基于模糊聚类的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)的基础上,提出了基于模糊C-均值聚类(FCM)算法的粒子群优化算法.该算法在每次迭代过程中首先通过FCM算法把粒子群体分成若干个子群体,然后粒子群中的粒子根据其个体极值和子群中的最优粒子更新自己的速度和位置值.通过典型复杂函数测试表明,基于模糊C-均值(FCM)的粒子群优化算法的优化性能和效率远远超过基本粒子群优化算法.     

基于遗传算法优化的RBF网络在自校正控制中的应用研究

针对RBF神经网络参数难以确定的情况,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。给出一种基于优化的RBF神经网络的自校正控制算法,利用神经网络的非线性函数映射能力,使其充当未知系统函数逼近器。仿真结果表明了所给算法的有效性。     

多目标拓扑优化下电动汽车头部结构优化设计

为了优化某全概念设计的新型纯电动汽车头部结构,采用有限元仿真与正交设计相结合的方法,在保障碰撞安全性的前提下,以实现最优比吸能和轻量化为目标,对纯电动汽车头部进行优化,并将优化得到的头部结构进行碰撞安全性分析验证,从而确定满足目标的最优结构。     

基于响应面模型的结构疲劳寿命优化方法

针对基于疲劳寿命的结构优化耗时长的缺点,该文将抗疲劳设计方法和优化技术相结合,研究一种基于响应面模型的结构疲劳寿命优化方法.以飞机起落架为研究对象,采用动力学仿真获得子结构疲劳寿命分析的载荷谱.以拉丁超立方试验设计方法建立了疲劳寿命的二次响应面模型,实现了某型飞机起落架前撑杆结构疲劳寿命优化设计,使其疲劳寿命提高了5.4倍.优化结果验证了方法的有效性.     

绩效评价问题一类新的多目标优化方法

【目的】提出绩效评价问题一类新的多目标优化方法。【方法】通过构建体现公平与激励兼容的具二次形式的一次分值转换函数,利用"K-均值"算法对评价对象进行归类,进而构建满意度函数,在此基础上构建以评价对象满意度尽可能大为目标的多目标优化模型,并对该模型进行标量化处理。【结果】标量化模型结构更加简洁,能获得弱有效解。【结论】新的多目标优化方法在绩效评价问题中能获得较高的整体满意度。同时也提出了绩效评价中一些需要进一步突破和解决的关键科学问题。     

采用多重启发蚁群优化算法的无人机航迹规划

为解决复杂环境下的无人机航迹规划问题,提出了一种多重启发蚁群优化算法.该算法综合考虑无人机当前位置与待选位置之间的距离和威胁分布,以及待选位置与目标位置之间的距离和威胁分布,将这些已知信息构造为蚂蚁状态转移的多重启发信息,指导蚂蚁的搜索行为.文中对多重启发蚁群优化算法的收敛性进行了分析,并针对航迹不可行和任务区域内存在...     

伏牛山旅游开发浅析

伏牛山区拥有丰富而独特的自然旅游资源和悠久的人文旅游资源.在对伏牛山旅游资源优势、区位优势、社会环境分析基础上,阐述了伏牛山旅游资源的开发原则和定位,提出了旅游开发设计与旅游产品优化设想,使伏牛山旅游资源开发成为我国中原地区旅游业新的增长极.     

型材优化下料的混合遗传算法

在传统遗传算法的基础上,引入FFD、BF近似算法的思想,建立了该类问题的求解算法模型,对求解过程进行了分析,并给出了一个钢结构项目的下料算例。实际使用表明,该方法的效果是令人满意的。     

基于Copt-aiNet的污水处理过程优化控制

污水处理是一个复杂的动态反应过程,针对如何确定优化控制中关键变量的动态最优设定值,使满足出水水质排放达标的同时降低运行能耗的问题,提出了一种基于人工免疫算法Copt-aiNet(组合优化的人工免疫网络)的污水处理控制策略.首先,利用Copt-aiNet确定第二分区溶解氧质量浓度和第五分区硝态氮质量浓度的最优设定值;再利用控制器跟随最优设定值,对氧传递系数和内回流流量进行控制,进而对曝气能耗和泵送能耗同时进行优化;最后,在仿真平台BSM1上进行仿真实验,结果验证了本文控制策略的有效性,可以在保证出水水质达标的前提下有效降低能耗.     

基于动态规划迭代法的最小H圈路径优化研究

规划距离最小的环形路径是减少配送成本、提高配送效率的有效方法.构建了基于动态规划迭代法的最小H圈求解模型,将环形路线优化问题转化为带约束条件的最小H圈问题,先将求解最小H圈问题分解为求解最小H链问题,再将最小H链问题转化为一个多阶段决策问题,然后结合改进的动态规划方法——动态规划迭代法来求解.通过货物配送路线优化的实例计算,证明了该算法能够快速、有效地求解有约束条件的最小H圈问题.