一种新的量子蚁群优化算法

 针对蚁群算法在求解连续空间优化问题时易于陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出了一种新的基于量子进化的蚁群优化算法。 该算法采用量子比特的概率幅表示蚂蚁当前位置信息;设计了一种新的量子旋转门更新蚂蚁位置, 完成蚂蚁的移动;最后采用量子 非门实现蚂蚁所在位置的变异, 增加位置的多样性。不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明该算法可使 搜索空间加倍,比传统的蚁群算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力。     

级配对矿质颗粒体离析的影响研究及应用

 为取得不易离析的路面颗粒材料,开展了级配对矿质颗粒体离析的影响研究。首先通过实验研究,确定反映路面颗粒材料离析的试验方法;然后应用级配设计理论,设计不同级配参数的矿质颗粒体,根据各颗粒体离析试验结果,采用级配设计参数与表征颗粒体粒径分布的平均粒径与粒径分散系数,分析颗粒体级配与其离析程度的关系。研究发现,最大粒径相同的颗粒体,平均粒径和粒径分散系数存在离析程度最小的临界值,超出此临界值的颗粒体离析程度变大;临界值对应的级配为次级粒径颗粒填充上级粒径颗粒空隙时,留下适当空间的级配;且平均粒径和粒径分散系数存在良好对应关系,粒径分散系数随平均粒径的增大而减小。另外,对比分析了矿质颗粒体离析试验与沥青混合料施工离析的对应关系。     

利用数字图像相关性实现岩土自动跟踪

为了实时了解岩土微细结构动态演变规律,针对土颗粒在载荷下的移动特点,研究了适于岩土自动跟踪系统 的图像相关性计算公式、配准模板、搜索区域. 通过比较4 种相关系数的计算耗时、峰度、统计分布,提出在相关性计算 公式中用平方运算代替一般的开方运算,并将正方形模板和正方形搜索区域改为矩形模板和矩形搜索区域,充分利用模 板的灰度信息,满足了岩土跟踪的实时性要求. 实验表明该方法可靠,可为岩土微细结构连续变化特性研究提供实验 手段.     

两类不同免疫策略下的SIR流行病模型

研究了两类不同免疫方式下具有饱和传染力的SIR流行病模型的动力学行为.在连续免疫接种方式下,确定了基本再生数R0.用Lassalle定理和Poincare-Bendixon的三分法定理得到疾病消除平衡点和地方病平衡点全局渐近稳定的条件.在脉冲免疫接种方式下,确定了基本再生数R.利用脉冲微分方程的Floquet乘子理论和比较定理,研究了疾病消除周期解的全局渐近稳定性和系统的一致持久性.结果表明,当基本再生数小于1时,该传染病将逐渐消失;当基本再生数大于1时,该传染病将流行,成为地方病.     

小波神经网络模型的改进及其应用

将优化函数的连续型蚁群算法与小波神经网络耦合,用蚁群算法优化神经网络的权值和小波参数,找到蚁群算法中信息素更新的最佳衡量标准,且建立了基于蚁群优化的小波神经网络模型,旨在准确预测水稻需水量,为制定合理的灌溉制度、提高水利用率提供科学依据.通过对三江平原富锦市1985至2001年的井灌水稻区全生育期需水量预测检验,确定网络结构为6-12-1,训练最大次数20次时网络收敛,误差精度达到0.0024.研究结果表明,该模型不但计算简便,而且具有较强的逼近能力、较快的收敛速度和较好的预报精度,并且为网络模型的参数优化提供一种新方法,也为预测、预报的研究拓宽新思路.     

用分层抽样和复Morlet小波识别短样本模态参数

针对大型结构短样本模态参数识别,提出基于分层抽样的最优复Morlet小波短样本模态参数识别方法.先对结构响应信号进行分层抽样,用随机减量法提取每一层的自由衰减信号;再根据样本标准差确定每一层的层权,用最优复Morlet小波识别每一层的模态参数;最后用层权对模态参数进行加权得到最终的模态参数.工程应用结果表明,所提方法具有较高的识别精度,良好的低频密集模态解耦和高频虚假模态抑制能力.     

多高层钢框架立体车库连续化分析

针对多高层钢框架立体车库,推导了车库结构等效抗剪刚度和等效抗弯刚度的计算公式,包括支撑抗剪刚度、框架抗剪刚度和框架抗弯刚度;对车库结构进行了连续化处理,推导了在不同荷载形式作用下结构侧移的计算公式,并与有限元软件ANSYS的分析结果进行了比较.比较结果表明该公式计算误差保持在5%以内,非常精确,而且公式形式简洁,使用方便,为多高层钢框架立体车库的结构选型、构件截面尺寸的确定提供了一个快速有效的初步设计方法.     

自适应采样免疫算法及其对随机优化问题的应用

基于体液免疫的简化机制,设计随机优化免疫算法处理高维随机优化问题．算法的关键在于设计：（1）动态分配群体中各抗体采样次数的自适应采样算法;（2）抗体进化算子;（3）进化群体和记忆集的采样数．该算法具有结构简单、灵活、易于应用的特点．数值实验及多种算法比较显示,此算法具有噪声抑制能力强和寻优速度快速等特点,对于不同噪声幅值的高雏随机优化,均能在优化质量、噪声抑制、执行效率中获得满意效果．     

基于改进粒子群算法的造林规划

一直以来造林规划的工作者主要是靠手工进行规划或者运用一些通用的计算机软件来辅助规划,表现出工作繁琐、效率低、设计粗糙、计算不科学.首先给出一种改进的粒子群算法,即使用最简单的罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,然后将不同阶段搜索进度应用到粒子群算法中.该算法在优化目标函数的分析性质上没有特殊要求,并具有较强的全局寻优能力.用该改进粒子群算法来确定在资金、计划、苗木品种和数量等约束条件下小班造林规划最优方案,结果表明该算法在约束条件下造林规划效果很理想.     

基于节点独立连续映射方法的变上限周长控制

为克服连续体结构拓扑优化中的数值不稳定性问题如棋盘格现象、网格依赖性问题和灰色区域等,提出变上限周长控制方式.在每轮优化迭代步中,根据当前结构周长值确定周长上限值,从而避免基于数值实验的周长上限确定过程.基于节点变量建立了连续体结构的独立连续映射拓扑优化模型,根据链式求导法则推导了周长敏度表达式并采用一阶泰勒展开近似表达周长约束方程.数值实验表明,该方法具有较好的优化迭代收敛性并能获得消除各类数值不稳定现象的清晰结果.