利用改进SA算法估计河流水质参数的仿真实验

将改进模拟退火法应用于求解分析河流水团示踪试验数据，确定河流水质参数的函数优化问题。针对标准SA算法收敛速度缓慢的弱点，采取了增加附加约束条件、设置内阈值提前降温和增加记忆功能等措施对算法进行了改进。仿真实验结果表明：1)改进措施能够明显地提高算法收敛速度，并可得到满意的参数计算结果；2)内循环次数不会对外循环次数产生明显的影响；3）内阈值的设置对算法的收敛速度影响非常明显，当其值与外阈值接近或相等时，算法的收敛性最佳：4)在研究的具体问题情况下，降温指数不宜过大，其在0．4—0.65之间取值为宜。     

两条交叉航线上飞机发生危险冲突次数模型的研究

本文首先提出了危险冲突／碰撞区域概念，并给出飞机在同一高度两条交叉航线上的危险冲突／碰撞区域；进而给出一种新型的“交叉航线间隔”模型；最后推导出在两条交叉航线上飞机在单位时间内发生危险冲突次数的计算模型并对此进行了详细的分析，研究了在飞机危险冲突次数给定的情况下，对飞机平面间隔，飞机流量，飞行速度进行控制的问题，指出当两条交叉航线垂直时飞机危险冲突次数最小。此模型给出的是危险冲突次数的最坏值。飞机在单位时间内发生的危险冲突次数决定了管制员处理危险冲突所需的最坏情况负荷量，这就使我们对管制员总体负荷量的规范找到了一个科学的依据。     

基于模糊层次分析的MIMO/SA多天线系统算法性能评估方法

多输入多输出（multiple input and multiple output, MIMO）和智能天线（smart antenna, SA）是第四代移动通信系统的关键技术,其结合的MIMO/SA多天线系统所采用算法的不同,直接影响系统性能,准确评估MIMO/SA多天线系统的算法性能,对于实际应用十分重要。结合波达方向估计算法、空时编译码算法、波束成形算法的算法性能指标,应用模糊层次分析法建立了层次结构模型,确定了各算法性能指标的权重和隶属度,得到了MIMO/SA多天线不同实现方案中不同算法的模糊综合评估方法,进行了仿真验证。仿真结果表明,评价方法能在不同的MIMO/SA多天线实现方案中选择出优化方案,对MIMO/SA多天线系统的方案设计与算法实现有较好的参考价值。     

基于混合遗传算法的海军航空兵场站物资配送车辆调度智能优化

为提升海军航空兵场站物资配送车辆调度效率，根据海军航空兵场站物资配送任务特点，建立了物资配送车辆调度优化模型，提出了混合遗传算法(hybrid genetic algorithm, HGA)对模型进行了求解。在HGA中引入了模拟退火(simulated annealing, SA)操作对经典遗传算法(genetic algorithm, GA)进行了改进：选择适合模型的编码方式和交叉算子；使用类似路径构造的方法构建初始种群；在遗传操作产生子种群之后，通过SA操作寻找子种群邻域中的潜在优秀个体，提升算法局部搜索能力。最后，通过与经典GA的对比实验，验证了所提算法的有效性和可靠性。     

基于二水平误差控制的序贯分支筛选法及应用

针对仿真实验中三水平序贯分支（sequential bifurcation,SB）难以处理定性因子的问题,提出了基于两水平的误差控制SB法,并在序贯概率比（sequential probability ratio test,SPRT）检验群组效应过程中,采用动态的初始仿真次数作为初始样本点,提高了SPRT的效率,减少了统计推断所需的仿真次数. 蒙特卡罗仿真的对比分析以及基于实际背景的仿真案例应用,验证了在保证统计推断效力的条件下,所提方法能明显降低SB所需的仿真次数,并成功处理包含定性因子的仿真模型.     

机车二系弹簧载荷调整混合算法优化方法

针对机车二系弹簧支承载荷均匀性分配调整的复杂多变量优化问题，提出了综合运用遗传算法（GA）和蚂蚁算法（AA）的混合优化调整算法模型。该算法模型首先采用GA进行全局快速随机搜索，获得若干候选的近似优化解，以此生成蚂蚁算法初始信息素分布，再用AA求得全局优化精确解。论文给出了混合算法模型的设计。对SS3b和SS9机车的仿真计算结果表明，该方法应用于二系调簧的多维连续性空间优化问题，可获求解性能和时间效率的综合提高。     

基于GASA算法的网络控制系统的控制器设计

提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的混合策略，用于单包传输下的线性网络控制系统中远程PID控制器的设计。这种新的混合策略被称为GASA算法。由于网络导致的延迟存在，GASA算法被用于确定最佳的PID增益。在求解过程中，GASA算法在各温度下依次进行GA和SA搜索，其中SA的初始解来自GA的进化结果，SA经过Metropolis抽样过程得到的解又成为了GA进一步进化的初始种群，而温度的更新由退温操作来控制。对设定的性能指标如超调量和调整时间的违背量将作为GAsA适应度函数中的惩罚项。本文对基于Profibus-DP网络的网络控制系统进行测试，并与修正Ziegler-Nichols法的优化结果进行比较，结果表明在对网络导致的延迟没有任何先验知识的情况下，用于网络控制系统中远程控制器设计的GASA算法能够获得满意的控制效果。     

考虑搬运时间的多品种、小批量混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度

对带搬运时间的混流制造系统批量加工模式的优化与资源调度问题进行研究. 建立批量工件的加工与搬运时间模型,用于求解生产周期和优化搬运次数. 在此基础上,分析工件排序方案的决策准则,用于确定工件最优投产顺序. 设计互助组优化算法,其可对最优作业排序方案所需的搬运设备进行调度. 研究结果表明: 本文的研究方法可有效求解带搬运时间的批量工件的生产周期,能优化批量工件的搬运时间和次数,可获得工件的最优排序方案,并能合理调度搬运设备资源.     

基于模拟退火算法的空气污染危害指数及其应用

在设定各项污染物危害浓度参照值基础上,得出了一个基于模拟退火算法（SA）优化的适用于多种空气污染物的空气质量评价的污染危害普适指数公式.该公式应用于大量实例的分析评价结果与其他多种评价方法评价结果比较表明：该公式不受污染物种类和数目多少的限制,计算简便,具有可比性、通用性和实用性,评价结果与实际符合较好.     

基于分布式协商进化算法的多Agent目标冲突消解

针对多Agent系统研究中的目标冲突消解问题,建立了在多个Agent的局部目标和系统全局目标间进行协调优化的多目标优化模型.在多Agent分布式规划的框架下,提出了一种基于遗传算法(genetic algorithm,GA)的分布式协商进化算法,用于求解多目标规划模型.针对GA搜索中保持解的多样性、提高收敛速度等问题,对选择算子进行了设计.通过仿真实验,证明新的选择算子能有效提高解的质量.最后将该算法应用于部队机动协同路线规划的目标冲突消解问题,验证了其有效性.     

复杂工程系统设计方案评价方法综述

工程背景为航天器舱的布局优化设计问題,为此我们研究了多种具有实用性的布局优化算法,并依据这些算法得出了多种不同的布局设计方案。航天器舱是一个复杂的工程系统,在概念设计阶段,能否对这些布局设计方案做出客观评价将最终决定整个系统设计质量的优劣乃至其成敗,因此系统方案评价工作十分重要。基于此,对国內外目前常用的系统方案评价方法的理论及其特点进行了研究,归纳为如下几类:层次分析法、模糊评价法、灰色理论法、物元分析法、聚类分析法、价值工程法、神经网络法以及综合评价法等,并简要介绍了各种评价法在工程领域中的应用情况,并就目前尚有待深入研究的问题进行了探讨。     

多执行模式资源受限工程调度问题的优化算法

近几年来,模拟退火（ＳＡ）和遗传算法（ＧＡ）等智能优化方法在求解组俣最优化问题显示出了较强的能力,许多文献报告了它们在这类问题上的应用,有些文献则报告了一些它们的混合算法,然而,定些算法对问题的求解效果因问题的结构不同而有限大差异,它们的成功必须充分结合问题本身的特点,本文针对多执行模式资源受限工程调度问题的特点,设计了一种ＳＡ／ＧＡ混合算法,利用被普遍应用的标准问题对该算法进行了测试,取得了令人满意的结果。     

基于HPSO算法和GA的舰载机甲板布放方法比较

以戴高乐航母为研究对象,基于不同优化算法,对其舰面舰载机布放问题的解决方法进行比较,以此作为解决其他类型航母同样问题的参考。首先,分析了解决舰载机舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置;各战位间距离的测量计算;舰载机正常的出动流程分析;舰载机出动时间计算公式的设计。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,给出了利用改进的粒子群优化 (honeybee particle swarm optimization,HPSO)算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)对问题求解的解决思路。最后,对两种算法50次独立运算的结果,分别从平均最短出动时间、平均最短移动距离、标准偏差以及算法的收敛性和精确性等方面进行比较。结果表明,HPSO算法较GA更适合于解决该布放问题。     

多邻域改进粒子群算法

为了改进标准粒子群算法的性能,提出了多邻域改进粒子群算法。算法提出了一种较为简单的多邻域拓扑方案,对速度惯性权重的更新策略进行了改进,引入了速度和搜索区间限制算法。经过对经典测试函数的计算测试,算法表现出良好的复杂问题求解能力。最后,针对多目标优化问题,给出了多目标应用在粒子群算法中的处理方法,并对经典的5维优化和Golinski 减速器设计问题进行了求解,通过数据比对,证明了算法性能远优于现有的一些算法。     

Power control scheme for multiple antenna systems with space-time coding in Rayleigh fading channels

Two optimal power control(PC) schemes under the power constraint for space-time coded multiple input multiple output systems over the flat Rayleigh fading channel with the imperfect channel state information(CSI) are presented.One is based on the minimization of a bit error rate(BER),and the other is based on the maximization of a fuzzy signal-to-noise ratio.In these schemes,different powers are allocated to individual transmit antennas rather than equal power in the conventional one.For the first scheme,the optimal PC procedure is developed.It is shown that the Lagrange multiplier for the constrained optimization in the power control does exist and is unique.A practical iterative algorithm based on Newton’s method for finding the Lagrange multiplier is proposed.In the second scheme,some existing schemes are included,and a suboptimal PC procedure is developed by means of the asymptotic performance analysis.With this suboptimal scheme,a simple PC calculation formula is provided,and thus the calculation of the PC will be straightforward.Moreover,the suboptimal scheme has the BER performance close to the optimal scheme.Simulation results show that the two PC schemes can provide BER lower than the equal PC and antenna selection scheme under the imperfect CSI.     

求解约束优化的模拟退火PSO算法

针对有约束最优化问题,提出了基于模拟退火的粒子群优化(particle swarm optimization simulated annealing, PSO SA)算法。该算法利用模拟退火算法以一定概率接受较差点的概率突跳特性,克服粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷。采用可行性原则进行约束处理,并在模拟退火算法产生新粒子的过程中保留最优不可行解的信息,弥补了可行性原则处理最优点位于约束边界附近时存在的不足。4个典型工程优化设计的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解.     

常规导弹联合作战火力运用方法研究

联合火力打击作为一种独立的作战样式,目前还缺乏深层次的定量分析。建立了联合作战火力运用主要环节的数学模型,并立足于最优化的观点,改进了相应算法。采用改进的层次分析法进行目标选择,将数论优化理论引入到瞄准点选优过程中,并提出了一种基于遗传算法的火力最优分配方案。上述算法不仅提高了计算效率,也是进行仿真系统开发的理论基础。最后给出了仿真示例。     

Solving algorithm for TA optimization model based on ACO-SA

An ant colony optimization (ACO)-simulated annealing (SA)-based algorithm is developed for the target assignment problem (TAP) in the air defense (AD) command and control (C2) system of surface to air missile (SAM) tactical unit.The accomplishment process of target assignment (TA) task is analyzed.A firing advantage degree (FAD) concept of fire unit (FU) intercepting targets is put forward and its evaluation model is established by using a linear weighted synthetic method.A TA optimization model is presented and its solving algorithms are designed respectively based on ACO and SA.A hybrid optimization strategy is presented and developed synthesizing the merits of ACO and SA.The simulation examples show that the model and algorithms can meet the solving requirement of TAP in AD combat.     

基于GASA算法的DFCW-LFM波形设计

离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform linear frequency modulation, DFCW-LFM)波形的优化设计,仿真结果表明,用该优化算法得到的信号其相关性能要优于现有方法。另外,提出了一种改进的DFCW-LFM波形设计方法。该方法在DFCW-LFM波形的基础上,对频率编码子脉冲同时进行相位编码,构成DFCW-LFM和相位编码的混合波形,并采用混合算法对其进行优化设计。仿真结果表明,和已有的DFCW-LFM波形相比,所设计混合波形的相关性能得到了进一步改善。