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.     

分布式数据库关联规则更新算法

提出了一种分布式关联规则增量更新算法（IUAAR），它可对数据库发生变化的情况进行归类．该算法主要采用改进了的FP树结构，通过传送被约束子树来挖掘全局频繁项目集，并充分利用快速分布式挖掘算法建立的各局部FP树，只对新增加了的全局频繁项目修改相应的改进FP树，挖掘其对应的被约束子树，同时利用已挖掘的全局频繁项目集对原全局频繁项目对应的被约束子树进行有效修剪．实验结果表明，该算法的运算速度比快速分布式挖掘算法提高了1倍，在最坏的情况下，对各局部数据库也仅需要扫描一遍，从而可提高数据库的维护效率．     

非均匀分布的异构传感器网络K覆盖调度算法

针对现有调度算法大多没有考虑监控区域内目标发生频率的非均匀性和节点异构的因素,导致无法适应异构无线传感器网络的特点,提出一种目标非均匀分布条件下K覆盖的异构无线传感器网络调度算法.算法从全网在所有时间片服务质量和节点能耗的角度建立节点调度模型,综合考虑节点异构和监测目标的非均匀分布等约束条件,以网络覆盖率最大和工作节点的数量最少为目标,构造非线性优化函数,提出一种控制参数自适应的微分算法求解节点的调度方案.仿真结果表明:相比典型算法,改进算法能够在满足节点异构和监测目标非均匀分布前提下增强网络的服务质量和降低网络的能耗.     

用哈密顿原理建立弹性体动力学方程

本文提供一种用哈密顿原理建立弹性体动力学方程的方法.对于完整保守的力学系统.哈密顿原理是变分原理.因此,可由欧拉方程直接写出弹性体的运动微分方程.这种方法的优点在于它不涉及未知的约束力.而只着眼于能量.     

一种基于最小路径的多播路由优化算法

信息物理融合系统(Cyber-Physical Systems,CPS)底层是传感器、控制器和执行器等异构节点构成的无线自组网络,不同节点之间需要通过通信网络传送给感兴趣目标节点,传统的无线自组织网络一般采用单播或广播技术,但是这些往往实时性不高,通信开销大,不利于在CPS中受限节点间通信.该文针对信息物理融合系统中无线多播路由问题构建网络模型,演化为最小路径问题,数学模型为约束Steiner最小树问题,并针对该NP难问题通过启发式算法求解,再通过贪婪思想构建一种最小路径多播路由算法.最后通过与uCast以及SenCast等经典的多播路由算法仿真比较,得出其算法在实时性以及能耗等方面性能优异.     

模型修正技术在螺栓连接结构中的应用探讨

螺栓连接直接影响整体结构的可靠性和动态性能,需要精细的处理分析,而传统的有限元建模方法有的不能满足精度需求,有的过程复杂且计算量大.针对这一问题,利用改进的正交模型正交模态(ICMCM)法,基于模态试验结果,对一类螺栓连接结构的有限元模型修正技术进行了研究.模型修正前,采用最优拟合法进行振型扩展得到包含所有节点和变形的完备振型.研究结果表明,与螺栓连接刚性或多点约束建模方式相比,经过本文方法修正的刚性连接模型能满足修正效果评价准则,而且计算结果的精度和可靠度显著提高.同时,研究也表明,对于螺栓连接结构,无需建立复杂精细的有限元模型,只要对刚性模型进行上述修正即可获得满足实际工程需要的计算模型.     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

低合金超高强度钢跨尺度疲劳失效行为分析

为了研究40CrNi2Si2MoVA低合金超高强度钢的跨尺度疲劳失效行为,以约束应力区描述材料的损伤过程,以跨尺度应变能密度因子作为疲劳裂纹扩展的控制参量,建立宏微观跨尺度疲劳裂纹扩展统一模型。采用上述模型,利用光滑试样(应力集中系数Kt=1)的试验S-N曲线,拟合出疲劳模型中的材料参数。当考虑材料微结构对疲劳寿命的影响时,该模型可精确再现出疲劳试验数据的发散特性。利用该模型对不同应力集中系数下(Kt=2,3)含缺口试样的疲劳寿命进行了预测,理论计算结果与试验结果吻合良好。研究结果表明,合金钢材料的初始缺陷及微结构的演化特性,对疲劳寿命有显著影响,是疲劳试验数据发散的主要原因。     

求解约束优化问题的一种新的进化算法

针对约束优化问题引入半可行域的概念, 提出竞争选择的新规则, 并改进了基于竞争选择和惩罚函数的进化算法的适应度函数; 结合粒子群优化（PSO）算法本身的特点, 设计了选择算子对半可行域进行操作, 从而得到一个利用PSO算法求解约束优化问题的新的进化算法. 实验证明了算法的有效性.     

改进混沌优化及其在非线性约束化问题中的应用

研究一种比较新颖的优化方法－混沌优化,并在此基础上提出改进的混沌优化,它利用混沌变量的特定内在随机性和遍历性跳出局部最优点,并在局部搜索空间经过线性搜索提高解的搜索速度和精度,通过结合精确不可微罚函数以用于求解非生约束优化问题,仿真结果表明,与已有的直接搜索方法相比,该算法简单,容易实现,求解精度 、收敛速度和不靠性较高,满足约束的效果较好,是解优化问题的有产方法。