Sharp增广拉格朗日函数的局部鞍点

对于约束优化问题,证明了局部鞍点就是局部最优解,利用泰勒展开公式证明了sharp增广拉格朗日函数在二阶充分性条件下,局部鞍点的存在性,从而保证了原问题和对偶问题的局部最优值相等.     

PSO-QGA在移动机器人复杂路径规划中的应用

量子遗传算法具有适应性强、收敛速度快、适合于全局搜索的特点,粒子群优化算法的优点是具有记忆能力,在智能搜索的实现上可以结合个体和全局的最佳位置实现位置定位,但粒子群优化算法在搜索速度和择优能力方面还有待提升.因此提出了一种改进的路径规划算法,即利用量子遗传算法结合粒子群优化算法的记忆功能和最佳定位能力,实现对移动机器人路径规划算法的改进.通过仿真实验已经证明,改进后的移动机器人路径规划算法在稳定性和路径优化选择上都优于单纯的粒子群优化算法和量子遗传算法,并且改进后的算法更适合于复杂路径中实现优化.     

自保温再生混凝土的配合比优化设计

研究了不同再生细骨料取代率和玻化微珠体积掺量对再生保温混凝土性能的影响.对28 d龄期各组试块的立方体抗压强度、导热系数和密度进行了测试,对试验结果进行了分析,综合28 d立方体抗压强度和导热系数两个指标对自保温再生混凝土的配合比进行了优化.结果表明:随玻化微珠体积掺量增加,28 d立方体抗压强度、导热系数和密度均降低;再生细骨料取代率和玻化微珠体积掺量同28 d立方体抗压强度、导热系数和密度的关系可由多项式拟合;再生细骨料取代率为50%、玻化微珠体积掺量为110%时的配合比为优化配合比.     

用于宽带自适应通信的认知无线电决策引擎设计

为改善认知无线电的自适应参数调整功能,提出了基于混合的离散二进制粒子群算法对无线电系统待优化的目标函数进行寻优,针对多载波系统对算法性能进行了仿真分析。结果表明,基于混合的离散二进制粒子群算法的认知决策引擎在收敛速度、收敛精度和算法稳定度方面都有所提高。     

一类随机规划的蒙特卡罗回溯优化求解方法

针对一类随机规划问题构造了基于蒙特卡罗的回溯优化求解法,该方法本质属于一种动态搜索算法,通过迭代求解一系列样本确定性优化问题并经样本容量逐渐增加过程而逼近随机问题的最优解,而迭代终止条件由需求的计算精度确定,并具体给出了近似解的计算方法及迭代终止条件.最后,通过算列验证了该方法的有效性.     

鼓风烧结机均匀布风中导流叶片最佳参数研究

试验表明:目前鼓风烧结机布风不均匀的症结是在风箱内存在一个强涡流区。采用导流叶片可以有效地消除上述现象。本文在试验研究的基础上,对导向叶片的形状、数量、安装位置与角度作了优化选择之剖析。在最佳参数下,布风均匀度由原来的17.3％提高到95％以上,风机能耗下降1.7％。因此,对现有鼓风烧结机供风性能的改进提供了可靠的依据。     

基于不同风险度量的投资组合模型实证分析

利用上海证券市场的实际交易数据对半绝对离差模型,基于分位数的绝对离差模型（Ruszczynski＆Vanderbei,2003）以及MV模型进行了实证比较．通过分析各模型的全局最小风险组合,计算发现,半绝对离差模型比其他模型具有更好的样本外业绩．     

跨音速透平扭叶片的气动优化设计研究

以并行自适应差分进化算法为核心，耦合曲面造型方法以及计算流体动力学求解技术，发展了一种适用于叶轮机械三维气动优化设计的全局自动气动优化算法．利用该算法，以等熵效率最高为目标，在满足流量约束的条件下对跨音速扭叶片进行了气动优化设计．对优化结果的详细分析表明，最优叶栅的等熵效率比原始叶栅提高了1．1％，气动性能有显著的改善，算法具有良好的优化性能．在跨音速条件下，载荷分布对叶栅的气动性能有着巨大的影响，采用前加载设计可有效地减弱斜激波的强度，减少激波损失，提高流动效率．因此，通过优化叶栅型线来改变叶栅的载荷分布可有效地提高叶栅的气动性能。     

基于工位约束快速启发式算法的混合装配线分段优化

基于目前许多混合装配线多为人工装配的特点,对混合装配线改造问题进行了研究.在现有搭积木模型快速启发式算法的基础上进行改进,建立了带盒子约束可重叠搭建的积木塔模型,制定了新的搭建规则,在此基础上提出了一种适用于对原有混合装配线进行改造的带有工位约束的启发式算法;并针对混合装配线提出了分段优化的策略,将大规模问题分解为小规模问题进行研究,提高了算法的求解速度.算例验证了带工位约束启发式算法的可行性及有效性.     

利用粒子滤波原理求解函数优化问题

针对多维函数优化容易陷入局部极小值问题,提出一种基于粒子滤波原理的优化算法.首先简要地介绍粒子滤波算法的基本原理;再针对函数优化问题,阐述利用粒子滤波实现优化算法的基本思想,并介绍了其具体的实现步骤,同时为了丰富粒子的多样性,引入了遗传算法的交叉和变异操作;最后为了验证新算法的有效性,采用30维的Benchmark函数进行仿真实验.仿真实验结果表明:基于粒子滤波的优化算法在解决多维函数优化问题方面较其他优化算法具有更强的全局搜索能力和求解精度,这也为优化算法的研究提供一种新的途径和手段.