针对立管重入井过程中等路径段加速度的改进型蚁群优化算法

在自由悬垂立管动力学分析的基础上，提出了一种针对等路径段内的加速度进行优化的改进型蚁群算法.通过该算法得出的立管顶端的优化运动策略，可以有效地减小立管底端在平移结束时同海底井口的距离，同时缩短重入井作业需要的时间，使得钻井立管重入井作业更加便捷.通过对比在优化后的运动策略下和在普通的运动策略下自由悬垂立管的不同动力学响应和型态变化，说明针对等路径段加速度进行优化的蚁群优化算法可以有效地优化立管重入井过程中的立管型态和运动，使重入井作业更加便捷.
     

时变时滞系统的灰色预测非线性PID控制

针对时变时滞过程提出一种新的控制结构.在此控制结构中,利用遗传算法自动跟踪系统的时滞变化,由灰色预测模型根据辨识的时滞提前预测出系统的输出,而系统的预测输出与输入的偏差以及偏差变化率为非线性PID控制器的输入.仿真结果验证了这种结构能很好地满足时变时滞系统的快速动态响应和稳定性要求.     

一种基于FCFS调度策略的多处理机系统的仿真模型

根据多处理机的随机模型调度算法和排队系统的仿真原理，提出了基于FCFS的多处理机的调度评价模型，并开发了仿真软件，用于预测多处理机方式下的系统性能参数。     

基于吸引度搜索的汽车滚装码头堆场车位分配优化

为加快滚装运输过程中汽车装卸滚装船舶的周转率,促进滚装码头堆场车位资源的高效利用,研究了滚装码头堆场车位分配问题.按照成组集中分配原则,以提高成组汽车停放集中度为目标,建立了衡量成组汽车停放集中度的混合整数规划模型.进而设计吸引度搜索算法对模型进行了求解.与分支定界法相比,吸引度搜索算法在高效求解规模化算例的同时可实现解的质量较优.以上海海通汽车滚装码头堆场的车位实际布局及作业情况为背景,验证了所提模型与算法的合理性及有效性,拓展了汽车滚装码头堆场车位分配管理的理论研究.     

人工蜂群算法及其应用

为促进人工蜂群算法理论和应用的发展, 在分析人工蜂群算法的基本原理基础上, 针对算法的不足, 全面地归纳了国内外学者对算法的改进研究, 对算法的蜜源初始化、更新策略的改进、调整策略的改进、适应度函数的选择以及与其他算法的融合进行综述, 提出了更有效的改进策略。同时从多方面综述了人工蜂群算法的应用, 并对人工蜂群算法的发展方向进行了总结和展望。     

数据中心启发式反向人工蜂群虚拟机整合节能策略

针对数据密集型作业的特点,提出一个基于CPU和图形处理器(GPU)两个影响因素构建计算节点的能耗评估模型.该模型基于原虚拟机选择节能算法(ABCS)在虚拟机选择节能策略中的能效优势,进一步利用启发式思想改进蜂群优化算法,寻求虚拟机整合的最优解.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的实验结果表明,启发式反向蜂群算法能在保证服务质量的前提下,有效降低虚拟机迁移次数,进而降低数据中心的能耗(节能25%~30%).     

基于PSO的一类线性系统参数辨识方法研究

研究了一种线性系统的参数精确辨识方法;首先采用PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)方法对模型进行优化迭代,并选择合适误差准则作为粒子群优化算法的适应度函数,以迭代每个粒子所对应的参数速度和大小;在此基础上,寻找最小适应度值的粒子,推导出最优的适应度函数值,实现系统参数的实时、精确估计;最后通过实验验证了基于粒子群优化算法的参数辨识法的准确性和有效性。     

粗糙集计算方法及应用研究

研究总结了粗糙集计算方法新进展,同时对它们的计算复杂性进行了分析,并给出了这些计算方法之间的逻辑关系结构图,然后讨论了粗糙集在模型方面的扩展,最后对粗糙集计算方法的应用进行了论述.     

平面变栅距位相光栅位移传感器的测量精度极限

提出用透射式变栅距位相光栅作位移传感器,用标量衍射理论讨论了这种传感器的测量精度与光栅的起始栅距及栅距变化系数之间的关系,同时用时域有限元差分(FDTD)算法计算了变栅距位相光栅的衍射场,计算结果表明受衍射偏振特性的影响,这种位移传感器的测量精度在理论上存在极限.     

大型二维装箱问题及其禁忌算法研究

对大型二维装箱问题进行描述,提出求解该问题的禁忌算法.算法基于自然数编码,设计了货物的摆放规则和序列生成方式,采用二种邻域,根据邻域的不同,构造了两种禁忌表.算法采用惩罚函‘数处理空间利用率约束.介绍算法的原理,给出了具有代表性算例试验结果并且进行了分析.试验结果表明了提出的禁忌算法对优化大型二维装箱问题的有效性.