基于Kriging模型的大客车侧翻安全性多目标优化

建立某型客车的有限元模型,依据ECE R66法规对客车侧翻安全性进行了多目标优化.根据侧翻仿真结果,选取客车上部结构关键零件截面形状为变量,以最大质心加速度和质量为目标,以侧围立柱与地板间夹角θ为约束条件,并结合最优拉丁方试验设计法生成了高精度的Kriging模型.利用NSGA(non-dominated sorting genetic algorithm)-II算法对大客车侧翻安全性进行了多目标优化并得到了Pareto最优解集.优化结果表明利用截面形状优化法可以在质量增加较小的条件下提高整车的侧翻安全性能.     

多目标优化参数向单目标优化参数的转化研究

以夯实机冲击轮下落阶段进行运动分析为例,建立冲击轮动力参数的多目标优化模型,以水平速度变化率最小和垂直速度变化率最大为两追求目标.运用多目标优化方法中的线性加权和法对其进行优化处理,由多目标优化问题转化为单目标优化问题,运用MATLAB软件解得的最优解即为该多目标优化问题的有效解.使得优化后的冲击轮动力性能在水平方向和垂直方向上均有较大的改善.     

自动寻路A*算法的应用及优化设计

自动寻路A*算法是富互联网应用(RIA)游戏制作过程中的核心算法,解决了地图中两点之间寻路的问题,应用于很多游戏中.对A*寻路算法的实现方法进行了研究和探讨,并对该算法进行了优化设计,体现了该算法的功能,最后对其应用前景进行了展望.     

单兵榴弹武器系统集成优化设计方法

为提高单兵榴弹武器系统的设计性能,缩短设计周期,建立了涉及质量、内弹道、外弹道和人枪相互作用的单兵榴弹武器系统集成优化模型.以武器后坐力最小为目标进行单目标优化设计,优化后后坐力降低7.2％;以武器后坐力最小、武器系统最轻和弹丸飞行时间最短为目标进行多目标优化设计,得到了Pareto最优解集.与单目标优化结果对比,多目标优化有效提高了单兵榴弹武器系统的综合性能,避免了单个目标优化时其他目标严重劣化的现象.     

基于精英重组的混合多目标进化算法

针对多目标进化算法搜索效率低和收敛性差的问题,提出了基于精英重组的混合多目标进化算法,将多目标优化问题分解为多个单目标优化问题单独求解,并采用基于遗传算法的精英重组策略将多个相异解重组生成唯一的精英解.提出区域化的种群初始化方法,改进局部搜索及群体选择机制,采用以优化子群为核心的分组交叉策略及自适应多位变异算子,并引入基于混沌优化的重启机制,有效克服了精英保存的固有缺陷,以及现有多目标进化算法存在的目标空间解拥挤、收敛慢、易早熟等问题.多目标测试函数的数值仿真和关键步骤的性能分析证明了本文算法的有效性和优越性.     

基于多目标协同优化算法的卫星结构优化设计

针对卫星系统中多目标、多约束、耗时的结构优化问题,建立了卫星结构的多目标协同优化模型.将协同优化方法与全局多目标优化算法相结合,并针对协同优化方法的缺陷采取一些改进措施,提出了协同优化方法与全局多目标优化算法(CO-PE)组合优化方法.以某卫星结构多目标优化问题为例,在iSIGHT优化软件中对卫星结构进行多目标协同优化设计,通过CO-PE组合优化方法获取Pareto最优解集.优化结果表明,多目标协同优化模型能够简化优化问题的复杂度,基于近似模型的CO-PE组合优化方法具有较好的准确性和高效性,对实际工程中类似的复杂结构优化问题具有一定的参考价值.     

潮流能水轮机阵列水动力与布局优化研究进展

概述了潮流能水轮机阵列的水动力特性,总结了不同横向、纵向间距下水轮机尾流变化的一般规律,梳理了水轮机阵列布局的优化方法,从人工传统优化阵列布局与计算机自动优化阵列布局两方面回顾了水轮机阵列单目标优化与多目标优化的研究进展。人工传统布局结构简单且易于操作,有比较强的工程实践性,但物理试验可限制的约束条件有限,难以模拟阵列在真实海况下的发电情况;自动优化布局相比于人工传统布局更具有现实意义,但依然面临经济模块因素缺乏、多目标内容待完善、理论与实践未统一、前期准备时间较长等诸多挑战。     

基于情景生成的银行卡网络资金配置鲁棒优化模型

运用鲁棒优化理论和情景生成方法,研究了银行卡网络资金配置问题.在对银行卡网络资金需求分析的基础上,运用鲁棒优化理论建立了银行卡网络资金配置鲁棒优化模型.该模型为一个多目标规划问题,满足诸如尽可能全天候满足持卡人需求、系统的总收益最大、网络的鲁棒性等多个相互冲突目标.以我国金融市场为背景,通过仿真-优化-聚类情景生成方法...     

ArUco-SLAM:基于ArUco二维码阵列的单目实时建图定位系统

高精度自动建图算法是ArUco二维码阵列定位系统应用的前提和核心,现有在线建图算法累计误差大且易受误检测影响,而人工标定和离线建图的方式则效率低、耗时长. 为解决上述问题,本文提出了一种ArUco-SLAM单目实时建图定位算法,其采用前后端并行建图、联合优化的框架,前端以坐标系变换封闭原理对地图进行快速更新和局部修正;后端以非线性优化算法最小化二维码顶点总体重投影误差,实现对关键帧序列囊括地图的全局优化;最终,基于联合优化算法实现对前后端地图的匹配,消除前端地图的累计误差. 设计实验对所提算法进行了验证,实验结果证明其相比现有建图系统有着累计误差小和建图效率高的优点,具有建立大规模二维码阵列厘米级精度地图的能力.      

航站楼内多目标路径规划方法设计与实现

针对航站楼多楼层的室内导航和多目标的路径优化问题,提出一种基于改进遗传算法的航站楼内交通换乘导航路径规划方法:依据航站楼内的空间特征和环境变化建立以路径为权值和以人流密度为权值的双路网,并权衡路径的距离成本、客流拥挤度和时间成本3种因素,建立了航站楼内的多目标路径优化模型.最后使用融合广度优先搜索策略(Breadth First Search,BFS)的遗传算法在本文构建的多层路网中实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.研究结果表明,使用融合BFS的遗传算法在本文构建的多层路网中可实现航站楼内多目标路径优化,生成考虑路径距离、拥挤度、时间成本的单目标最优路径和多目标优化路径.     

基于Isight的博弈多目标优化

复杂多目标优化设计中常遇到性能目标与设计变量之间不具有显式的函数关系式,难以直接运用传统优化方法进行设计计算,且多个性能目标相互耦合,设计周期长等问题。针对这些问题,本文提出了基于Isight的博弈多目标优化设计方法,在Isight优化平台下集成Solidworks软件和Ansys软件进行建模与分析,运用博弈论思想分别建立合作博弈模型和非合作博弈模型,用遗传算法对模型进行求解获得优化解,并以悬臂梁多目标优化设计进行示例说明。     

分档电价和碳配额激励的含电动汽车微电网优化调度策略

在含电动汽车（Electric Vehicle,EV）微电网的调峰调度中,实施分时电价或实时电价引导EV参与调峰,会导致EV过度响应或响应疲惫现象。为此,本文提出了分档电价协同碳配额激励机制下的含电动汽车微电网博弈优化调度策略。建立了微电网与电动汽车的主从博弈优化调度模型,微电网主体以运行成本最小和极小化负荷均方差为优化目标,考虑新能源发电完全消纳,针对等效净负荷水平制定分档电价并和碳配额协同激励,引导电动汽车在新能源发电余缺时充放电的适度响应;电动汽车用户从体响应微电网激励优化电动汽车充放电行为使其成本最小。采用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)求解优化模型纳什均衡点,获得微电网侧最优分档电价和电动汽车调度策略的集合。通过仿真算例验证了所提方法的有效性。     

基于非合作博弈的航班时刻优化研究

在进行航班时刻优化时,为解决不同目标之间相互影响,相互制约,存在冲突的问题,提出基于零和博弈的航班时刻优化模型。首先,从零和博弈的角度,给出一种线性加权法,得出纳什均衡状态下各个目标的最佳权重系数;然后将该系数应用到航班时刻优化的多目标问题中,构建航班时刻优化模型;最后通过萤火虫算法(firefly algorithm,FA)进行求解。本文把航班延误总时间和航班调整总量作为目标,以杭州萧山国际机场为例进行验证,最终结果表明,该模型在减少航班总延误的同时,又有效减少了航班总调整量,提升了整体优化的效益。     

A novel quantum-inspired immune clonal algorithm with the evolutionary game approach

The quantum-inspired immune clonal algorithm (QICA) is a rising intelligence algorithm. Based on evolutionary game theory and QICA, a quantum-inspired immune algorithm embedded with evolutionary game (EGQICA) is proposed to solve combination optimization problems. In this paper, we map the quantum antibody’s finding the optimal solution to player’s pursuing maximum utility by choosing strategies in evolutionary games. Replicator dynamics is used to model the behavior of the quantum antibody and the memory mechanism is also introduced in this work. Experimental results indicate that the proposed approach maintains a good diversity and achieves superior performance.     

基于合作博弈的多部件设备非完美维修策略优化

非完美维修是设备维修资源受限条件下广泛采用的维修方式,然而设备非完美维修中各部件维修等级的确定随着部件数量或非完美维修等级的增加而变得困难。针对多部件设备非完美维修策略优化问题,以设备可靠性为基础,选择各部件的非完美维修等级为优化变量,以维修时间及任务可靠性为约束条件,以设备总维修费用最低为目标建立了设备维修策略优化问题数学模型;进而选择各部件的负责人为参与者,构建相应的合作博弈场景,提出基于合作博弈的设备非完美维修策略优化方法,通过设置每轮博弈中各参与者的策略空间构造、收益及博弈规则,能够使每轮博弈中设备维修方案的更新是朝着优化目标的方向进行;从而通过动态博弈过程获得多部件设备最优的非完美维修策略。通过仿真算例分析及与遗传算法等对比,验证了所提方法的优化结果整体上明显优于遗传算法和粒子群算法的优化结果,且能够显著提高非完美维修策略优化过程的计算效率。研究为当前有限资源下的设备维修策略优化提供了新思路。     

工程分包JIT采购均衡优化法及在矿业中应用

为解决工程分包JIT采购买卖双方利益的均衡最大化问题,研究了工程分包JIT采购过程中买卖双方的博弈机理。建立了工程分包JIT采购的博弈论模型,确定了工程分包JIT采购博弈效用函数,给出了求解工程分包JIT采购博弈模型的均衡优化算法。结合煤矿工程分包JIT采购进行了应用分析,得出了买卖双方利益均衡最大化的数值解,结果表明模型和算法都有效和准确。     

基于博弈理论的拱坝体形多目标优化设计

以坝体体积、最大主应力、高应力区范围为目标函数,建立了拱坝体形多目标优化模型.根据多目标优化设计问题与经济学中博弈问题之间的相似性,将多目标优化中的各分目标函数看成博弈方,所有可行解就是博弈策略集,从而提出了拱坝体形多目标优化设计问题的合作博弈方法.白鹤滩拱坝体形优化设计结果表明,该方法比传统的多目标优化方法(如线性加权法和理想点法)更能综合反映各优化目标的要求,优化结果更加合理,并具有较高的计算效率.     

基于仿真的博弈系统优化策略研究

以石头剪刀布博弈系统为例,提出一种新的理论方法优化该系统,目的是在不受其他因素影响下最大化玩家获得的收益,这种新方法即凸优化.引入非零和矩阵建立凸优化算法模型,定量地创建了石头剪刀布博弈系统收益方程,这种方法前人鲜有研究.创新地提出了博弈系统最优值的临界方程即鞍点方程,并用强对偶理论证明了该方程的正确性.重点研究凸优化中的Newton算法对石头剪刀布博弈系统进行数据仿真和最大化玩家获得的收益.仿真结果表明,数值结果与理论假设相一致,验证了该方法的可行性和正确性.该研究对于理解博弈系统和应用凸优化具有十分重要的意义.     

基于混沌二进制粒子群算法的认知无线电频谱分配策略

为了解决认知无线电网络中以最大化网络效益为准则的频谱分配难问题,提出一种基于混沌二进制粒子群算法的动态时变频谱分配策略。在该策略中,针对二进制粒子群算法收敛速度慢且后期粒子搜索具有单一性的缺陷,引入混沌映射对初始种群和每代粒子位置进行遍历优化,以提高粒子的全局寻优性能,搭建降维频谱分配数学模型,降低算法计算繁杂度,减少时间开销。实验结果证明,所提算法收敛速率快,可获得较高的网络收益。     

通信企业营业厅选址问题研究

对通信企业营业厅选址问题进行了研究，建立了营业厅对顾客吸引力公式和两营业厅选址的静态博弈分析计算公式，推导了价格的纳什均衡解和营业厅选址的最佳位置，研究结果对当前通信企业营业厅选址投资实践活动具有一定的理论指导意义．