用遗传算法求解多目标0/1背包问题

扼要介绍多目标优化的Pareto最优性概念 ,研究搜索多目标 0 1背包问题Pareto最优解集的快速遗传算法 (FPGA :fastParetogeneticalgorithms) .FPGA采用种群中非支配解的层次评价可行解的适应值 ,提出了一种快速非支配解层次辨识算法 ,辨识算法仅有O(n2 )数量级的计算复杂性 ;采用基于聚类概率排挤的小生态技术维持种群多样度和Pareto最优解集的分布均匀性。对多种多目标 0 1背包问题的仿真优化实验结果表明 ,FPGA能够以有效的计算成本搜索到精度高的、分布均匀的高质量Pareto非劣解集 ,其收敛速度和收敛准确性一致地优于代表性的强度Pareto进化算法 (SPEA) .     

含孔对称复合层板纤维铺设角度最优设计

复合材料的可设计性使工程设计可延伸到材料设计阶段。这里讨论了“积分型总极值”最优化方法在带孔的对称复合材料层合板纤维铺设角度优化中的一个应用。这里分剐对含椭圆孔、方形孔的单向铺层板、均匀斜交铺层板以及一般对称铺层板的各层纤维铺设角进行了最优化设计，使孔边的应力集中有明显的降低。实例表明“积分型总极值”最优化方法具有优化效果好和收敛速度较快的特点。     

非线性l1 问题的光滑近似算法

利用“ ”函数的光滑近似函数和无约束优化方法给出非线性l1的一种算法．在适当的假设下，算法是全局收敛的．初步的数值试验结果表明算法的有效性．     

定向凝固技术制取高温合金单晶铸件的思考

回顾了单晶高温合金的发展历史，结合晶体学知识系统总结与分析了制取高温合金单晶的两种定向凝固技术的原理与晶体竞争生长机制．对两种方法现有工艺的优缺点进行了深入思考与比较，提出了两种制取任何所希望取向理想单晶的新方法，旨在为完善单晶高温合金的制取工艺提供新思路．     

压电结构作动/传感器配置优化

提出了一种压电结构中作动／传感器优化配置的新方法．首先用有限元方法建立结构的动力学方程，并用模态方法进行降阶，然后通过Lyapunov方程分别求解扰动输入和作动器输入的能控性Grammian矩阵，通过使作动器输入的能控性矩阵向量在扰动能控性矩阵上投影长度的平方和最大值得到压电作动器的最优位置，同样的思想用于确定传感器的最优位置。     

潜土逆转旋耕理论模型验证及工作参数选择

以潜土逆转旋耕试验和被抛土粒流运动图像处理技术为手段，对潜土逆转旋耕土粒流运动图像进行了采集、处理和统计分析，获得了潜土逆转旋耕抛土率的量化估算结果，探索了潜土逆转旋耕机抛土性能与其工作参数之间的关系，为定量验证和修正抛土率理论模型的计算结果提供了一种途径，同时也为潜土逆转旋耕工作参数选择提供了参考依据．实际抛土率一般均低于理论抛土率，当用理论模型计算得到抛土率定量结果之后，再适当下降7至10个百分点，可以作为在该工况下的实际抛土率的定量描述．通过多种工况的计算结果对比分析，综合考虑抛土率、工作效率、功耗等因素，可以获得一组较为合适的潜土逆转旋耕工作参数．     

排土场淋溶水污染区地下水监测点模糊模式识别

应用模糊模式识别方法对阜新新邱露天煤矿排土场附近(于家沟),地下水污染区的水质监测点分类优选问题进行了研究,对研究区内的12眼水井分别采样,进行水质分析,识别出总硬度、硫酸盐、氯化物、溶解性总固体等主要污染因子;进而采用模糊模式识别方法,对区内的12个监测点进行了优化.计算结果表明可从于家沟地下水污染区的12个监测点中选取具有代表性的3、7、11号监测点进行监测,节省了人力、物力及资源.     

改进PSO 算法在振荡式注汽速度优化中的应用

针对蒸汽驱恒定式注汽速度驱油效果差的现状,提出了一种基于改进PSO( Particle Swarm Optimization) 算法的蒸汽驱振荡式注汽速度优化方法。该方法建立了蒸汽驱注汽速度数学模型,采用改进粒子群优化算法对此模型进行求解并优化振荡式注汽速度,最后得到蒸汽驱振荡式注汽速度最优方案。改进粒子群优化算法引入混沌优化算子产生初始解,依据各粒子适应值的距离,完成对各个粒子的自适应变异,同时引入极值扰动算子对个体历史最优值和全局最优值实施随机扰动,加快了收敛速度,提高了种群的可进化能力。实验结果表明: 所建立模型准确,优化算法有效。通过此方法可指导蒸汽驱注采方案合理编制,指导蒸汽驱高效运行。     

CCN中一种非混合式蚁群路由优化策略

蚁群优化(ant colony optimization,ACO)近年来在信息中心网络(content centric networking,CCN)路由领域的应用逐渐增多,其中,将ACO与其他机制相混合以改善路由性能的策略得到较多研究,但基于蚁群优化的混合式算法通常存在可扩展性低下,动态性差,网络成本高等问题。为此提出一种高效的非混合式蚁群路由算法(irritant ant framework,IAF)。添加一个新维度—一种动态的、仿生物的信息素分层,将传统单级别信息素上升为多级别信息素,增强蚁群对于路径的探索程度,抑制算法过早收敛;并且考虑了节点状态的动态性,实时改变信息素等级以选择最佳转发路径;此外,首次考虑了节点缓存特性对信息素更新策略的影响,构造出全新的信息素更新公式,,减小算法的收敛时间。实验结果表明,该算法能够有效地降低内容请求时延,提升缓存命中率,以较低的开销获得良好的CCN路由性能。     

带时间窗的快递包装回收车辆路径优化研究

为解决大量快递包装给社会环境带来的一系列问题,优化快递包装及回收车辆路径,降低回收成本,提高客户满意度是快递包装回收的关键。考虑到快递包装回收的现状,提出在回收过程中设置软时间窗来反映顾客的满意度。建立了运输成本、处理成本、回收成本、时间惩罚成本等成本最小化的数学模型。采用改进的遗传算法对模型求解,提出运用2点交叉法改进交叉算子,加快种群的寻优速度,同时提出2点互异改进变异算子,增加种群的多样性,并对算法的种群规模、变异概率、运输成本等进行了灵敏度分析。运用Matlab软件对算例进行仿真,在有无时间窗条件下,验证了该设计的快递包装回收路径模型和算法的有效性。