约束阻尼结构拓扑优化设计的进化算法

约束阻尼结构的阻尼材料优化布局是约束阻尼结构振动控制设计中的关键问题,它直接影响到振动能量耗散与全局能量流分布。在约束阻尼结构设计中引入拓扑优化渐进优化算法,以约束阻尼胞单元为设计变量,建立以模态阻尼比为目标函数,约束阻尼材料用量为约束条件的拓扑优化模型。分析结构模态阻尼比相对于阻尼胞单元位置的敏度,导出灵敏度计算表达式。提出基于渐进优化算法的优化准则,通过逐步删除利用率低的材料,使目标模态阻尼比达到最大化,给出了数值计算的例子,理论计算结果验证了拓扑优化方法的正确性和有效性。     

用于逆向计划设计的整合优化方法

针对调强放射治疗逆向计划设计中两步法优化算法在临床需求和硬件需求之间不能很好协调的问题,提出了一种新的整合优化方法.在强度图优化中,将传统的在目标函数添加平滑项改为在约束中添加总机器跳数约束项;另外在两个优化过程中加入反馈过程,依次求取各射野的子野序列.与目前已有的基于全变差平滑的算法在临床测试病例上进行了对比实验,结果表明,当总机器跳数和总子野个数分别为50和30时,新方法的目标值(43.195 2)远低于基于全变差平滑算法的目标值(72.154 7).     

求解约束优化问题的动量粒子群算法

为解决约束优化问题,提出使用双可行域吸引子策略改进动量粒子群算法。该算法只需初始种群中有一个粒子位于可行域内,随着搜索过程的进行,整个种群自动进入可行域内搜索。一方面,在搜索过程早期,由于可行域内粒子少,所有粒子移向相同的吸引子,整个种群迅速进入可行域内。另一方面,随着进入可行域粒子的增多,由于每个粒子使用距本身最近的可行域吸引子,较好地维持了种种群的多样性,避免早熟现象的发生,使算法具有较好的寻优性能。与国际上当前解决约束优化问题的粒子群算法在4个标准约束优化函数上测试比较,实验结果表明本算法取得的最优值要优于其它粒子群算法。

Abstract：

The strategy that two good positions in feasible region worked as attractors was incorporated into momentum particle swarm optimization algorithm in order to resolve constrained optimization problems. The resulting algorithm only requires that one of the initial particles is in the feasible region, and then all particles in the swam automatically move into the feasible region. On the one hand, in the early iterations few particles appear in the feasible region and hence all particles move toward the same attractors, so the particles soon enter into the feasible region. On the other hand, as the number of particles in the feasible region increases, each particle adopts the most near attractor so that each particle has different attractor. Therefore, the algorithm maintains the diversity of the population, alleviates the premature, and hence achieves good performance. The algorithm is compared with other particle swarm optimization algorithms on four benchmark functions. The experimental results show that the solution of the algorithm is better than that of others.     

基于PSO-ABC的混合算法求解复杂约束优化问题

为了改善粒子群优化（particle swarm optimization, PSO)算法在处理复杂约束优化问题时的求解效果,提出了一种基于粒子群和人工蜂群的混合优化(particle swarm optimization artificial bee colony,PSO-ABC)算法。在采用可行性规则进行约束处理的基础上,将PSO种群分为可行子群和不可行子群,并在ABC算法从粒子种群中选择蜜源时,保留部分较优的可行解信息和约束违反程度较低的不可行解信息,弥补了联赛选择算子在处理最优点位于约束边界附近的问题时存在的不足。同时,使用禁忌表存储局部极值,减小了PSO算法陷入局部最优的危险。针对4个标准测试实例的实验结果表明,该算法能够寻得更优的约束最优化解,且稳健性更强。     

网络化防空导弹体系集中式拦截联盟形成方法

集中式拦截联盟(CIC)形成是网络化防空导弹体系(NADMS)中的新问题,旨在确定目标、火力节点以及制导节点三者之间的最优匹配关系,以使得体系整体作战效能最大.根据问题背景,建立了CIC的约束优化问题模型,并选择收敛速度较快的粒子群优化(PSO)算法对模型进行求解.针对PSO的局部收敛问题,从认知心理学角度将人类特有的创造性思维(CT)引入粒子速度更新公式中,通过提升单个粒子的搜索能力来提高整个群体的寻优质量.基于CT过程经典的四阶段模型构建了算法框架,改进了PSO的速度更新公式.根据CIC问题特点,制定了编码策略及相关变量的离散化运算规则.实验结果证明了算法在CIC问题求解质量和收敛速度方面的优越性.     

一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法

针对伪相关反馈模型反馈文档信息质量差和扩展词选择不适产生的漂移现象等问题,提出了一种基于约束的半监督聚类查询扩展方法。该方法对初检结果的前k个文档进行人工标注,分成相关文档与不相关文档两类;并利用一种半监督聚类算法对初检结果的前”个文档进行分析,提取出与查询相关的文档作为反馈文档。该方法通过对少量标注文档与查询相关性的学习,能够较准确地估计出大量未知文档与查询的相关性,提高反馈文档的质量,从而有效提高检索的查全率和查准率。实验结果表明,该方法比传统的伪相关反馈和基于无监督聚类的伪相关反馈有更优的检索性能。     

矩阵方程AXB=C的最小二乘解的定秩研究

研究了矩阵方程AXB=C最小二乘解的秩的范围,利用矩阵的奇异值分解以及Frobenius范数的特征,得到了秩约束下最小二乘解的表达式,并得到了最大秩和最小秩最小二乘解.     

一种鲁棒的约束总体最小二乘无源定位算法

摘要：
为解决异常误差导致的机载单站无源定位不准确问题,提出了一种鲁棒的约束总体最小二乘(RCTLS)定位算法.首先建立定位模型,构建了加权的约束总体最小二乘(WCTLS)定位准则,并给出了牛顿迭代解.然后,利用广义M估计原理构建了WCTLS准则的鲁棒极值函数,将鲁棒CTLS问题转化为对等价权函数的设计问题,并根据丹麦法构建了等价权函数.理论分析表明,RCTLS算法能够有效识别异常误差,并降低异常测量数据的权值以减小其对定位结果的影响.仿真结果显示,存在异常误差时, RCTLS算法能够获得理想的定位估值,具有较强的鲁棒性.
     

一类输入有约束线性系统的数据驱动PID控制器设计

针对一类输入受限的线性系统,提出具有适应输入约束和抗积分饱和性能的数据驱动PID控制器改进设计方法.采用虚拟参考迭代整定法,应用递归最小二乘辨识算法在线计算PID参数.当输入有约束时,计算的控制器输出超过这个限制条件可能导致性能下降甚至出现稳定性问题,同时PID算法中的积分作用也可能出现饱和现象.改进的方法基于输入-输出观测数据和输入约束信息,在PID控制环节后串联一个类似抗积分饱和的环节,适应控制器输出过大需要限定的客观要求.通过控制器结构设计和仿真,演示了改进方法的有效性.     

基于等式约束最小二乘的B样条曲线拟合

 给出一种B样条曲线拟合有序数据的方法。以曲率为代价对有序数据简化。将简化后的数据插值曲线作为硬约束条件,以原始数据逼近曲线作为软约束条件,建立等式约束的最小二乘方程。利用QR分解技术求解方程确定B样条曲线的控制点。采用平方距离最小化方法计算原始数据到生成的B样条曲线的距离,如果不满足误差要求将误差最大数据加入硬约束条件,对局部受影响的部分重新生成曲线。该方法在满足拟合精度的前提下,具有较快的收敛速度,生成的B样条曲线具有较少的控制点。该方法也可用于解决带约束的曲线拟合问题。