锻模飞边金属消耗设计准则挖掘

分析了采用传统方法建立锻模飞边金属消耗设计准则存在的问题,提出了采用逐步回归分析法挖掘锻模飞边金属消耗设计准则的思想,构造了利用逐步回归分析法对锻模飞边金属消耗设计准则进行参数估计的算法.对逐步回归分析软件的需求分析与结构设计及该软件中数据的分析与设计进行了论述.以此为依据开发了该软件,并给出了利用该软件获得的锻模飞边金属消耗设计准则.结果表明,利用由此得到的设计准则而开发的CAD系统具有自组织能力和自适应能力.     

基于改进粒子群算法的油田注水管网优化设计

注水采油是我国陆上油田主要的采油方式之一.在油田地面工程投资中,注水管网投资占有很大比重.为节约投资成本,采用改进粒子群优化算法对管网布局数学模型进行求解,求得管网优化的最短路径.在改进算法中通过标准差判断算法是否陷入局部最优,引入遗传算法中的选择交叉操作以增加粒子多样性,从而跳出局部最优,加快收敛速度.研究实例表明,改进粒子群优化算法优于基本粒子群算法.     

基于PSO-DE混合算法的结构可靠性优化设计

为提高结构可靠性优化设计的效率,利用粒子群优化(PSO)和差分进化(DE)算法的搜索特性,构造一种PSO-DE混合算法,以克服基本PSO算法的早熟问题.将PSO-DE混合算法与结构可靠性优化理论相结合,建立了结构系统失效概率约束下以结构质量最小化为目标的优化模型.算例结果表明:与基本PSO算法相比,文中提出的PSO-DE混合算法提高了收敛速度和计算精度;该算法易于实现,鲁棒性好.     

智能优化算法的综述教学研究

本文就优化算法问题的综述与教学做了几方面的研究,以提高对该问题的教学质量、增强初学者对智能算法的认识,也促进对该问题的进一步研究。     

粒子群算法及其与遗传算法的比较

介绍了粒子群算法的基本原理;比较了粒子群算法与遗传算法,分析了二者的信息共享机制、全局收敛性以及算法的特点;并且对粒子群算法和遗传算法的应用提出了建议.     

基于大爆炸优化算法的结构参数识别

作为一种新颖的优化工具,大爆炸算法（Big Bang-Big Crunch optimization,BB-BC）被成功应用于很多复杂优化问题。结构参数识别一直是结构健康监测的核心问题,利用BB-BC算法进行结构参数识别的研究。该方法的基本思想是通过最小化识别模型与实际结构系统响应的误差,从而将参数识别问题转化成一个多峰值非线性非凸的优化问题,并利用BB-BC算法发现系统参数的最优估计。利用BB-BC算法在输入输出数据不完备且噪声污染条件下,同时在没有系统质量、刚度等先验信息的情况下对结构系统进行了参数识别,并与基于遗传算法（GA）、粒子群（PSO）的参数识别方法进行了比较。结果表明：该方法可以成功地应用于结构参数识别,识别效能更优越。     

基于混合循环算法的复杂装配体装配序列智能规划

针对单一算法无法实现复杂装配体装配序列智能规划以及缺乏深度人机交互而导致的改进效果不佳等问题,提出一种混合循环算法.该算法以遗传算法为主体,利用干涉矩阵和接触矩阵调整随机生成的装配序列,以装配方向及工具的统一性构建适应度函数;其次结合模拟退火算法,在迭代前加入退火操作,利用Metropolis准则接受交叉和变异后的个体序列;引入粒子群算法的跟踪极值思想,直接选择个体最优和群体最优序列与后代交叉;最后结合虚拟现实技术建立装配模拟平台,从装配稳定性及工具操作空间两个维度进一步优化序列.基于该方法以汽车后桥总成装配序列规划为例进行验证,表明所得装配序列符合实际生产,该方法切实有效.     

基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计

针对基本粒子群算法的早熟问题,充分运用混沌优化与粒子群优化的搜索特性,动态收缩搜索区域,将混沌粒子群算法应用到结构可靠性优化理论,建立结构系统可靠度约束下最小化结构质量的优化模型,提出基于混沌粒子群算法的结构可靠性优化设计方法.利用该优化方法进行框架结构优化设计.研究结果表明:运用所提出的可靠性优化设计所得结果显著优于运用基本粒子群算法和最佳矢量型算法所得结果;该方法易于实现,稳定性好,具有较好的工程实用价值和较强的开发能力.     

基于遗传与粒子群混合优化算法的分布式模型预测控制系统结构分解

为了对分布式模型预测控制系统进行分解,采用一种遗传算法与粒子群算法的混合优化算法对系统进行分解的方法。混合优化算法兼具两种算法的优点,相对于采用单一优化算法,收敛速度更快且精度更高。对控制系统的输入进行分组可以有效消除系统输入之间存在的耦合,平衡各子系统之间的通信负担,因此对控制系统进行输入分组,可以完成对系统的结构分解。定义了一个系统拆解目标函数对输入分组问题进行求解,并通过对热镀锌生产线控制系统中的部分输入进行分组实验,验证了方法的有效性。     

基于群智能的计算与仿真方法研究

随着人类认知范围的拓宽,已有的一些智能计算方法在处理复杂问题时,如高维度、多极值等,往往不能取得令人满意的效果.人们从生命现象中受到启示,发明了模拟生命系统的某些行为、功能和特性的群智能方法.对群智能的主要领域群智能计算和群智能仿真进行了阐述,同时还介绍了其相关研究领域.     

基于微粒群算法的膜片弹簧优化设计

通过对膜片弹簧优化设计目标的分析,选用在摩擦片磨损极限范围内,弹簧压紧力变化的平均值最小及驾驶员作用在分离轴承装置上的分离操纵力的平均值最小为共同优化目标,建立数学模型,应用此模型,采用微粒群算法对某轿车离合器膜片弹簧进行优化设计.结果表明,采用微粒群算法优化后得到的膜片弹簧参数值明显优于原有2种设计方案的数值.膜片弹簧优化设计过程中,微粒群算法能够得到更好的优化结果且算法收敛速度较快.     

基于神经网络和粒子群算法的遗传位点与患病信息的关联性分析

基于遗传疾病与某些遗传基因位点存在的较强关联性，并考虑到位点间存在交互作用的情形，提出了关联性最强的位点组合的筛选方法。将每个候选位点组合对应的基于神经网络的预报准确率作为评价标准，用粒子群算法（PSO）通过迭代逼近找出最优的位点组合，并与神经网络权重分析法进行比较。结果表明，由本文方法得到的位点组合预报精度更高，对患病情况有着较好的识别效果，可为遗传疾病诊断等提供参考方法。     

基于离散样本的一种最优化方法研究

探索一种解决结构优化设计问题的新思路.以一种新型直线电机的结构参数优化为例,通过建立电机的有限元计算模型及试验验证,获得了用于支持向量机回归建模的离散样本空间,建立了SVM回归模型,进一步采用遗传算法和混沌优化方法,对直线电机的结构参数进行了优化,获得了直线电机的较优结构参数.为最优化设计问题提供了一种新的思路,实践应用证实了该方法是有效可行的.     

基于二进制粒子群算法的OFDM稀疏信道导频优化

在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)稀疏信道中,合理的导频设计可以提高信道估计的性能,以测量矩阵的互相关最小化作为目标,提出一种基于二进制粒子群算法的导频优化方案,引入混沌初始化机制来保证初始粒子均匀地分散在解空间里,通过粒子变异机制来保证种群的快速收敛.根据实验和仿真结果可以看出,与随机搜索导频优化算法、逐位置导频优化算法以及最小二乘法相比,该算法能够有效节省导频的开销,提高频谱利用率,具有更好的信道估计性能.     

基于粒子群优化算法的永磁直流电动机设计

在介绍粒子群优化算法并利用Shubert函数对其有效性进行数值验证的基础上,将其应用于永磁直流电动机的优化设计,分析了优化目标、优化变量和约束条件,在此基础上研发了相应的优化设计软件,并分别以高效率和低成本为目标,应用粒子群优化算法对1台2 kw的永磁直流电动机进行了优化设计,使其效率提高了2.04%、材料成本降低了7.85%.结果表明,粒子群优化算法对永磁直流电动机优化设计是实用有效的,可为其产品设计提供一种良好的新方法.     

期权定价中最优投资问题与算法

最优投资是期权定价中投资者面对的关键问题,投资者如何选择合适的执行价格和期权的有效期限,以使期权到期日的价格最高,是一个复杂的非线性连续优化问题;文章引入进化计算中的粒子群算法来解决这一问题,提出了一种基于粒子群的期权定价最优投资算法,为投资者提供有效的决策支持;针对Black-Scholes模型进行了算法的设计和实现,并以一个典型算例说明了该算法的有效性。     

基于微粒群优化的贝叶斯网络结构学习方法

建立了一种基于微粒群优化的贝叶斯网络结构学习方法,将贝叶斯网络的结构学习过程转化为对应邻接矩阵的评分寻优问题;将网络节点顺序和节点间因果关系的确定内化于评分寻优过程,避免了算法需要节点有序或事前排序的限制.建立了完整的0-1矩阵微粒群优化计算法则,在网络寻优过程中仅通过改变有向边的方向去除网络中出现的环路,以保证搜索过程中网络结构的完整性.通过ASIA网和CarStart网的数据实验证明了算法的有效性.     

粒子群优化算法在定量结构活性相关性研究中的应用

粒子群优化(PSO)算法是一种新兴的优化技术，该算法简单易实现，可调参数少，已广泛应用于许多研究领域，但PSO在化学中的应用还非常少．介绍了粒子群优化算法和改进的离散粒子群优化算法的基本原理，同时结合作者科研组的工作，将其在化学构效关系研究中的应用给予简述．     

基于改进粒子群优化算法的逆向物流选址与路径问题研究

综合考虑逆向物流中的车辆路径问题和选址分配问题,首先分析问题的特点,并建立问题的数据模型,然后提出一种基于贪心算法的改进粒子群优化算法.实验结果表明,新算法能够以较快的收敛速度得到问题的近似最优解,是解决该类问题的有效方法.     

基于PSO的气动人工肌肉驱动关节优化的研究

提出在气动人工肌肉驱动的关节系统中,存在一个最优关节设计,包括关节半径、肌肉附着点最优位置等,使得对同一系统输出转矩达到最优.通过分析气动人工肌肉静态特性模型,推导出关节静特性模型.改变气动人工肌肉的状态参数进行仿真,得到关节半径变化、肌肉附着点变化与关节输出转矩、收缩量之间的关系,并利用PSO计算出最优关节半径与肌肉附着点最优位置.此分析方法与结果对气动肌肉驱动的仿生手臂的结构设计起到有效的指导作用.