电力系统自动化主要技术及发展趋势研究

<正>现代社会对电能供应的安全性、可靠性、经济性、优质性等指标提出越来越高的要求,同时,电力系统对自动化的要求也随之提高。对此,本文,笔者对电力系统自动化技术进行了阐述。一、电力系统自动化的发展趋势现代电力系统的自动控制技术正逐步朝着以下方向发展:在控制策略上逐渐朝着最优化和智能化发展;在控制手段上逐渐增加了     

基于均匀设计和最优化技术的树脂混凝土最优配合比试验研究

采用均匀设计确定树脂混凝土的配合比。根据试验结果运用SPSS进行回归分析,再用MATLAB进行优化,得到树脂混凝土的最优配合比。此方法不但大大减小了试验次数,降低了试验成本,而且为树脂混凝土（聚合物混凝土）在实际工程中的应用提供了一种准确可靠的配合比设计方法。     

基于最优化流控的TCP拥塞控制改进算法MReno

应用最优化流控理论,给出TCP Reno算法的一个对偶模型,把该模型与REM算法相结合,得到一个新的TCP网络拥塞控制算法(MReno),并对其进行模拟实验.结果表明,MReno算法可以使源端获得最大资源利用率,能够保证网络的整体优化,MReno算法比Reno算法有更好的公平性和稳定性.     

求解DVD在线租赁的有效方法

本文运用线性规划、MATLAB软件和运筹学等相关数学知识,构造了一个DVD在线租赁合理的数学模型.模型用最优化分配的原则把DVD在线租赁问题简单化,在实际应用中具有重要的经济意义.     

多精英采样与个体差分学习的分布估计算法

提出了基于多精英采样和差分搜索的分布估计算法EDA-M/D (Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search)。EDA-M/D利用多精英个体独立采样生成子代来提升算法全局搜索能力,利用精英群体分布的σ²约束采样半径,实现种群从全局搜索逐步过度到局部搜索。当精英群体停滞时,劣势个体借助精英群体的μ和种群历史最优解进行差分搜索,帮助种群跳出局部最优解。通过多精英采样与差分搜索的自适应协同实现种群宏观信息与个体微观信息的有机融合。实验结果表明EDA-M/D在稳定性和搜索能力方面均表现出明显的优势。     

渐缩弯管AutoCAD自动展开

利用AutoCAD的内部语言AutoLISP对钣金件渐缩弯管进行自动展开,有效提高生产效率和准确度。     

求解非凸函数优化问题的修正广义拟牛顿算法

对无约束最优化问题,提出了一种修正的广义拟牛顿算法,证明了该算法对非凸函数在Goldstein非精确线搜索下具有全局收敛性．     

Research on the frequency domain ∑△-DPCA

The frequency domain ∑A-DPCA processing （F-∑A-DPCA） is investigated in details and an improved scheme for the F-∑A-DPCA is proposed, which can significantly reduce the computational burden. In practice, because of the sum and difference beam pattern designed independently and other system errors, the clutter suppression of the time domain ∑A-DPCA processing （T-∑A-DPCA） is significantly degraded. However, the F-∑A-DPCA adaptively calculates the optimum gain ratio for motion compensation within each Doppler cells which is robust to system errors. Theoretical analysis and simulation results are presented to validate that the F-∑A-DPCA can achieve superior performance of clutter cancellation than the time domain processing, and its performance can be significantly increased if more pulses are used for the Doppler filtering. The improved approach is efficient, and feasible for real-time application.     

SENSITIVITY ANALYSIS OF THE KNAPSACK PROBLEM： TIGHTER LOWER AND UPPER BOUND LIMITS

In this paper, we study the sensitivity of the optimum of the knapsack problem to the perturbation of the profit of a subset of items. We propose a polynomial heuristic in order to establish both lower and upper bound limits of the sensitivity interval. The aim is to stabilize any given optimal solution obtained by applying any exact algorithm. We then evaluate the effectiveness of the proposed solution procedure on an example and a set of randomly generated problem instances.