大型地下洞室群地质信息三维可视化分析与应用

提出采用三维地质建模技术进行大型地下洞室群地质信息可视化分析的研究方法，构建了模拟真实地质形态的地下洞室群地质三维可视化模型，直观准确地描述了工程所处的地质条件和地质环境。基于所建立的地质模型，可实现与地下洞室群相关的多项地质信息的三维可视化分析。工程应用表明该方法可为应对复杂地质条件下地下洞室群设计与施工中的地质问题提供一种有效的分析手段。     

微分进化微粒群算法及其控制

通过对微粒群优化算法的分析,提出了一种用微分方程组描述的微粒群优化算法——微分进化微粒群优化(DEPSO)算法,并利用传递函数对DEPSO算法的收敛性进行分析.在此基础上,通过引入PID控制器以控制DEPSO算法的动态进化行为,以增强微粒产生的多样性,从而改进微粒群优化算法的全局收敛性.仿真结果表明了此方法的有效性.     

基于CDT空间剖分的虚拟角色全局路径规划

针对大范围复杂虚拟城市环境中虚拟角色的自主导航问题,研究了虚拟城市环境的环境建模以及基于层次道路图的改进A*算法。用自适应剪切平面切割三维地物几何模型,把三维城市空间投影到2D平面空间,利用约束Delauny三角化方法剖分城市自由空间,通过调整约束边的长度调整提取道路图的精度,并构建顾及地形起伏特征的层次道路拓扑图;为适应基于层次道路图的路径搜索,对传统A*算法进行了改进。实验结果表明:该方法可以快速完成虚拟角色在虚拟城市环境中的全局路径规划,且环境建模需求空间小,路径搜索效率高并顾及了地形环境的起伏特征。     

粒子群算法在投资组合中的应用

投资组合面临现实证券市场中大量数据，求解组合模型是一个非线性整数规划问题，传统数学规划算法难以有效求解。为此，本文将粒子群算法应用到基于VaR的投资组合模型中，并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟，结果说明该算法所求最优投资组合是实用的和有效的。     

仿真VV＆A标准和规范研究现状及分析

VV＆A（Verification，Validation and Accrediration）是仿真建模可信度评估工作的基础，VV＆A工作是建模仿真必不可缺的一部分。VV＆A标准化对VV＆A工作的推进意义重大。介绍了国际上当前主要的VV＆A标准化工作，包括美国国防部VV＆A建议规范系列，IEEE1278．4规范，THALES JP 11．20REVVA项目，ITOPV＆V项目，SISO VV＆A Overlay项目和MSG-019／TG-016项目等，并对它们的VV＆A角色定义、VV＆A过程定义以及核心思想、方法论等方面进行了详细的比较。最后，分析了这些标准的特点、相互关系、发展方向和对我们的借鉴意义。     

基于递归小波网络的直升机动力学模型研究

提出一种基于递归小波网络建立直升机动力学模型的方法,给出了模型结构并利用粒子群优化算法对小波网络权参数进行调整。这种网络模型利用内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性,不必事先确定系统模型的类别和阶次,直接建立操纵量与加速度、角速度等变量之间的对应关系,从而避免了建立复杂的气动系数、气动导数模型的过程。与传统的机理模型相比,该模型具有结构简单、并行解算程度高、运算速度快的特点。在某型直升机飞行模拟器中取得了良好的应用效果。     

二阶振荡微粒群算法

从控制角度分析了微粒群算法的进化方程,在此基础上,为了增加微粒群体的多样性和进一步改善算法性能,引入二阶振荡进化方程来调节微粒群算法的全局和局部搜索能力,避免算法陷入局部最优。实验结果表明,该方法能够显著地加强算法的全局最优性,同时加快算法的收敛速度。     

一种随机微粒群混合算法求解约束优化问题

将微粒群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）与随机优化方法-Alopex算法相结合,提出一种随机微粒群混合算法（APSO）求解约束优化问题。该算法使PSO算法中微粒的飞行速度无记忆性,结合Alopex算法重新生成停止进化微粒的位置;采用双群体搜索机制,一个群体保存具有可行解的微粒,用APSO算法使微粒逐步搜索到最优解,另一个群体保存具有不可行解的微粒,并且可行解群体以一定的概率接受性能较优的不可行解微粒,这种简单的群体多样性机制使微粒能够快速、准确地找到位于约束边界上或附近的最优解。结果表明该算法寻优性能优良且具有较好的稳定性。     

集成粒子群优化算法在电网规划中的应用

电网规划是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题。在优化过程中,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建集成粒子群优化算法。在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免早熟收敛。局部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发能力的平衡,通过两个阈值来实现。通过对一220kv电力传输系统的实例研究表明,集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高。     

多被动探测器对多目标定位模型及仿真

对于探测目标间距较小的目标群,提出使用3个被动探测器的探测模型。首先,重点研究了多被动探测器对多目标进行定位的目标关联问题;然后,建立了3个被动探测器的机动模型,提出了3个被动探测器多目标定位的目标关联算法。最后,通过仿真分析了各种因素对目标关联的影响。仿真结果表明提出的3个被动探测器机动模型和目标关联算法是有效的。