一种针对收敛性问题的改进进退法及其仿真验证

进退法是最优化方法中一种常用且简单的一维单峰试探搜索算法.针对进退法的收敛性和收敛速率展开研究,在讨论了进退法的算法原理及其实施步骤的基础上,针对原算法在某些情况不收敛的问题,提出了一种改进的进退法,将原算法每次进退迭代中的转向步长变为与前一步长和迭代次数有关的函数, 这样可以克服原算法不收敛的缺点.通过严格的理论推导证明了改进进退法的正确性,并利用实例仿真验证了其有效性.结果表明:进退法收敛速率不稳定,依不同初始参数而不同,改进进退法以降低收敛速率为代价而保证收敛性.     

抽水蓄能电站在发电工况下旋转备用效益的测算

以抽水蓄能电站各项辅助服务中最为重要一项———旋转备用辅助服务为对象,利用蒙特卡罗随机生产模拟技术,研究抽水蓄能电站最优抽水策略下发电工况下旋转备用容量的定价理论,给出了以边际成本确定旋转备用容量电价的模型方法,以及抽水蓄能电站在发电工况下旋转备用的效益模型。并结合算例说明了模型的正确性和合理性。目的在于使各厂家在发电工况下机组提供备用时能够在提供电能和提供备用之间作出合理的选择,充分体现出其容量的市场价值,使旋转备用的效益达到最优。     

D反对称矩阵反问题的最小二乘解

为了研究约束矩阵方程问题,提出了D反对称矩阵的概念,研究了D反对称矩阵反问题的最小二乘解及其最佳逼近问题;采用矩阵奇异值分解、分块降阶等方法,获得了D反对称矩阵反问题的最小二乘解一般表达式及最佳逼近解的表达式,并对其逆特值问题、线性约束方程问题给出了有解的充分必要条件,推广了文献[1]中的相关结果及应用范围.     

聚类分析在多极值函数优化中的应用

将聚类分析方法应用于经典的优化和遗传寻优过程当中，提出了一种求解多极值函数全局最优解的方法。在基于梯度的算法中，先取多个初始点，几次迭代搜索后做聚类分析。在每类取一点，将目标函数分为多个单极值函数，然后分别寻优，通过比较得到全局最优解。在遗传算法中，通过聚类分析在每类取若干个体作为代表个体，它们将始终参与遗传操作，从而有望达到全局最优。     

采用功率内环和电压平方外环的电压型PWM整流器

根据电压型PWM整流器在同步旋转dq坐标系中建立的整流器功率控制数学模型,基于功率前馈解耦,解决了有功功率和无功功率互为耦合问题.为克服整流器电流控制策略、直接功率控制策略及非线性控制策略的不足,提出了采用功率内环、直流电压平方外环电压型PWM整流器的新控制策略.由于采用直流电压平方外环,提高了整流器直流电压跟踪和功率跟踪能力,使系统具有响应快、稳定性好、抗负载扰动能力强及结构简单的优点.给出了系统控制器的设计方法.通过正常负载及负载扰动情况下的计算机仿真,证明了新控制策略的可行性.     

新可逆PWM整流器主电路参数设计仿真

利用美国Analogy公司的SaberDesinger软件构造了三相可逆PWM整流器的试验平台,分析了同步模式下整流器的工作方法．通过仿真得到了三相可逆PWM整流器主电路电感值、开关频率等参数对输入电流总谐波失真(THD)、电源功率因数以及系统输出直流电压的影响,为实际设计中确定主电路的参数提供了可靠依据,对工程中的三相可逆PWM整流器设计有实际意义．     

一种改进的遗传算法及其在约束优化中的应用

提出一种违约解修正法来改进遗传算法 ,目的是把遗传操作中产生的不可行个体 ,经过修正变换成可行个体 ,并用测试函数验证其有效性 .计算的结果表明了违约解修正法的遗传算法应用在约束优化中是可行的 .     

采用MAX6605实现APD最佳偏压温度补偿

讨论了APD(Avalanche Photodiodes)最佳倍增增益特性,并在此基础上介绍了一种采用模拟温度传感器MAX6605实现APD最佳偏置电压温度补偿的方法．阐述了电路的主要设计要点,对电路性能进行了分析．实践表明,电路工作性能良好,各项指标均符合要求,达到了预期效果。     

一种由种群发育约束个体变异的鲁棒遗传算法

提出用种群发育停滞代数对变异概率和变异位数进行动态控制的改进遗传算法。该算法把种群没有更优个体产生看作种群发育停滞 ,将种群发育停滞代数定义为当前繁殖代序号与已得最优解的繁殖代序号之差 ;变异参数 (包括变异概率、变异位数 )初值与标准遗传算法 (SGA)相近 ;随着发育停滞代数的增长 ,增大变异参数 ;当有更优个体产生时 ,变异参数恢复到初值 ,种群发育停滞代数置 0 ;随种群发育停滞代数再次增长 ,变异参数再次增大 ,如此反复 ,直至算法结束。该算法在保持局部搜索能力的同时 ,提高了全局搜索能力及速度。用两个多极值函数(Camel函数、Shaffer’sF6函数 )对该算法进行测试 ,结果表明 ,与SGA及自适应遗传算法相比 ,该方法以相当强的鲁棒性收敛到全局最优解 ,且具有较高的收敛速度     

一类群决策问题的最优分配解法

在群决策中存在着多个决策者根据自己的知识、经验和偏好独立选择决策方法 ,对决策方案集作出决策后 ,应综合确定群体决策方案的多人多指标群决策问题 .针对这类决策问题具有决策信息量较少 ,而决策一致性较差的特点 ,分析了总体偏差法、足码法及其相关改进方法的优缺点 ,提出了一种多人综合评价的最优分配解法 .该方法通过建立决策方案集与决策名次之间的关联矩阵 ,并根据关联矩阵对方案集进行分类 ,在此基础上构造最优决策模型 ,利用整数规划中的最优分配解法求解最优模型 ,从而得到方案集的综合排序 .该方法简单实用 ,并且克服了总体偏差法、足码法及其相关方法的不足