一种改进的粒子群优化算法

提出了一种改进的PSO(粒子群优化)算法,该算法在基本PSO算法的粒子位置更新公式中增加了一个积分控制项,积分控制项根据每个粒子的适应值决定粒子位置的变化,改善了PSO算法摆脱局部极小点的能力。另外,在该算法中粒子行为是基于个体极值中心点和全局极值点确定的,这使得粒子能够获得更多的信息量来调整自身状态。用3个基准函数对新算法进行了实验,结果表明新算法优于已有的一些改进PSO算法。     

一种仿生优化方法—微粒群算法

介绍了一种新的仿生优化算法—微粒群算法。与传统的优化算法相比,微粒群算法在全局优化性能等多方面具有相当的优越性。     

一种求解复杂约束优化问题的文化算法设计

分析和设计了一种基于进化规划的文化算法,并研究了该算法在解决复杂约束优化问题中的应用.该研究的主要新特征是采用进化规划来对群体空间建模,并根据相应的群体空间,对信仰空间在进化过程中如何提取、存储和更新各种知识源进行了详细的分析和设计,并将所得到的新知识用来指导群体的进化过程.为验证算法的有效性,使用了一个典型的基准测试函数进行了仿真实验,并与目前其他较好的约束优化处理算法进行了详细比较,仿真结果表明,该算法具有更好的优化性能以及更低的运算代价.     

基于置换检验的两步基因特征选择算法

针对目前大规模基因数据集中存在大量的噪声和冗余基因这一问题,提出了一种基于置换检验的两步基因特征选择算法.该算法首先采用方差分析过滤噪声基因,然后采用相关系数过滤冗余基因,最后结合置换检验的方法,可以高效、自主地处理大规模基因数据集.采用PAM(prediction analysis for micmarrays)分类器,在RSCTC2010 Discovery Challenge提供的12个竞赛数据集作基因特征选择与分类实验,实验结果表明,提出的算法能够选择高分辨、低冗余的基因子集,与目前其他基因特征选择算法相比,可以提高分类器性能.     

蚁群算法及其连续优化算法初析

通过对TSP问题的蚁群算法介绍,初步分析了构造一个通用的、应用于连续空间的蚁群算法的几个关键问题,并提出了构造该算法的基本框架。     

一种改进的混沌粒子群优化混合算法

提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与差分进化粒子群优化（DEPSO）算法相比,全局搜索能力和抗早熟收敛性能大大提高.     

一种共轭下降算法的全局收敛性

给出了求解无约束优化问题的一种共轭下降算法,该算法具有充分下降性的共轭梯度公式。在较为温和的条件下,利用宽松的非精确线搜索条件得到全局收敛性结果,同时数值实验表明了算法的有效性。     

一种改进的快速高效的差分进化算法

文章针对差分进化算法收敛速度和全局搜索能力之间不能同时兼顾这一问题,提出了一种改进的差分进化算法,该算法从动态更新种群、递增策略的交叉概率因子及递减策略的缩放因子对标准DE算法进行了改进,并用6个典型的测试函数对改进的差分进化算法和标准差分进化算法进行测试比较,结果表明改进后的差分进化算法在收敛速度、收敛精度和算法鲁棒性方面都要优于标准差分进化算法,采用动态更新种群的策略也有效地提高了算法的运算效率.     

一种基于地形跟踪的航迹优化算法

以地形跟踪／地形回避为基础,提出了用轨迹的侧向仰角代替航迹的高度作为航迹规划的隐蔽性代价的概念．该方法结合航迹的航程代价和飞行器的各种机动能力约束,可以达到对已有航迹的优化作用,同时也可直接进行简单的控制点航迹规划．仿真研究结果表明,该算法满足飞行器飞行的各种条件,是一种可行方法,该方法速度快、规划出的航迹可以有效提升飞行器在飞行过程中的生存能力,可以在用于任务规划的同时,达到对航迹进行优化的目的．     

PSO算法扰动优化策略及其收敛性研究

为进一步提升求解精度、有效抑制早熟收敛,各类扰动（变异或跳转）优化策略常用来对粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法的pBest、gBest进行极值扰动,由此增强粒子在多维空间的搜索能力、提升算法性能．为分析扰动优化策略下粒子（PSO算法的搜索引擎）在多维空间的轨迹行为特性,采用级数对多维空间中粒子进行了理论分析并证明了扰动后粒子轨迹的收敛性;最后,结合项目调度问题在多维空间中对随机粒子运动轨迹进行了实证分析,验证了理论证明的相关结果．     

基于多级门限判决的TDCS基函数生成及性能分析

针对变换域通信系统传统固定门限判决不能体现频谱的使用程度的问题,提出一种多级门限判决的基函数生成算法.分析了变换域通信系统( transform domain communication system,TDCS)电磁环境频谱的特性和窄带高斯信号的特征,建立了一种二元假设检验,在传统二元判决的基础上引入多元判决,能对电磁环境频谱进行多级量化,体现出不同频段的不同使用程度.仿真结果表明,采用多级门限判决的TDCS基函数误码率性能优于传统固定门限判决的TDCS基函数,抗干扰性能更好.     

具有性能约束布局问题的优化算法及收敛性

研究了二维布局优化问题,建立了具有性能约束的二维布局半无限优化模型.应用图论、群论等,把该问题分解为有限多个子问题,在每个子问题中克服了优化变量的时断时续性质,并将子问题松弛化,利用极大极小函数给出了松弛子问题的最优性函数,该函数在其零点使松弛子问题的一阶必要条件成立.利用最优性函数构造了松弛子问题的优化算法,并证明了算法的收敛性.     

基于滤波优化的多租户应用QPN性能建模方法

为分析和评估多租户应用的资源消耗并预测其未来对资源的需求,研究了从细粒度上改进多租户应用性能建模的方法,在使用排队Petri网刻画应用系统能力的基础上,综合考虑工作负载、基础通信流和服务时间等因素,利用Kalman滤波快速适应参数变化的特征,建立优化的多租户应用性能模型。仿真实验表明,建模评估结果与实际性能度量值相比具有可接受的误差值,能较好地反映实际多租户应用的运行状态和预测评估各租户应用的资源需求。     

一个修正的SQP算法及其超线性收敛

通过修改传统的二次规划子问题,并将Armijo-型线搜索技术应用到一类罚参数可自动调整的罚函数,建立一种新的可行序列二次规划算法。克服了子问题可能会出现不可行的情况,并保证子问题在任意迭代点处都是可行的。在合理的假设条件下,证明了算法是具有全局收敛和超线性收敛的。     

求解一维无约束优化问题的高阶收敛方法

提出一种新的求解一维无约束优化问题的高阶收敛方法,并给出其收敛性的证明.在迭代公式的推导过程中,使用目标函数f(x)的泰勒展式来近似其三阶导数.数值试验结果表明方法是有效的.     

可控电感在WPT 系统动态性能的优化方法

SS型Buck-WPT（Buck-wireless power transfer）系统由Buck电路和基本的SS型无线电能传输电路组成。该电路系统因为结构和控制方式简单、控制效果明显等优点在感应式无线电能传输方面得到广泛应用。但该电路的动态特性并不能满足一些时变系统对快速性的较高要求。例如,系统在启动时会存在较强震荡和较大超调,系统负载改变时稳定状态会发生改变且存在明显抖动,系统极限空载时原边谐振电流会增大,且该电流值远超出安全工作范围。本文提出了一种基于可控电感的SS型 Buck-WPT系统。首先,分析了电感值可调的方法并在COMSOL中建立仿真模型验证其电感值可控的特性。其次,对SS型Buck-WPT系统进行数学建模,将SS型WPT系统作为Buck电路的特殊负载,推导SS型Buck-WPT系统状态空间方程。研究其三维空间内相轨迹的降维描述方法,将该系统用二维相轨迹描述系统运行过程。然后,通过分析启动阶段相轨迹运行规律,改进前级Buck电路。将传统Buck电路中的电感换成可控电感,运用其电感值可调的控制系统开通阶段的运行轨迹,使系统在1个开关周期内无超调快速进入稳态。当系统负载改变时,系统的输出电压会改变,且是不断抖动来回反复的过程,利用PI算法对系统进行恒流控制。通过可控电感控制系统相轨迹,使副边输出能无抖动快速进入稳态,保证输出电压不变。针对SS型谐振网络的Buck-WPT系统中出现空载大电流的问题,提出了将可控电感串联接入原边谐振网络的方法。实时检测原边谐振电流值,该值超过正常工作范围,感值就快速增大,减小原边谐振电流,达到空载时维持原边谐振电流安全值以下。最后,验证上述方法在优化SS型Buck-WPT系统动态特性的有效性,在Simulink中搭建仿真电路。该方法能减小工作条件改变时带来的系统抖动,且在不改变系统响应速度前提下减小超调,优化系统动态性能,增强系统抗负载扰动力,提高系统带负载能力有明显效果。     

一类共轭梯度方法及其全局收敛性

给出一类共轭梯度方法．在迭代中,步长由广义Wolfe线搜索条件确定,产生的方向具有充分下降性。在适当假设下,证明了算法是全局收敛的．     

多峰函数寻优的微粒群算法

某些实际问题的优化目标是求所有的局部最优解，即求解多峰寻优问题，为了求解多峰优化问题，提出了改造的微粒群优化算法．尽量减少微粒群算法中的全局因素，从而增大其局部因素，同时采用变步长方法增加微粒的多样性．并给出了该算法的原理和步骤．仿真实验表明该算法概念清楚，计算简单，具有很好的局部寻优特性，可应用求解于多峰寻优问题．另外还给出了几个运算实例和与其它优化算法的比较．图表，表1，参9．     

基于基因表达式编程的传感器校正函数挖掘方法

对传感器进行非线性校正是提高其工作性能的重要环节.在分析传感器的工作特征的基础上,设计了带有正态分布兴趣度函数的适应度函数,引进了上下限函数作为工具,提出了基于基因表达式编程的用于解决传感器系统非线性校正问题的SGEP算法,并进行了校正实验,实验表明,该方法比传统方法更灵活有效.     

一种基于遗传算法的航迹优化方法

目的设计优化一类巡航导弹航迹,且航迹满足避开地空导弹、高炮、歼击机群、电磁脉冲等火力单元和地形地物障碍,并且满足航迹路径长度短、耗油量少等约束条件。方法利用遗传算法进行优化,对遗传算法的交叉操作进行改进。结果提出了一种巡航导弹航迹优化算法和一个航迹规划代价评判模型。结论经仿真实验证明该方法典型性强,处理的信息量小,实时性也较好, 具有一定的理论和使用价值。