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91.
复合材料的可设计性使工程设计可延伸到材料设计阶段。这里讨论了“积分型总极值”最优化方法在带孔的对称复合材料层合板纤维铺设角度优化中的一个应用。这里分剐对含椭圆孔、方形孔的单向铺层板、均匀斜交铺层板以及一般对称铺层板的各层纤维铺设角进行了最优化设计,使孔边的应力集中有明显的降低。实例表明“积分型总极值”最优化方法具有优化效果好和收敛速度较快的特点。  相似文献   
92.
讨论了二阶时滞的双向联想记忆神经网络平衡点的全局稳定性,利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了网络平衡点的全局渐近稳定和全局指数稳定的几个充分条件.  相似文献   
93.
运用特征线法和一阶拟线性双曲系统极大值原理,在松弛时间ε充分小的条件下,对初值不做任何小性假设,得到解的先验估计,证明了Jin-Xin模型初边值问题整体光滑解的存在性.  相似文献   
94.
利用“ ”函数的光滑近似函数和无约束优化方法给出非线性l1的一种算法.在适当的假设下,算法是全局收敛的.初步的数值试验结果表明算法的有效性.  相似文献   
95.
Before about 100 years, the layered structures of the Earths body and the existence of the liquid core had been found, then the solid inner core and detailed structures in the interior of the Earth are demonstrated, it proves that the satisfied achievements had been obtained in recogni-tion of the Earths interior structures. In recent years, with the increasing requirements of the basic sciences and space techniques to geodynamics of the Earths interior, the theoretical study and practical de…  相似文献   
96.
两层非线性规划问题的并行模拟退火全局优化   总被引:3,自引:2,他引:3  
两层非线性规划问题的非凸性和非可微性给全局最优解的求解带来了较大的困难,目前还缺乏成熟的全局优化策略,同时其易并行计算特性未得到重视。提出了基于模拟退火算法的两层非线性规划问题的并行全局优化策略。融合单纯形法和模拟退火算法设计了一种并行模拟退火算法,用来求解上层问题,用精确惩罚函数处理约束。下层的非线性规划问题则采用可变容差单纯形算法完成求解。所设计的组合算法有效地结合了两层非线性规划问题的易并行性,便于实现网络并行计算。计算表明算法有着可靠的全局收敛性和较高的收敛速度。  相似文献   
97.
组合式全局寻优算法研究   总被引:4,自引:1,他引:4  
杜中华  王兴贵 《系统仿真学报》2005,17(8):1836-1839,1844
分析了当前用于连续变量全局优化的各种智能算法的特点,指出他们互相融合发展的趋势,提出了一种体现大融合思想的组合式全局寻优算法,将目前各种智能优化算法有机组合在一起,使它们能够共享优化信息,协同寻优,从而形成最丰富的寻优机制,达到最强的全局寻优能力。最后用一个算例验证了该算法的有效性。  相似文献   
98.
混合粒子群算法在高维复杂函数寻优中的应用   总被引:7,自引:0,他引:7  
针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况,提出了一种改进的算法结构。通过构造单个粒子的最优序列代替单一的进化方向和类似于蚁群算法信息素表的选择机制,保留了粒子的多种进化可能方向,提高了粒子间的多样性差异,从而改善算法能力。算法同时设计了最优序列的加入规则和基于粒子群聚度的最优序列动态长度控制方法。改进后的混合粒子群算法保证了算法拥有更强的搜索能力,也保留了粒子群算法高效优化的特点。仿真实验证明,混合粒子群方法相对传统方法而言具有明显的精度优势。  相似文献   
99.
100.
一种改进的连续变量全局优化模拟退火算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
在连续变量的全局优化问题求解中,提出了一种改进的模拟退火算法.该算法提出了一种自适应的函数变换方法,解决了模拟退火算法中较难处理的初始温度问题,使初始温度与具体应用问题无关;结合成功-失败法和变尺度方法,提出了有效偏移量的概念,改进了解的产生方式;提出了一种以相对精度为基础的结束准则,较好地解决了计算效率和计算精度的平衡,提高了算法的效率和通用性.数值测试算例验证了本文的改进模拟退火算法的可行性和高效性.  相似文献   
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