基于神经网络和遗传算法的无功优化设计

无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率.     

一种快速的H.264帧间模式选择算法

提出了一种新的快速帧间模式选择方法,该方法利用模式预截断和精确的大小模式判决等算法,快速地选出最优的模式.实验表明,该算法比全搜索算法和快速多块运动估计算法(FMBME)分别节省了80%和45%的运算量,而峰值信噪比(PSNR)和比特率性能几乎无下降.在对运动较小的序列编码时,该算法比大小模式分离算法节省了75%的运算量,同时PSNR提高了0.06 dB,比特率节省了3.7%.     

用最大流-最小截原理进行工期一费用优化的分析

阐述了最大流-最小截的基本原理，并运用它对工程网络图实例进行了工期一费用优化分析．     

TMS320C6000代码优化技术

详细介绍了TMS320C6000 DSP的开发过程和代码优化技术，通过对DSP代码进行优化。提高了指令的并行执行度和代码执行效率，充分利用了系统资源，对实际的系统开发起到了指导作用。     

网状被动传感器系统优化设计

结合网状被动传感器系统建设的需要,提出了网状被动传感器系统优化设计模型,依据优化设计模型提出了基于误差方差Cramer-Rao下界的优化设计算法。探讨了优化过程中指标集、目标集的确定方法,最后通过仿真计算分析了三种配置结构的性能。     

微通道热沉的稳健优化设计

将田口稳健设计方法用于硅基微通道热沉的优化设计，建立了微通道热沉的简化性能分析模型，确定了影响其散热性能的关键参数，利用正交试验和信噪比分析实现了参数的稳健优化。利用外部监控程序对CAD和CAE软件的脚本进行动态修改，并且创建专门的进程来执行修改后的脚本，采用共享文件和延时的方法实现主进程、几何建模进程和性能分析进程的同步运行，实现了稳健设计过程的自动化。     

成本约束下工作流时间最小化的资源配置优化

时间是衡量工作流性能的重要指标。通过对工作流的资源配置的优化,可以改善工作流的时间性能。资源配置优化可以从资源专业化/一般化程度和资源数量两个方面来进行。为了优化资源的这两个方面,提出了一种基于分层嵌套遗传算法的资源优化方法。它采用工作流实例平均响应时间作为评价指标,在成本的约束下,正确配置各类资源专业化/一般化的程度及资源数量,从而最优化工作流时间性能。并通过实例,说明了该方法的可行性和有效性。     

一类拟牛顿算法的收敛性

根据一类基于新拟牛顿方程Bk 1sk=yk*的修改BFGS类算法,采用广义W olfe线搜索模型(GW搜索模型):f(xk 1)≤f(xk) δkαgTkdk和g(xk 1)Tdk≥m ax{,σ1-(kα‖dk‖)p}gTkdk,其中0<δ≤σ<1,p∈(-∞,1),得到一类修正的BFGS算法(M BFGS),证明了M BFGS算法的全局收敛性和超线性收敛性.数值试验结果表明M BFGS算法是有效的.     

基于RAMP密度插值理论的拓扑优化准则法

在研究密度插值法理论和拓扑优化准则基础上,以结构整体柔度最小为目标,推导了基于RAMP插值理论的优化准则,并实现优化准则的迭代算法,二维算例说明了算法正确性、有效性。     

一类非自衡对象的两自由度内模控制

针对常规一自由度内模控制在非自衡对象中应用的不足,提出了一种基于互质分解的两自由度内模控制器设计方法,并采用H2优化改善了系统的动态性能.一类非自衡二阶非最小相位过程的仿真结果表明,这种方法可使系统同时具备良好的鲁棒特性和干扰抑制特性.