无约束优化问题的一种新的共轭梯度法

为了求解无约束优化问题,提出了一种新的共轭梯度法,并证明了其在适当的条件下满足全局收敛性.初步的数值结果表明新的共轭梯度法是有效的.     

仿生种植牙模型的三维有限元分析与结构优化

目的:研究不同弹性模量和厚度的仿生牙周膜对仿生种植牙模型骨界面应力分布的影响,优化仿生种植牙模型的结构.方法:对仿生种植牙三维有限元模型施加100N的载荷,应用三维有限元方法,分别对6种不同弹性模量和5种不同厚度的仿生牙周膜的仿生种植牙三维有限元模型的骨界面进行应力分析.结果:当仿生牙周膜弹性模量为689MPa、膜厚0.25mm左右时,骨界面上的应力最小且分布均匀.结论:在仿生种植牙模型中,取仿生牙周膜厚为0.25mm、弹性模量为689MPa时,能达到模型的结构优化.     

某493柴油机的噪声优化

随着柴油机向高速、大功率及高效率方向发展,其噪音、振动问题将更加突出,并直接关系到发动机的使用寿命、工作效率及环境污染等问题。目前国内外已经颁布了关于内燃机噪声的限制法规,因此降低发动机的噪声振动是当今内燃机领域的重要课题;文章以某493柴油机的噪声优化为例,着重分析了噪声声源的产生和优化控制方法。     

间歇精馏过程中最小过渡馏分的优化控制

提出了间歇精馏过程中最小过渡馏分的概念，对有无持液量两种情况时最小过渡馏分的计算方法进行了研究，并建立了相应的数学模型，通过数学模拟分析了间歇精馏过程理论板数和持液量对其最小过渡馏分量的影响．结果表明：间歇精馏过程的最小过渡馏分量随理论板数的增加先降低、后逐渐达到一个稳定值；塔板和冷凝器的持液量与最小过渡馏分成正比关系．     

粒子群优化算法在柔性边缘检测方法选取中的应用

边缘检测是图像处理中很重要的组成部分,其效果好坏直接影响到后面的图像分析。柔性形态变换用于图像边缘检测的方法有多种,粒子群优化(PSO)算法是一种有效的全局优化方法,广泛应用于函数优化,神经网络训练以及模糊系统控制等领域。该文将粒子群算法引入柔性形态学用来选取最佳图像边缘检测方法。实验结果证明,该文所提方法行之有效,值得推广。     

基于群集智能算法的路径规划问题

在工业及服务系统行业,特别是物流及交通运输系统中经常遇到路径规划问题。该文针对自动化立体仓库单拣选台分层水平旋转货架系统,建立了数学模型,引入基于群集智能的蚁群优化算法解决货物拣选路径规划问题。该方法能够对旋转货架系统存储的货物进行快速拣选,并在全局内找到最优货物拣选路径,求解质量高,计算时间短。在货单条目为40的情况下,该文使用改进的蚁群算法求解最优拣选路径比模拟退火算法减小了1 367.17s,比混合遗传算法节省了533.4 s。实验表明该方法适合求解中小规模货物拣选路径规划问题。     

基于AEPSO优化的神经网络多步预测控制

为提高神经网络预测控制的性能,提出了基于自适应扩展粒子群优化的神经网络预测控制方案。基本PSO算法中,每个粒子的更新受粒子个体极值和局部极值的影响,为了提高其全局收敛性,采用多粒子策略,使每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;为提高收敛速度,采用自适应策略,对参数c0进行自适应调整,使c0随着迭代次数的增加而逐渐减小,这样,在PSO算法的搜索过程中,随着迭代次数的增加,搜索区域会越来越小,从而加快PSO算法收敛速度。运用该算法实现神经网络预测控制中的滚动优化,在有限时域内对控制序列进行寻列,给出基于粒子群优化的神经网络预测控制系统的稳定性证明。仿真结果表明,基于粒子群优化的神经网络预测控制系统具有良好的跟踪性能。     

不同投资决策的最优化模型

本文对最优投资决策问题进行了讨论,针对不同的投资决策,分别给出了最优化数学模型,为投资部门科学使用资金、避免盲目投资提供了量化参考。     

基于局部填充函数的混合优化算法的改进

填充函数算法是求解全局优化问题的常用算法,其应用效果依赖于如何合理地选择算法参数。为了方便地选择参数,该文提出了局部填充函数的概念,讨论了基于局部填充函数的混合优化算法的改进策略。对于给定的参数,混合优化算法寻找一个包含极小点的区域,使得所构造的函数在该区域上满足局部填充函数的定义,从而利用局部填充函数的性质简化寻优过程,减少优化过程中参数调整的次数和难度,提高算法的效率和稳定性。此外,针对填充函数算法研究中简单盆存在性问题,该文给出了一个实例,说明二次连续可微的函数在一定条件下其孤立极小点附近可以不存在简单盆。     

可数强仿S-闭空间

给出了可数强仿S-闭空间的概念，讨论了该空间的一些性质及其半正则化，同时给出它了的一个极不连通的定理．