一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法

将Minmax算法与MIMIC算法相结合,提出一种基于Minmax算法的混合MIMIC算法.该算法不再利用传统的约束保持法和可行规则法处理约束条件,而是结合Minmax算法的思想将约束问题转化为无约束问题,并利用MIMIC算法对无约束问题求解.数值试验结果表明:该算法能收敛到满足约束条件的全局最优解,并且具有很强的全局搜索能力,为解决非线性约束优化问题提供了一种新的有效途径.     

改进的MIMIC算法在机械优化中的应用

将双变量相关的分布估计算法与微粒群算法结合起来,提出一种新的算法,用于解决机械工程中非线性多约束优化问题.新算法不仅保持了分布估计算法全局搜索能力强的优点,而且结合了微粒群算法局部搜索能力强的优点,还增加了种群的多样性,从而提高了算法的性能.将改进后的算法应用于压力容器和箱型主梁优化设计中,数值试验验证了新算法在处理非线性多约束问题时的有效性,具有很高的工程实用价值.     

基于遗传算法的航材备件优化模型

依据遗传算法的特点,提出了将遗传算法用于求解备件优化问题,并给出了求解过程,从而有效地解决了某型飞机航材备件优化这一复杂而困难的问题,保障该型飞机正常飞行。     

基于GA的维修设备备件优化配置模型研究

科技发展与军事变革使得现代武器装备的结构越来越复杂,装备维修的重要性日益突出,维修设备的备件优化问题成为制约维修工作的一个重要因素。分析了维修设备备件优化配置的必要性,从维修设备的战备可用度要求及其备件的费用约束两个方面,建立了维修设备备件优化配置模型,给出了基于GA求斛该问题的步骤与方法。     

结合Rosenbrock算法的混合MIMIC算法

分布估计算法是基于群体的进化算法,具有较强的全局搜索能力,但其局部求精能力较弱且易陷入早熟.为了解决分布估计算法局部搜索能力不足的问题,引入一种求精能力较强的Rosenbrock算法对分布估计算法进行改进,提出一种结合Rosenbrock算法的混合MIMIC算法(Rb-MIMIC).通过实验仿真测试算法性能,将所得结果与标准的MIMIC算法相比较可知,结合Rosenbrock算法的混合MIMIC算法在求精能力和收敛性方面都有所提高.测试函数维数越高,算法的优势越明显.     

用粒子群算法优化装备初始备件量

装备初始备件需求量优化问题是一个比较复杂的非线性整数混合规划问题,为了尽可能降低备件购置费用,提高装备可靠度,将新颖的粒子群算法构造成可以解决装备初始备件需求量问题的优化算法,通过粒子间的相互作用,发现复杂搜索空间中的最优区域,得到装备初始备件的最优配置。算例结果表明了粒子群算法解决该问题的有效性。     

基于非泊松分布的不可修备件优化配置模型

 针对已有备件配置模型的局限性,研究需求服从非泊松分布的不可修备件优化配置模型.通过分析两级库存系统不可修备件的保障特点,将需求服从泊松分布的假设放宽,建立需求服从非泊松分布的不可修备件满足率通用模型,在此基础上构建以备件配置费用最小为优化目标,以系统备件配置满足率为约束条件的两级库存系统不可修备件配置优化模型,并通过遗传算法给出最优配置方案.结合案例的优化及验证结果显示,该优化配置模型适用于正态分布等需求服从非泊松过程的备件配置问题,其配置方案在保证系统备件配置总费用最低的前提下,使备件满足率达到95.02%,与Opus 10 软件的计算结果一致,表明优化配置模型的可行性和可靠性.     

串并联及混合系统可靠度的优化模型及算法

给出了多约束条件下串联、并联系统及单约束条件下混合系统，通过提高单元的可靠度而提高系统可靠度的优化模型及算法。     

服务备件库存的报童模型研究

将服务备件需求分为保修期内和保修期外,设定处于保修期内故障产品的服务备件需求关键性较高,应优先予以满足。推导出了产品在产情况下基于单位时间成本最低的服务备件库存报童模型,并给出了最优服务备件储备量。     

结构可靠度分析的优化算法

根据结构可靠指标的几何意义，建立了正态随机变量和非正态随机变量下的结构可靠度计算的优化模型，并利用已有的优化方法对其求解方法进行了研究。本文的方法无需对非线性功能函数作线性化近似处理，从而提高了结构可靠度的计算精度，扩大了其适用范围，为结构可靠度分析提供了一种新的思路。     

结构可靠度的粒子群优化算法

根据可靠指标的几何意义,建立任意随机变量下结构可靠指标的优化模型,首次将粒子群优化算法 (PSO)引入到工程结构可靠度分析中．与传统算法比较,分析了PSO解决可靠指标优化模型的优点所在,并 以具体的工程为例研究PSO解决可靠指标优化模型的收敛过程．结果表明采用PSO具有很强的适用性,提 高了结构可靠度的计算效率．     

人力资源优化配置模型及算法研究

从可操作性出发,基于系统分析和定量评价的方法,建立了人力资源优化配置模型,为人力资源的优化配置提供了一种量化管理的具体方法,并设计了求解此问题的改进的粒子群优化算法,数值模拟结果表明了该算法的有效性.     

基于CNSGA-III算法的乌苏市水资源优化配置

本文以新疆塔城区乌苏市水资源优化问题为例,构建以经济、社会和生态效益为目标的水资源优化配置模型,选用带有Deb约束准则的CNSGA-III算法对模型求解,结合熵权-TOPSIS评价模型,对求解方案进行对比筛选,选出区域水资源最佳配置方案。结果表明:在用水红线约束下,2025年、2035年优化后的水量较原始水量相比分别节约了5%、3.1%;在用水结构上,与现状年相比农业用水占比分别下降7%、11%;在水源结构上,地下水供水占比下降28%,效果明显,充分利用了地表水,地下水超采得到有效遏制,表明所建立的水资源优化模型对乌苏市水资源研究具有一定适用性,对未来水资源配置研究具有一定的参考价值。     

水工模型水位的自动控制优化算法

在水工模型试验中，微机按照给定水位与实测水位的偏差来自动调节尾门的开启度，以达到控制水位的目的。由于受控水位的滞后特性，常导致水位超调，严重影响了物理模型的稳定性。针对水位控制中的这一问题，根据水位变化特点探讨水位控制的优化控制算法，提出PID控制与模糊控制相结合的控制方法。实验证明，这种方法可使水位控制精度得到提高。     

具有最大可用度的航空备件供应模型

按照现代库存理论,综合权衡备件经费与装备的最大可用度,建立备件供应保障的优化模型。优化模型以备件经费为约束条件,以装备的最大可用度为目标,考虑到装备的可靠性、维修性和保障性,以及部队的综合保障能力,最终获取一个最优的备件分配方案。     

基于云模型的细菌觅食优化算法

针对细菌觅食优化算法收敛速度慢、容易陷入局部极值点出现早熟的问题,提出一种新的基于云模型优化的细菌觅食优化算法.首先给出了细菌灵敏度的概念,结合云模型随机性和稳定倾向性的特点,运用了X条件云发生器来调整细菌灵敏度,控制游动步长,进行了趋向性操作和复制操作,改进了标准的细菌觅食优化算法,提高了算法的收敛速度.然后利用正向正态云发生器,修正非线性自适应的迁移概率,进行了迁移操作,增强了算法的全局寻优能力.将该算法应用于自动组卷系统中,与遗传算法进行实验比较分析,结果表明:该算法的收敛速度与优化质量均优于遗传算法.     

计及短路电流限额的网架优化模型及启发式算法

针对电网短路电流越限的问题,提出了计及短路电流限额约束的网架优化模型。采用0-1变量描述可变的网架拓扑,构建离散最优潮流模型。引入描述短路电流的非线性约束条件,将其考虑到离散最优潮流模型当中,使之计及短路电流限额约束。基于阻抗灵敏度和断线近似成本变化,提出求解所提模型的启发式算法,该算法以阻抗灵敏度最大的线路逐次替换断线近似成本增加最大的线路为思想,迭代求解所提模型。采用IEEE118系统作为算例对所提模型的实用性和有效性进行验证,结果表明:相比于商用优化求解器,所提算法在保证求解精度的同时具有较高的求解效率;网架优化能够在限制短路电流的同时降低电力系统运行成本。     

航空备件管理Milk-Run模型的优化仿真

本文根据航空备件库存量大和占用经费多的特点提出了立足于物流运输模式来确定备件库存的新方法,利用一种新型SIMIO仿真的办法建立了航空备件的库存数量与保障模式之间的关系,提出了milk-run航空备件运输保障模型,并且进行了传统模型与milk-run模型的SIMIO仿真对比。结果表明,相对于传统模式,无论是总体成本还是库存成本都有了很大程度的降低,由此证明了milk-run航空备件保障模式相比于传统运输模式具有优势,并且可以为备件库存的确定提供必要的依据。     

优化模型可视化识别简单算法

针对优化模型求解方法中遇到的问题,采用层序设计的方法,提出一个简单模型识别算法,用于优化模型的可视化识别,从而改变了求解时不断修改程序或更改数据的程序-数据的传统模式.设计优化模型文本识别算法的根本目的,就是解决信息系统项目中决策模型的嵌入和管理问题.从特点上看,该算法简单、可靠、且容易实现.在实际应用中可方便地将该算法转化为实际的程序模块(如C语言、数据库语言等).同时该算法也可以独立应用于优化模型的计算或相关课程的教学实践中.     

基于目标规划方法的单装备件需求量的计算与优化模型

备件是装备使用故障后实施维修等保障任务的重要物质基础,合理确定备件需求量对装备使用任务的完成起着重要作用。分析了影响备件需求量确定的几种因素,给出了备件需求量确定的一般过程,建立了单装备件需求量计算与优化的目标规划模型,实现了对单装备件需求量的计算与优化。