动态无功优化的混合智能算法

针对存在离散控制设备动作次数约束的动态无功优化问题,提出免疫遗传算法和非线性内点法的混合算法.首先忽略控制设备的离散性和动作次数约束,采用非线性内点法求解初始优化解;然后按照控制变量的性质将原问题分解为连续优化与离散优化2个子问题迭代求解.在离散优化问题中,保持连续变量不变,采用免疫遗传算法优化离散变量,通过特别的编码方式使抗体自动满足动作次数约束;在连续优化问题中,保持离散变量不变,采用非线性内点法优化连续变量.混合算法充分结合了免疫遗传算法和非线性内点法的优点,能较快求解动态无功优化的近似最优解.IEEE14节点系统的仿真结果验证了混合算法的有效性.     

基于滚动时域混合整数线性规划的汽车紧急避让问题求解方法

为了提高汽车高速紧急避让行驶安全性,提出一种汽车紧急避让问题求解方法.基于滚动时域混合整数线性规划(RHC-MILP),通过引入逻辑变量和连续变量的混合形式的线性约束来描述障碍物避让约束,对车辆的动态特性进行线性近似,建立离散时间模型;以整数变量描述车辆和障碍物之间的相对位置,以安全顺利避开障碍物性能指标作为代价函数,建立混合整数规划,并采用滚动时域控制策略进行求解.仿真和实车试验结果表明,该方法能够求解汽车的紧急避让问题,具有求解精度高,求解时间短的优势,并且仿真值和试验值的变化趋势基本一致,从而验证了该方法的正确性和可行性.     

基于混合整数规划的一类混杂系统优化方法

基于混杂系统的离散时间混合逻辑动态(Mixed Logical Dynamical,MLD)模型,研究了混杂系统具有控制输入约束的优化问题的混合整数二次规划(Mixed Integer Quadratic Program,MIQP)方法.把混杂系统的约束优化问题转化为MIQP问题;基于Branch & Bound算法,开发用于求解MIQP问题的MATLAB程序;并对该方法作了数值仿真计算.结果表明,MIQP是解决一类混杂系统优化问题有效的且具有发展前景的方法.     

求解混合整数规划问题的指数变差积分算法

研究了一种求解混合整数规划问题的指数变差积分算法.利用积分型总极小值理论及指数变差积分对混合整数规划问题进行研究,通过变差积分函数的分析性质及混合整数规划的最优性条件,结合牛顿法设计了一种求解混合整数规划的指数变差积分新算法.运用Monte-Carlo模拟方法实现整个算法,数值结果表明该算法是有效的.     

基于速度距离网络的列车运行曲线优化

轨道交通的节能研究在环保与经济方面具有重要的意义.以最小化单列车运行过程中产生的能耗为目标,基于列车的非线性动力学模型构建离散的速度距离网络,将列车运行曲线优化问题转化为一个整数规划问题,采用拉格朗日松弛和最短路径算法优化列车运行曲线.在此基础上,提出在粗粒度网络最优解的小邻域内重构细粒度的速度距离网络的方法,可有效提高运算速度.基于北京地铁亦庄线的线路和车辆数据,设计仿真案例对上述算法进行评估,并与遗传算法、基于CPLEX的整数规划算法和混合整数规划算法的求解效果进行对比.结果表明:提出的基于速度距离网络的求解算法可生成能耗更优且误差较小的列车速度曲线,并精准满足运行时间与终点速度约束.     

基于QoS驱动的OFDMA中继系统节能资源分配算法研究

文章研究基于QoS驱动的OFDMA放大转发中继系统节能资源分配算法,目标是在满足各用户业务时延QoS要求的前提下,最小化OFDMA中继系统总功率.基于有效容量模型,首先把OFDMA放大转发中继系统资源分配问题形成为混合整数规划问题,然后通过整数约束连续松弛化,把问题转化为凸优化问题.通过求解该凸问题,推导得到了资源分配的迭代优化算法.仿真结果表明,与已有算法相比,对于各种类型时延QoS要求的无线业务,文章提出的资源分配优化算法均可明显降低系统消耗功率.     

基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划

为了解决三维复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出一种基于改进灰狼优化算法的无人机三维航迹规划方法.模拟真实的地理环境,建立三维地形模型和禁飞区模型,构造合理的评价函数.在改进算法中,设计一种基于贪婪思想和变异策略的初始化方法,提升了初始种群的平均适应度值;将一种非线性递减函数引入距离控制参数,解决了灰狼优化算法开发能力不足的问题;设计一种动态加权平均和静态平均混合的位置更新策略,解决了灰狼优化算法位置更新策略不灵活的问题.仿真结果表明:该算法相比于其他几种相关算法,航迹代价较小、收敛速度较快且效果更稳定.     

一种求解约束优化问题的改进差分进化算法

针对原始差分进化算法在求解约束全局优化问题时存在陷入局部最优的缺陷,提出一种改进的差分进化算法.该算法在保留原始差分进化算法全局搜索能力的基础上,采用基于规则的方法进行约束处理和种群个体的比较及选择,并利用种群相似度和最优变异操作改善种群进行全局范围搜索的多样性,提高算法跳出局部最优的能力.数值实验表明,该算法稳定性较好,目标函数评价次数较少,收敛速度较快,全局寻优能力较强,不仅能有效求解连续变量约束优化问题,也适用于离散变量或混合变量优化问题.     

非线性混合整数规划的一类罚函数法

在有界闭箱中对非线性混合整数规划问题进行探讨和研究,将非线性整数规划问题的连续化理论推广到一般非线性混合整数规划情况.为了计算简单,对一般约束优化问题,通过构造适当的罚函数,直接将非线性混合整数规划问题化为一个无约束规划问题.结果表明当罚参数充分大时,可以将无约束和有约束的非线性混合整数规划问题转化为非线性连续全局优化问题求解,得出非线性混合整数规划与相应的连续的全局解的等价性的几个充分条件,给出了证明.此外,列举一些实例对该方法作说明.     

三级泵优化配置问题算法设计及求解

针对三级泵优化配置问题的难解性,提出一种扩展拥挤遗传算法（ECGA）．该算法在进化过程中采用物种保留策略维持群体的多样性,从而可以保证得到问题的全局最优解．此外,采用组合编码策略实现连续变量和整数变量的混合编码,使之可应用到混合整数非线性规划（MINLP）问题．通过与传统OA、ECP、MIN—MIN等算法解算结果比较,验证了ECGA算法可有效地求解三级泵配置问题．     

一类混杂系统的优化控制

采用基于混合逻辑动态的建模方法,将系统的连续动态过程、逻辑部分和操作约束表示为带有混合整数不等式约束的线性状态方程的形式.在混合逻辑动态建模原理基础上,采用二次型的性能指标,将混杂系统的优化控制问题归结为求解一个混合整数二次规划(mixed integer quadratic pro-gramming,MIQP)问题.最后,针对混杂系统的优化控制问题,作了数值仿真计算.研究结果表明:基于混合逻辑动态模型的优化控制能够满足控制要求,并且进一步说明MIQP方法是解决一类混杂系统优化控制问题有效的且具有发展前景的方法.     

单一尺寸圆坯的无缝钢管坯料设计模型与算法

无缝钢管坯料设计是在满足生产工艺要求下,将客户订单钢管合理地分配到生产原料圆坯的过程.实际生产中的批量原则使得每个钢管订单在圆坯中有最小分配重量要求;由于无缝钢管分配支数必须取整,导致钢管订单在圆坯中的分配重量并非连续取值.因此,比起相关的板坯设计问题和装箱问题,无缝钢管坯料设计的求解更为复杂.本文给出了无缝钢管坯料设计问题的一般性描述,并建立了混合整数规划模型.针对库存中只有单一尺寸圆坯的情况,简化了问题模型并且求得了问题的下界.结合问题特点,提出了基于贪婪策略的两阶段启发式算法,并用实际生产数据和仿真数据验证了算法求解此类问题具有很好的有效性和稳定性.     

基于QPSO的细菌觅食算法求解整数规划问题

在基于量子粒子群算法的基础上,提出一种混合细菌觅食的优化算法,通过对七个基准函数的实验仿真,比较两种方法求解整数规划问题.实验表明,基于量子粒子群的细菌觅食算法搜索成功率较高,综合搜索效率更高,收敛较快,为求解整数规划问题提供一种更优的可靠途经.     

钢铁企业产成品转库车辆路径问题优化

分析了钢铁企业产成品转库问题的特点,通过将转库任务分解的方法将原问题转化为具有最迟访问时间约束和同时访问车辆数限制的车辆路径优化问题,建立了转换后问题的0-1规划数学模型,针对模型的特点设计了迭代局域搜索算法.算法初始解由贪婪算法生成,局域搜索过程采用4种常用局域搜索算子的混合,摄动过程采用变强度的2-opt*算子.该算法可以同时实现转库车辆指派和车辆路径优化.通过仿真生成的算例对模型和算法进行了验证.实验结果表明,该模型和算法是解决该类问题的有效方法.     

基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法

基于交替方向乘子法(ADMM)的改进型惩罚函数LDPC译码算法能够提升译码性能,但却存在优化参数数目过多的问题.针对该问题,提出一种基于均衡约束的ADMM-LDPC译码算法.首先将码字的0-1整数约束等价转化为连续的均衡约束,使得原有的整数优化问题转化为含均衡约束的非凸问题;然后采用惩罚函数的方法将该非凸问题转化为可求解的双层凸优化问题;最后采用迭代优化算法对该问题进行求解.仿真结果表明:相较于原有算法,所提算法大幅减少了所需优化的参数数目,且在低信噪比时能实现约0.05 d B的性能提升.     

双臂机器人传接位置选取与路径规划方法

为提高物体在机器人双臂之间的传接效率,从优化传接操作过程角度出发,提出了一种传接位置选取和双臂移动路径规划方法.通过对传接过程进行分析建立双臂机器人传接位置优化模型,将传接位置选取问题转变为一个非线性约束优化问题.使用改进的遗传算法进行求解,为机器人双臂传接过程选择基于时间最佳的传接位置.在Moveit!规划框架下,采用双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法完成传接过程中的双臂路径规划,使得双臂免于碰撞.利用保存的历史规划信息对随机采样算法存在的不可重复性问题进行优化,找到耗时最短的双臂移动路径.仿真和实验结果表明:提出的方法可以为机器人双臂之间的传接操作找到基于时间最佳的传接位置,并且为双臂规划到达目标传接位置的近似耗时最短路径,提高双臂传接的效率.     

过程混合的高斯过程模型混合采样推理

提出了基于Dirichlet过程混合的高斯过程模型揭示复杂动态系统结构数据的多态性的内在机制.针对均值结构与协方差结构稀疏性的差异性,设计了参数先验与非参数先验来构建基于Polya urn与过松弛层采样的混合采样框架体系.该混合采样方案不但能够在统一的Metropolis Hasting(M H)概率评价准则下实现,而且能够最大限度地克服高斯随机走步的缺陷,方便、快速地获得马尔科夫样本链的展开.仿真结果表明,混合采样算法比高斯过程回归模型及高斯过程函数回归混合模型具有更广泛的适应性及更好的预测效果.     

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.     

基于改进蜂群算法的城市公交网络设计

针对公交网络设计问题,基于OD矩阵提出了一种贪婪算法生成初始公交线路集,利用改进蜂群算法通过循环迭代对初始解集进行改进,从而生成最优公交线路集.模型以乘客总乘车时间与加权换乘次数之和为优化目标,以乘客平均乘车时间、乘客换乘次数占比为评价指标.最后,利用瑞士Mandl网络对算法进行验证,结果表明:与既有研究相比,利用改进蜂群算法所得的线路集合乘客平均乘车时间更少,直达乘客比例更高.与遗传算法、爬山算法和禁忌算法比较,改进蜂群算法耗时更少,能够有效的应用于大规模的公交网络设计.     

采用多目标粒子群算法的模拟电路故障诊断研究

提出了一种容差条件下基于多目标粒子群(MOPSO)算法的模拟电路软故障诊断方法.通过灵敏度分析,建立模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组,以元件参数变化量与标称值的百分比作为故障判据.针对MOPSO中目标空间增加时种群选择压力影响算法性能的问题,采用阶有效优化准则代替传统的Pareto优化准则,引入最优折中解作为全局最优解,从而提出基于阶有效的平衡全局搜索策略多目标粒子群(ESEO-MOPSO)算法,并将其用于模拟电路故障诊断的约束线性规划方程组的求解中.仿真结果表明,该方法兼顾故障元件的定位和故障元件参数变化量的估计,可以有效地实现模拟电路在容差条件下的软故障定量诊断.