递推加权最小二乘算法的研究

通常在使用递推加权最小二乘算法时,需要设计矩阵列满秩.从极限理论的角度出发,对设计矩阵列不满秩时加权最小二乘估计的递推算法进行了理论证明和分析,得出了在任意第n步,未知参数估计值收敛于由前n组数据所决定的极小范数加权最小二来解,并且此解是唯一的,仿真结果同样验证了该结论的正确性.     

集成激光制造系统加工过程计算机模拟

激光制造是一种有别于传统方式的先进制造系统.针对集成激光制造系统,在分析其结构组成及激光加工特点的基础上,得到了机器人运动学逆解表达式,提出了一种基于碰撞检测的三角网格简化算法,设计并建立了模拟系统的模块化结构.基于VC开发环境并使用OpenGL图形接口技术开发了集成化激光制造系统加工过程计算机模拟系统,为工艺规划和优化提供有效支持,并实现了系统的通用性、易维护性和可扩展性.     

一种多目标优化问题的混合优化算法

利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA.DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成.利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端.通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-Ⅱ和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

混沌差分文化算法及其仿真应用研究

针时差分进化算法(DE)全局寻优能力差,无法有效的求解工程中复杂的高维非线性优化问题等缺点,提出一种混沌差分文化算法(CDECA).该算法模型将DE嵌入文化算法的框架作为主群体空间的进化过程,同时,引入具有较强局部搜索性能的混沌搜索来进行信念空间的进化,并通过设计一组联系操作实现文化算法模型中两个空间的互相影响互相促进,提高算法的寻优效率.几个典型测试函数的测试结果表明CDECA的搜索能力优于DE,将其应用于某大型水库的优化调度,也取得满意的效果.     

3G LTE上行多小区优化调度算法

上行多小区优化调度算法基于小区间干扰的理论分析结果,提出了一套整体的多小区优化的方案,与传统3GLTE(LongTerm Evolution)系统中的比例公平算法相比,该算法充分考虑了小区间干扰,使系统吞吐量和用户吞吐量公平性两方面性能都有了明显的改善.     

具有区域极点约束的H∞概率鲁棒控制器设计与仿真

针对利用确定性方法对参数不确定系统进行具有区域椴点约束的H∞鲁棒控制综合具有计算复杂、保守性大等特点,一种基于概率鲁棒性分析思想的新控制器设计方法被提了出来.然后,利用多目标遗传算法对其进行求解.仿真结果显示,此设计方法简单、保守性小,而且能满足系统动态性能和对扰动抑制的鲁棒性要求,是有效、实用的.     

实时粒子滤波跟踪算法及其实现

针对粒子滤波跟踪算法在视频跟踪中存在的计算复杂、计算量庞大,无法满足实时系统的应用需求,提出了实时粒子滤波跟踪算法.利用粒子滤波器潜在的数据并发特征,在集群环境下,设计并实现了分布式并行粒子滤波跟踪算法,给出了主从模式下的算法设计、数据划分、负载平衡及通信策略.实验结果表明,随着粒子数增加,计算量以幂指数增大,并行跟踪算法的执行时间明显减少,有效地提高了跟踪精度、降低计算时间,能够满足硬实时系统的时间约束.     

一种高实时性粒子滤波重采样算法

重采样是解决粒子滤波退化问题的主要方法,传统的重采样算法,如系统重采样、残差重采样,以及Bolic等提出的"残差系统重采样"算法,均存在运算时间较长、占用存储空间较大等问题.而时效性是制约粒子滤波方法实用性的瓶颈.对粒子滤波的基本原理进行了论述;提出了一种高实时性粒子滤波重采样算法--"简单重采样算法",通过仿真实验与分析,该算法在状态估计精度上与其它重采样算法相当,但却具有计算量小、速度快、实时性强等优点,适于硬件实现.     

可跨工位操作的随机混流装配线平衡问题研究

装配线平衡问题是在满足一定约束的条件下,将一系列任务单元分配到各个工位上,使其工作强度与利用率相适应.研究了带有跨工位操作,且任务单元完成时间为随机量的一类特殊装配线平衡问题,目标是缩短整个生产过程中的总任务超载时间;参考机会约束规划的思想,建立了α任务超载时间最小化模型;结合随机模拟和遗传算法设计了混合遗传算法以求解,并通过实例仿真验证了算法的有效性.     

复杂FMS系统的启发式调度策略

用Petri网对柔性制造系统进行建模的基础上,提出了一种针对较大规模柔性制造系统的启发式调度优化算法.采用了改进的子节点处理方法、与派遣规则相结合的启发函数以及移动窗口等策略,弥补了算法在节点质量评价和节点搜索方面的不足,有效减小算法在可述图中寻路时对节点的搜索范围,加快了算法的收敛速度.仿真结果表明:相对于其他调度算法,该文算法可以快速、高效的编制系统调度计划.