一个异步的PGD算法

分析了并行优化算法中同步运算与异步运算的优缺点。提出完全异步的PGD算法。并且在一定的条件下。给出了算法的收敛性证明。最后结合大规模分布式并行计算机系统曙光-2000做出数值试验。结果说明异步的并行优化算法的效率高于同步的算法。     

烟尘水热化合反应制备钙基脱硫剂工艺优化

运用均匀试验设计和回归分析方法优化烟尘水热化合反应制备钙基脱硫剂工艺,得到比表面积回归方程．分析不同水热条件及其相互作用对钙基脱硫剂比表面积的影响,经优化筛选并兼顾实际操作得到最佳水热条件,制备的高效钙基脱硫剂比表面积超过120 m2/g,是单一Ca(OH)2的10倍以上,优化效果显著,可以为工业生产提供依据．     

粒子群优化算法及其应用

粒子群算法是一种群体优化算法,详细介绍了粒子群算法的基本原理、参数选择及其应用领域.     

基于粒子群优化的船舶PID自动舵的改进

受生物免疫反馈过程的启发,利用模糊逻辑的适应性,提出一种模糊免疫PID控制策略,并以此对传统的PID型航向自动舵进行改进.用一种模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,以航行的经济性为目标,采用线性递减权值策略的全局PSO算法,对控制器进行参数优化.并对比2种采用免疫PID控制器的系统组成方案,指明适用于船舶航向控制的控制系统形式.实验仿真结果表明:该控制器能很好地根据船舶动态特性的变化,自动地进行适应性免疫调节,具有跟踪速度快、航向控制超调小以及抗扰性强等优点.     

基于遗传算法的图像识别方法

分析了图像识别中模板匹配技术面临的计算量大、存储量大的问题,提出了基于遗传算法的图像识别方法。该方法首先对图像模板进行离散化处理,对图像离散点控制,从而把图像识别问题转化成一系列离散点的组合优化问题;然后利用遗传算法对种群优化的性能,对各个控制点组合优化,使各控制点与模板匹配;最后通过计算机仿真实验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

基于模糊遗传算法的工业过程控制参数优化研究

针对复杂工业过程控制要求多样性、控制参数难调整的问题,提出了一种控制参数优化方法.其中,利用模糊评判方法设计了模糊适应度函数以改进标准遗传算法,把控制要求分解成多个对控制结果模糊评判的因素,由于其具有不同权重,因此控制结果与控制要求的接近程度就转化成了对遗传算法中个体(控制参数)的适应度.应用该算法优化了生物发酵罐温度控制器的控制参数,实验表明,控制器的控制精度、温度变化平稳性、能耗、电磁阀开关频率等指标均得到了改善,能够较好地解决复杂工业过程中控制参数优化的问题.     

火电厂锅炉先进控制与优化策略研究

在简述先进控制与优化理论思想基础上，详细阐述了一种应用于电厂锅炉的先进控制工作站ACMP，及其在PID自动整定、主蒸汽温度和压力的预测控制、在线燃烧优化控制等方面的应用，估计了此策略在电力企业的应用前景。     

一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器

提出了一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器，该检测器以最小平均输出能量为准则，把盲检测问题转化为优化问题，利用神经网络进行有效求解。理论分析和仿真结果表明，该检测器在性能上优于传统的检测器，且计算量少，收敛速度快，便于实时处理。     

模拟退火算法机理研究

从机理上分析了采用Metropolis概率接受准则的重要性 ,认为按照该准则可以使模型跳出局部极小值 ,避免了落入局部极小点的可能 ,然后在退火计划的控制下模拟退火算法 ,最终可以找到最优解 ;深入分析了算法的退火计划和模型扰动 ,以及两者之间的配合的技巧 ,认为算法本身可以作进一步的改进 ;并提出了改进的思路 ,为下一步的具体改进打下了基础     

计算结构可靠指标的循环逼近法

基于几何原理,建立了可靠指标的新优化模型.对于任何类型变量,该模型均无需计算其当量正态分布的平均值和标准差.将循环筛滤思路引入到该优化模型中,提出了循环逼近法.经算例验证,该算法简便实用,可以快速逼近并确定验算点、求解可靠指标,且具有令人满意的计算精度,为结构可靠指标计算提供了新的有效途径.