差估计,即惩罚间隙的估计.     

点云数据热传导平滑过程中的惩罚函数形态

针对点云数据热传导平滑处理过程中惩罚函数的形态确定问题,提出了基于模糊数学隶属度函数形态相似性的热传导惩罚函数形态确定方法.通过对降半矩形分布、降半Г分布、降半正态分布、降半哥西分布、降半梯形分布和降岭形分布的数学形态分析,得出自变量的变化与惩罚函数值成非线性反比的函数选择原则.实验验证表明,降半哥西分布和降半正态分布为最佳实用函数,从而为点云数据的平滑去噪预处理提供了一条途径.     

可靠度分配的惩罚函数法

利用优化设计的惩罚函数法进行系统的可靠度分配，以各单元花费最小为目标函数，在满足系统可靠度要求的前提下，合理的落实各单元的可靠度指标。为产品设计提供了科学的依据，是一种快捷，有效的方法。     

圆柱齿轮减速器的最小体积优化设计

提出了一种基于惩罚函数法的直齿圆柱齿轮减速器的优化设计方法,以体积最小为优化设计的目标,给出了优化模型,最后通过实例证明了这种优化设计方法的优越性。     

基于SUMT法的圆柱齿轮优化设计

通过SUMT法构造惩罚函数,使有约束的极小化问题转化为无约束的极小化问题,寻求目标函数最优值,并以圆柱齿轮体积最小为目标的函数对其进行优化设计。     

约束最优控制问题的磨光罚函数算法

针对约束最优控制问题,分析了已有惩罚函数算法存在的缺陷,在原惩罚函数的基础上,通过引进磨光参数,对原惩罚函数进行了光滑处理,构造了带参数的连续可微惩罚函数,将原带约束的最优控制问题转化为含参数无约束光滑的最优控制问题.利用微分方程解对参数的连续依赖性,得到了无约束条件下近似的极小值原理,提出了磨光惩罚函数算法,并证明了此算法的收敛性.该方法克服了传统简单惩罚函数不可微的缺陷,简单可行,易于实现.最后给出仿真实例验证了该方法的有效性.     

多目标规划的惩罚函数法

分析本文引用极限集的概念建立了多目标规划的惩罚函数法,并对该方法进行了收敛性分析,文章最后给出了数值计算的例子.     

机械系统可靠度分配的惩罚函数法①

在可靠性理论研究过程中,系统可靠性分配是其重要组成部分,其分配方法分为等同分配法和非等同分配法。为了解决要求构成系统单元具有相同的花费函数的非等同优化分配法与工程系统实际不相符的问题,利用惩罚函数法对系统可靠度进行优化分配,对构成系统单元的花费函数不需要特殊要求,使模型更加真实的反映客观实际。     

应用惩罚函数法求解齿轮减速器的优化设计值

本文突破了齿轮减速器的传统设计方法,建立了按惩罚函数求优化值的设计思想,重点论述了优化设计原理,目标函数、约束函数、数学模型的建立,还对典型设计实例提供了优化解并评价了设计效果。     

MIMIC算法在非线性多约束机械优化问题中的应用

将双变量相关的分布估计算法与惩罚函数法相结合,用于解决机械工程上非线性多约束优化设计问题.算法对每一次迭代寻优后的变量进行保留,建立概率模型,通过正态分布发生函数对变量重新取值,并采用惩罚函数来处理变量约束条件.仿真结果表明,该算法能有效防止早熟收敛,提高算法的全局搜索能力,具有较好的应用前景.     

基于DP算法的变量选择

在DP算法的基础上,提出了新的PDP算法,来实现带有惩罚函数的目标函数中参数估计的计算问题。新算法为基于惩罚函数的变量选择方法在计算上的实现提供了新的选择,同时通过数据模拟分析验证了新算法的有效性。     

基于风力机整机气弹稳定性的塔筒结构优化

基于风力机整机的稳定性,提出了一种研究风力机塔筒结构优化的新方法。该方法以减小系统振动为目标函数,塔筒的直径和壁厚为优化参数,通过强度、变形量及质量等作为约束条件建立优化模型,利用内点惩罚函数法求解此优化问题,最后运用坎贝尔图(Campbell图)对叶片与塔筒耦合的风力机整机系统的稳定性进行分析。应用此方法对某2 MW水平轴风力机塔筒结构进行优化,整机的稳定性能得到很大改善,塔筒质量减少13%,具有一定的理论和工程实用价值。