一种基于人机交互的退火遗传算法

针对工程中存在的许多具有大规模、非线性、非凸等复杂特性的全局优化问题，在退火遗传算法的基础上，通过将人工方案和算法方案相结合，提出了一种基于人机交互的退火遗传算法，算法首先通过人机合作方式产生初始群体，并在随后的演化过程中，根据个体的适值自动地将人工个体从移民池中引入到算法群体中，引入的人工个体在同其他个体广泛交叉后，按Metropolis法则形成新群体，从而改善群体的质量并引导算法向更富希望的方向搜索，改进的自适应算子提高了算法的整体搜索能力，该算法具备演化算法的优点，并能发挥人的主动性，显示了求解复杂优化问题的应用潜力，算例的仿真结果验证了算法的有效性。     

一种抗剪切变换攻击的数字图像加密算法

为了能对经过剪切变换攻击的加密图像进行有效恢复,给出了一种基于混沌序列的数字图像加密算法,该方法在预处理的基础上,基于数字图像灰度矩阵位平面进行置乱加密,在恢复过程中通过像素邻域灰度信息进行恢复,能够有效抵御针对加密图像的剪切变换攻击。实验表明,该方法具有较好的效率和安全性。     

基于模拟退火算法的VaR-GARCH模型

针对GARCH模型中的参数估计问题，提出了一种基于模拟退火算法（simulated annealing algorithm)的估计方法，并将其应用于VaR估计中，道琼斯指数和汇率的算例表明，基于模拟退火的VaR-GARCH模型在计算鲁棒性和估算精度方面优于传统的数值方法。     

爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

基于混沌社会演化算法的文本聚类新方法

用K均值算法进行文本聚类通常只能以局部最优结束,很难找到全局最优.文章提出了一种基于混沌社会演化算法的文本聚类新方法.在该方法中提出了认知主体在聚类中对范式继承的方式,在认知主体对范式的背叛中提出一种混沌变异算子.实验证明该方法不但能有效地提高文本聚类的效率而且能有效地提高文本聚类的精度.     

一种混沌神经网络模型及其在优化中的应用

通过在Hopfield神经网络模型 (HNN)中引入非线性自反馈项 ,提出了一种具有暂态混沌动力学行为的神经网络模型。该模型首先经过一个倍周期倒分叉过程进行混沌搜索 ,进而进行类似HNN的梯度搜索。由于它利用了混沌搜索固有的随机性和轨道遍历性 ,因而具有较强的克服陷入局部极小的能力。两个典型的函数优化例子表明了该算法的有效性     

一种分级超结构换热器网络综合优化方法及其应用

对分级超结构换热器网络模型的温度计算提出了一种通用的精确解方法,同时得到了显式解析解,并以这一解析解为基础,设计了以遗传算法和模拟退火算法为主,结合最速下降法的混合遗传算法,此外还在算法中引进精英策略和结构变异策略.应用实例的计算结果显示了这一混合遗传算法对于换热器网络的参数和结构都具有良好的搜索能力.     

船舶电力推进系统电力负荷混沌特性分析及预测

为实现船舶电力推进系统功耗的最优控制,提高船舶运行的经济性,建立了基于正则化的电力负荷混沌局域预测模型.运用相空间重构理论对船舶电力推进系统电力负荷进行单变量时间序列相空间重构,计算吸引子的Lyapunov指数,验证船舶电力推进系统电力负荷具有混沌特性,进而构建更为精准的由船舶电力负荷及其影响因素构成的多变量时间序列相空间.实验结果表明,该预测模型是有效的,且具有较高的预测精度.     

异结构混沌系统的部分状态广义同步

利用变结构控制和非线性反馈方法,研究了一类混沌系统对任意混沌系统的部分状态广义同步问题.所给的控制器,不仅可以使受控系统的部分状态与任意混沌系统的状态函数实现到达同步或渐近同步,而且也使受控系统其它状态有界,这样保证了方案的物理可实现性;同时,该方法也可用于对任意形式光滑参考信号进行追踪.     

退火温度对5A06挤压型材组织及性能的影响

通过对型材微观组织的观察及维氏硬度、晶间腐蚀和剥落腐蚀等的测试,研究了退火温度对5A06挤压型材组织及性能的影响。结果表明,随着退火温度的升高,晶粒发生了回复、再结晶和晶粒长大三个阶段。当退火温度达到175 ℃时,型材发生低温回复,硬度变化不大,耐蚀性较差;在225～325 ℃退火,型材发生完全再结晶,硬度变化较明显,耐蚀性得到改善;当退火温度高于325 ℃时,晶粒长大,硬度略降低,耐蚀性变差。结合5A06挤压型材组织及性能研究可知,确定退火温度为225～325 ℃。