基于WNSGA-Ⅱ计及磁暴扰动无功补偿优化控制

为了补偿强磁暴导致的电力系统变压器集群无功损耗增高,提出了加权带精英策略非支配排序的遗传算法(WNSGA-Ⅱ).以电压失稳风险最小为目标进行的无功补偿优化,使电网无功潮流分布达到最优,缓解或消除强磁暴对复杂电网的不利影响.采用IEEE6节点算例,结果与人工鱼群算法对比,验证了WNSGA-Ⅱ的有效性.     

分布式电源对配电网的影响及其接入位置的选取

随着能源与环境的压力日益增大,引起了世界各国对环境保护和节能减排的高度重视,分布式电源得以快速的发展。DG并入配电系统,具有调节电网峰谷差值、储能、节省投资、为重要负荷提供不间断供电等一系列优点。然而,分布式电源的接入改变了配电网的结构,会对所运行的配电网产生一系列的影响。本文结合网络重构方法,采用粒子群算法,并以配电网IEEE33节点进行分布式电源的接入位置及其容量的分析,得到分布式电源接入的最优解,并对优化配电网接入分布式电源提出一定的参考意义。     

RV减速器摆线轮组合修形及优化

为提高RV减速器的传动性能, 本文针对摆线轮齿廓的工作区域及组合修形方法等展开研究. 对应用广泛的“等距+移距”修形进行组合比较, 确定“正等距+负移距”的组合方式下初始间隙最小, 即啮合刚度最高; 分析针齿与摆线轮啮合的极限位置, 推导摆线轮的实际工作区域, 并对其采用遗传算法寻找最优修形量, 使组合修形逼近转角修形所得齿廓. 结果显示, 该方法得到的摆线轮齿廓在工作区域内更接近共轭齿廓, 且在齿顶与齿根处有合适的径向间隙, 可在提高摆线轮强度的同时有效补偿制造误差和安装误差, 对摆线轮的修形方式选择及修形量确定具有一定的借鉴意义.     

基于兴趣点检测的目标识别算法

为了有效地确定目标位置,提出了一种基于兴趣点检测的目标识别方法.根据像素点的灰度和边缘强度信息,确定兴趣点的分布位置.以兴趣点为中心,利用位势函数构建目标函数,目标函数取最大值的位置确定为目标位置.提出了一种改进的概率混沌优化算法求解目标函数的最大值.概率混沌优化算法将搜索空间分为原始搜索空间和精搜索空间,分别以不同的概率同时对两个空间进行搜索,并逐渐增大精搜索空间的搜索概率,从而可在确保算法具有全局寻优能力的前提下加快寻优速度.研究结果表明,该方法可有效地确定目标位置,且结果不受目标平移、旋转、缩放、甚至变形等影响,仿真结果验证了该方法的有效性.     

复杂的可编程逻辑器件在可控电抗器中的应用

分析了磁阀式可控电抗器的结构和工作原理,通过直流控制电流控制铁芯的饱和度来调节电抗器的投入容量,采用可控硅和复杂的可编程逻辑器件（ＣＰＬＤ）为其设计了控制装置,实现了电抗器容量的自动连续调节,具有响应速度快、可靠性高的特点,并在电网无功补偿中得到了较好的应用．     

抽油机功率因数的检测

在大型电力电子设备中,往往存在着大量的谐波干扰,致使功率因数难以测量、动态无功不易补偿.为此,本文针对油田抽油机的功率因数进行了现场测试,力求找到抽油机功率因数低下的原因和准确变化规律.为实现抽油机无功动态补偿打下基础,实现电力电子装置的“无公害绿色化”.     

加速遗传算法在移动通信基站规划中的应用

基站分布规划是一个多目标优化问题,当基站数量较多时,寻优过程复杂且所需时间长,针对传统退火规划方法易陷入局部最优及不稳定等缺点,提出一种基于加速遗传算法的基站规划优化方法:在基站分布规划中同时考虑覆盖率和外界电磁干扰两个因素,寻找基站的最佳位置,建立基站选址问题的目标优化模型.仿真结果表明,加速遗传算法运行结果的适应度值为2.142,与传统算法相比,该算法的收敛速度快,最优解精度高,避免了早熟收敛,能够有效提供与网络建设要求相符合的最优基站位置分布方案,为实际工程应用提供参考依据.     

遗传算法的早熟收敛

通过对遗传算法机理的分析,指出模式缺少是早熟产生的原因.提出了一个在遗传算法中基于模式抽取和模式补偿的补偿算子,以解决早熟现象.     

基于模拟退火遗传算法的三值FPRM电路功耗优化

在三值FPRM(Fixed-Polarity Reed-Muller)逻辑函数中,n变量函数有3ⁿ个固定极性.针对不同极性下FPRM电路功耗不同的特点,研究了三值FPRM逻辑表达式,提出一种基于模拟退火遗传算法的三值FPRM电路功耗优化方法.首先,根据三值逻辑函数表达式和开关信号传递理论,建立三值FPRM电路功耗估计模型;再利用模拟退火遗传算法对三值FPRM电路进行功耗最佳极性搜索,得到了功耗最低的FPRM电路;最后对13个MCNC Benchmark电路进行仿真.结果表明:与0极性相比,搜索到的最佳极性功耗平均节省了73.98%.     

考虑待机能耗的串行生产线模糊控制优化研究

为了减少串行生产线上机器在饥饿或堵塞状态下的待机耗能,提出了对机器进行模糊控制启、停的节能方法.在不影响生产线产量的前提下,模糊控制器利用被控制机器上、下游缓存区的实时容量数据,确定该机器的最大节能停机时长,并通过遗传算法,以最大停机节能时长为目标函数,对模糊控制器的隶属函数进行优化,提高了模糊控制器的节能性能.仿真模型试验结果表明,相对于原始生产线,在运用经过优化的模糊控制器的串行生产线上,待机能耗降低达27.35%,并且生产线产量未受影响.     

独立型风光柴储微电网的电源容量优化与配置

为准确配置独立型微电网容量,针对独立型风光柴储发电系统,给出一种以供电可靠性为约束,以系统全寿命周期成本净现值为目标函数的分布式发电单元容量优化方法.利用NASA气象网站的风速和日照辐射资料,生成单位容量风光电源的年度出力曲线;根据各分布式电源的寿命和购置运行维护成本,建立了微电网系统寿命周期内各分布式电源的成本净现值计算模型.在实例分析中,针对2种不同的负荷曲线,通过遗传算法求解,验证了该方法的有效性和正确性.     

基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化

提出了一种基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化的算法, 该算法包括基于信号概率和跳变密度的固定极性Reed-Muller(Fixed Polarity Reed-Muller, FPRM)函数动态功耗模型, 基于遗传算法的以功耗优化为导向的RM逻辑极性搜索方法, 以及利用双锐积运算的RM逻辑错误率计算方法. 在错误率的约束下, 通过有选择性地删减部分乘积项, 实现功耗优化. 提出的算法用C语言实现, 并用MCNC Benchmark电路测试. 结果表明: 与原始FPRM电路功耗相比, 在平均错误率为3.21％时, 电路动态功耗平均减少了22.77％.     

基于可编程器件的Rijndael加密算法优化实现

本文针对无线传感器网络传感器节点处理能力弱、携带能量低的特点,提出基于Rijndael算法优化的数据加密技术.通过对Rijndael加密算法的数据存储、列混合以及轮变换等特点的分析,提出对于加密算法的优化建议,采用可编程逻辑器件对优化后的加密算法进行设计和实现,并进行加密验证,同时对优化后加密算法的数据处理速率、算法功耗、逻辑资源占用情况进行评估.由实验结果可知,优化后的Rijndael加密算法相比优化之前有很大的突破,能够适用于无线传感器网络的数据加密.     

基于遗传算法的电压岛感知的多电压分配

功耗是当前SoC设计所面临的最大挑战之一,多电压设计是一种降低SoC芯片功耗的有效方法.在后布局阶段应用多电压设计,首先对现有电源网络复杂性度量方法进行改进,然后提出了一个同时考虑功耗、电源网络复杂性及电平转换器的新目标函数,并采用遗传算法进行最优电压分配.对GSRC测试电路的实验结果表明,所提出的算法不仅能有效降低芯片功耗,同时可以将多电压设计的额外开销控制在一个较低的水平.此外,改进的电源网络复杂性度量方法在功耗节省和电平转换器数量方面较已有的有一定的优势.     

基于模拟退火与Dijkstra算法的复杂网状结构供应链最优化研究

复杂网状结构供应链费用最优化已成为研究的热点问题.基于模拟退火与Dijkstra算法对复杂网状结构供应链费用的优化问题进行了研究.把全国的城市分布作为复杂网状结构,以城市间的距离和建立供应点的费用作为参数,建立数学模型,并进行数值仿真,分别以全1序列、〖JP5〗全0序列、随机序列为初始值的选取方式进行模拟,从中确定了最优解,并给出了最优供应链网络.     

一种基于重置的变结构前馈神经网络

基于GaussNewton法的前馈神经网络虽然可以达到局部二阶收敛速度．但网络结构中如果结点个数过多，会造成过模拟；网络结点过少。又会导致不收敛。为了优化神经网络结构，尝试引入重置算法(Early Restart Algofithm)，并将其应用于Gauss Newton前馈神经网络．提出基于重置的Gauss Newton变结构前馈神经网络。对比实验表明，重置算法的引入有效地解决神经网络的结构优化问题，优化后的神经网络具有良好的收敛性与稳定性。     

一种基于多普勒效应的拟牛顿室内定位算法

针对现有室内定位方法,根据目标节点在运动过程中与参考信标节点间产生的多普勒效应,得到一种距离差测量方法,避免了对目标节点与信标节点间时钟同步的要求.为实现此距离差定位,提出了一种基于拟牛顿法的室内定位算法.随机选取初始猜测值,得到一个测量点的距离差信息,由此迭代得到单个测量点坐标,再将所有测得的相对位置坐标进行整体迭代并调整初始位置,直到得到稳定的初始位置,实现定位.Matlab仿真结果表明,在信噪比SNR=10时,定位误差不超过0.5m.同时,为提高定位速度和成功率,尝试用粒子群算法求初始猜测值,进一步提高算法的性能.     

一种基于空间结构的数值优化演化算法

提出一种求解数值优化问题的演化算法－－基于空间结构的演化算法(Space GA），在这种算法中，作者将演化种群中的每个个体放在固定的位置上，杂交操作在其邻居上的几个点进行，因此不用选择遗传操作的父体，从而避免了确定选择压力的问题，同时空间结构保证了搜索的全局性，遗传操作保证了较优解在其空间中的扩展，从而达到了全局寻优的目的。文章还讨论了不同的空间结构算法的影响，此算法可以求角数学规划问题、约束函数优化问题，如果对实型变量采用取整的操作，算法还可以求解混合整数非性规划问题，数值试验的结果表明了算法在求解的速度，稳定性，质量等方面都优于一般的演化算法。     

主从型D触发器的动态功耗分析

主从型D触发器的动态功耗同触发器内部节点上的信号跃迁情况和节点电容有关。基于D触发器的电路结构与MOS管参数，本文对主从型D触发器各个节点电容进行了计算，利用对各节点电容的计算值，便可估算在某一激励输入序列的D触发器的动态功耗，Pspice模拟证实了该一动态功耗算的准确性，搞清了D触发器内部诸结点电容与MOS管参数之间的关系亦为降低它的动态功耗提供了参考依据。     

流水线模数转换器系统功耗建模与优化方法

针对低功耗应用的需求,对流水线模数转换器(ADC)的系统功耗进行了研究与分析,深入探讨了余量放大器电流、级分辨率分配、热噪声限制、电容缩减系数以及前级采样保持电路等因素对系统功耗的影响.在分析基础上进行了功耗建模,导出系统总功耗.同时,提出采用混合搜索算法来同时优化流水线每一级的精度和单位电容值,实现了一个可以自动完成整个优化过程的CAD工具,应用该工具分别在不同优化条件下对10～15位流水线ADC进行了优化,并给出了14位,100MS.s-1 ADC的具体优化结果.