变分原理的直接寻优算法及最小二乘法变分原理

本文研究基于非线性规划法的变分原理的直接寻优算法，根据粉发原理直接寻优算法所要求的条件即极值条件，对几种变分原理能否运用直接寻优算法给出了结果，指出力学问题从微分，积分方程转化为直接寻优算法的途径，分析了最小二乘法变分原理。本文为用有限元法求解问题提供理论基础，并给出运用变分原理直接寻优算法的算例。     

接触网零部件疲劳试验机的自寻优控制

针对接触网零部件疲劳试验机的数字控制进行研究,提出了自寻优控制策略,实现了控制参数的在线自寻优,补偿了执行机构的非线性环节,使得控制系统的增益能够根据负载刚度自动调节.试验结果表明,采用自寻优控制策略数字控制器的疲劳试验机,使上百种零件的动态力控制误差均小于2%,完全满足设计要求,现已投入生产运营.     

舰尾流场扰动影响分析及抑制技术研究

为了解决舰尾流场对舰载机着舰的干扰问题,首先,建立了舰尾流场模型,并利用综合仿真平台分析了各个尾流分量对全自动着舰的影响;其次,分析了稳态尾流情况下引入高度变化率的补偿对着舰精度的影响;最后,提出了一种基于遗传算法的全自动着舰尾流影响抑制技术.仿真实验表明:优化前的纵向全自动着舰系统高度偏差在-2.3～1.9 m范围内...     

凸轮式弹链输弹机构的优化设计

本文采用PHR—POWELL—ICF优化方法,对机枪凸轮式输弹机构进行了优化设计,给出了数学模型及设计实例,并对结果进行了分析对比,说明了采用优化方法进行设计的优越性。本文可供机枪输弹机构设计时参考。     

遗传算法在智能组卷中的应用

将遗传算法应用于智能组卷中,利用遗传算法的高效、全局寻优的特点设计寻求符合要求的试卷模型结构的算法,计算结果表明该算法具有较高的搜索效率和精度.     

基于差异系数σ/R的最优证券选择方法

通过对非负约束条件下有效组合边界的微分性质研究，提出了该条件下极小化差异系数的最优证券选择方法。中导出了通过临界点跳跃寻优确定最优投资权重的方法，减少了计算量，进一步优化了现有的研究结果。最后，给出了实例分析。     

提取正弦信号参数的非线性寻优最小二乘算法

提出一种非线性动态寻优的最小二乘算法(LMS)，以高效地估计正弦信号幅值、相位和直流偏置．利用随机逼近理论中的Kiefer-Wolfowitz定理，提高了非线性梯度法搜索LMS估计量极值的收敛速度．以整周期内采样均值为迭代初值，迭代步长的选择根据各参数的差异分别选取，并采用修正因子以加快迭代的收敛速度，设置最大步长防止算法溢出．仿真表明，在计算量相当的情况下，该算法参数估计精度明显优于传统LMS.     

基于人工鱼群算法优化神经网络的WSN数据融合

无线传感网(wireless sensor network, WSN)通常节点众多、数据冗余度高,传统的基于随机权值和阈值的前馈反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)数据融合方法易陷入局部极值,导致融合结果准确性差。提出一种优化神经网络的权值和阈值进而改善WSN数据融合质量的方法-人工鱼群算法前馈反向传播(artificial fish swarm algorithm back propagation, AFSABP)神经网络数据融合。仿真和对比实验结果表明,改进的鱼群算法在收敛速度和寻优精度上都有明显提升,改进后的人工鱼群BP算法数据融合方法相较于传统BP数据融合方法,可减少3.06%的相对误差和3.74%的均方根误差。     

一种基于动物自治体的寻优模式:鱼群算法

根据鱼群的行为特点 ,并应用动物自治体的模型 ,提出了一种自下而上设计的新型的寻优策略 -人工鱼群算法 (Artificial Fish-swarm Algorithm) .通过仿真试验的研究表明 ,这是一种有效的寻优模式.     

一种改进的粒子群算法求解背包问题

针对传统的离散粒子群优化算法后期容易陷入局部收敛这一缺点,提出了一种新的离散粒子群算法,使用了新的运动方程来更新粒子的位置,并将贪心算法的思想引入粒子群优化算法中,在粒子的位置初始化的过程中,把采用贪心策略所得出的结果作为一个粒子的初始位置.用改进的算法求解背包问题,通过与其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在全局寻优能力和收敛性上都优于传统的粒子群算法.