基于改进遗传算法的PID参数整定策略

针对简单遗传算法（SGA）收敛速度慢、易于早熟等缺点,在前人研究成果的基础上,提出动态调整搜索空间策略,对遗传算法进行多步渐进搜索。并采用改进的自适应交叉算子和自适应变异算子,结合兼顾性能指标和响应过程平衡的适配函数,以多种改进方式相结合的遗传算法对PID参数进行迭代寻优整定。仿真结果表明：当被控对象存在较大纯滞后、时间常数特性时,采用本方法优化PID控制器参数可获得比较满意的调节效果。     

概率鲁棒镇定控制器的研究

将统计学习理论中的经验概率一致收敛特性应用到鲁棒控制中,针对具有实参数不确定性的控制系统,研究了概率鲁棒镇定控制器的设计问题.给出了设计概率鲁棒镇定控制器的前提条件,采用基于经验概率一致收敛特性的随机化算法设计概率鲁棒镇定控制器的具体步骤和方法.研究表明,与传统方法相比,在概率意义下采用随机化算法设计概率鲁棒镇定控制器具有设计方法简单、计算量小的优点.计算实例表明了该算法的有效性.     

基于RBF神经网络的客户分类模型

运用径向基函数（RBF）神经网络和K均值聚类算法建立了客户价值分类模型,并用最小二乘法调整RBF的权值．仿真结果证明了该方法的有效性．     

信号控制交叉口周期时长多目标优化模型及求解

从城市交通控制目标多样性的本质出发,考虑机动车时间效益、行人时间效益及环境效益,建立以机动车、行人流量为输入,机动车延误最小、行人延误最小及机动车停车率最小为目标的信号控制交叉口周期时长多目标优化模型,简称MOCLO模型.并应用多目标连续蚁群优化算法求解.算例的求解结果显示,连续蚁群优化算法能够均匀地逼近MOCLO模型的Pareto最优前沿的各部分;与F-B方法、ARRB方法相比,MOCLO模型对周期时长的优化结果在机动车时间效益、行人时间效益及环境效益三方面的综合性指标较好;MOCLO模型可提供多个不同特性周期时长以满足不同交通状态的需求.     

准循环低密度校验码在浅海水声通信系统中的性能

讨论了准循环低密度校验码(QC-LDPC)在浅海水声信道中的实现方案.选取合适的浅海水声信道模型,针对强多径干扰进行了仿真.仿真结果表明,采用和积译码算法的QC-LDPC码编码复杂度较低,但性能接近于随机构造的低密度校验码.受多径效应影响,在浅海水声系统中采用QC-LDPC码时,信道误码率会随着衰落率的减小而略有下降,但仍能保持较好的纠错性能.     

基于蚁群算法的炼钢-连铸作业计划编制方法

为提高炼钢-连铸作业计划编制中资源配置的有效性,提出了一种面向生产流程动态网络的自组织资源配置蚁群算法.炼钢-连铸作业计划以最小化炉次作业冲突时间和作业前等待时间、尽早安排连铸机开浇时间为目标,以连铸机连浇等工艺要求为约束条件建立模型,按生产流程网络结构的时空逆序关系设计了蚁群求解算法.利用某钢厂实际生产作业计划数据进行的算法验证结果表明:模型及算法能迅速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产作业计划.     

一种基于序列相似性的蚁群聚类算法SeqAntCluster

将序列数据的相似度度量方法S3M引入蚁群聚类算法中,提出一种基于序列相似性的蚁群聚类算法。该算法既继承了蚁群聚类算法原有的优点,又能有效地对序列数据聚类,更适合处理序列数据。     

Web信息检索排序算法研究

系统地研究了Web信息检索常用排序算法,即基于Web页面内容的排序算法、基于Web页面链接分析的排序算法和基于检索用户的排序算法,并对其优缺点进行了分析．在此基础上,对Web信息检索排序算法的发展趋势进行了展望．     

基于遗传算法的开封杏花营组团污水管网优化设计

应用遗传算法进行了杏花营组团污水主干管网的优化设计,所得最优设计方案的管网费用仅为按传统水力计算所确定的初步设计方案的74％,可节省大量工程投资．将传统的污水管网水力计算方法与新型的遗传算法有机融合进行污水管网优化设计,能有效提高工程设计效率和设计质量,值得在工程实际中加以推广应用．     

基于遗传策略的DVD在线租赁模型优化

针对DVD在线租赁问题进行了研究．建立了刻画该问题的0-1整数规划（BIP）模型;在考虑到求解的精确性和即时性后,设计了相应的遗传算子,构造了基于遗传策略的求解算法,并将其与另两种求解方法进行比较,验证了该算法的可行性和有效性．