大规模复杂换热网络联动进化障碍分析及策略改进

针对启发式算法在优化大规模换热网络时出现优化精细度不足的问题,提出一种以小负荷公用工程为导向的换热单元耦合联动强制进化策略。该策略以小负荷公用工程作为导向,构建具有耦合关系的换热单元环路,并对环路内的换热单元热负荷进行联动调整,同时保持环路外换热单元的热负荷和流股匹配不变。该策略旨在最大程度回收流股的能量,以减少小负荷公用工程使用带来的费用增加。将策略应用于强制进化随机游走算法并对两个算例进行测试,算例H8C7和H10C10的优化结果分别为1495292 $/a和1713637 $/a。与改进前相比,分别降低了7466 $/a和7533 $/a;与文献中最优解相比,分别减少了2033 $/a和1450 $/a,证明了该策略的有效性。     

永磁同步电动机电磁振动特性及抑制措施

电磁振动水平是永磁同步电动机的重要评价指标之一,为了有效抑制永磁同步电动机的电磁振动,文中首先建立了转子永磁体磁动势、定子绕组电流磁动势与定子齿槽相互作用产生的径向电磁力的解析分析模型。然后建立了电机的变参数矢量控制系统的场路耦合联合分析模型,以一台11 kW内置式永磁同步电动机为样机,利用机械阻抗法得到了电机主要低阶电磁力产生的电磁振动噪声频谱,确定了对电机电磁振动起主要作用的低阶电磁力的频率。最后利用遗传-蚁群算法,研究了通过优化电机的定子齿槽参数有效削弱具有上述频率的低阶电磁力,从而有效抑制电机的电磁振动。结果显示,利用文中方法确定的定子齿槽参数能有效抑制电机的电磁振动,并且对电机的运行性能产生的影响较小。     

基于粒子群算法最优化Verhulst模型的开采残余下沉预测

矿区开采引起的残余下沉稳定时间长、潜在危害大,有必要准确地预测矿区地表的残余下沉。鉴于传统的残余下沉Verhulst模型建模误差大、适用性弱,在建模过程中以数据序列的首个数据保持不变导致预测效果差的缺陷,以直接离散Verhulst模型为基础,引入粒子群算法寻求模型迭代初始值的最优解,建立基于粒子群算法优化的矿区开采残余下沉直接离散Verhulst模型,并以山西阳泉和山东兖州矿区两个时间尺度的地表残余下沉监测数据集进行实例验证,最后利用Matlab App Designer工具实现模型算法的可视化。结果表明：基于粒子群算法优化的直接离散Verhulst模型的矿区开采残余下沉预测精度和稳定性增益明显,所开发的计算工具具有正确性和有效性。     

指路标志信息连贯性设计

指路标志对人们的出行有着非常良好的指引作用,良好的指路标志设计可提高驾驶人的通行效率。路网中节点处标志信息量的多少会影响驾驶员对标志信息的识读,进而影响到整个路网的通行效率。因此,通过引入节点的指路标志信息量作为惩罚系数,计算得出路段成本,建立OD间指引路径规划模型,结合A*算法,遍历整个路网,最后得出OD间的最优指引路径,通过在指引路径上增设指路信息,从而完善OD间指路标志信息的连贯性,更好的引导驾驶员做路径选择,降低路网中的交通压力。并选取甘肃省庆阳市的火车站(O点)到人民医院(D点)的区域进行实际应用与分析。     

一个求解加权MAX-SAT问题的改进蚁群算法

加权MAX-SAT问题(WMSAT)是一个NP-难问题,针对WMSAT的特点,提出一个改进的蚁群算法。该算法的研究对象由边转化为顶点,简化算法模型;提出取值概率的概念,并以之替换信息素,实现对蚁群进化的直接控制,提高蚁群的可进化性。实验结果表明新算法是有效的。     

基于TMS320LF2407A的32位除法算法研究

由于TMS320LF2407A数字信号处理器芯片的定点特性,没有提供除法运算指令,而实际工程中无法避免除法运算需求。根据移位指令和减法指令,本文提出了32位除法的算法原理,并给出了该原理的流程图,然后通过实验证明,该算法是正确的和有效的。     

广义集值隐拟补问题解的存在性及迭代算法

本文讨论了一类比较广泛的广义集值隐拟补问题.它包括许多相补问题为特例.作者构造了这类广义集值隐拟补问题解的迭代算法,通过证明所构造的迭代算法序列的收敛性,证明了广义集值隐拟补问题解的存在性.所得结果推广了一些最近结果.     

BP算法应用中的关键问题

分析了学习方法的选择、隐层数和隐层单元、学习步长的选择、避免局部最小的方法、学习样本的选择、激活函数的选择等使用BP算法时应考虑的问题,并将BP网络应用于化学反应催化模型。     

自适应蚁群算法在线性系统参数辨识中的应用研究

介绍了自适应蚁群算法在线性系统参数辨识中的应用算法.该方法能够根据辨识偏差变化大小动态改变信息启发因子α和期望启发因子β的配置,引导搜索朝着全局最优方向运动,避免陷入局部最优同时减少搜索算量.通过仿真运行,该辨识方法能够较快缩小辨识区间,辨识结果接近真值,具有较好的辨识效果.     

基于分簇和启发式的隐私保护算法研究

针对社交网络存在安全隐患和隐私风险,提出了基于分簇算法的启发式修改。基于最短路径,提出了一个最大贪心保护算法,追求数据隐私和数据功用的平衡。从数学分析和实验结果看,实现了一定的隐私保护和功用要求。