基于改进混合蛙跳算法的CVRP求解

该文提出基于实数编码模式的混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)求解容量约束车辆路径问题(Capacitated Vehicle Routing Problem,CVRP);把具有极强局部搜索能力的幂律极值动力学优化(Power Law Extremal Optimization,-EO)融合于SFLA,针对CVRP对-EO过程进行设计和改进。改进的-EO采用新颖的组元适应度计算方法;采用幂律概率分布来挑选需要变异的组元;根据最邻近城市表,采用幂律概率分布挑选变异组元的最佳邻近城市,执行线路间或线路内的变异。求解测试库中的实例,证明该改进算法有效。     

细菌觅食优化的PID窒制器在变风量空调机组的应用

基于变风量空调机组高度非线性的特点,常规的PID控制已经不能达到满意的控制效果,本文选用细菌觅食优化的PID控制器对变风量空调机组送风温度进行控制。通过matlab仿真,并与常规的PID控制进行比较,结果表明细菌觅食优化的PID控制器比常规的PID控制器在超调量和调整时间方面有很大的改善。     

基于差异演化算法的QoS全局最优动态Web服务选择

QoS全局最优动态Web服务选择是服务组合中的一个难题。基于差异演化算法,设计一种用于解决该问题的DE-GODSS算法。算法的主要思想是将问题表示为一个带QoS约束的多目标服务组合优化问题,通过理想点的方法将多目标向单目标转化,然后利用差异演化算法的智能优化原理进行算法设计及求解,最终产生一组满足约束条件的优化服务组合流程集。理论分析证明DE-GODSS算法的时间复杂度优于已有的多目标遗传算法,且实验结果表明该算法的收敛速度优于已有的多目标遗传算法。     

基于均匀设计的多目标自适应遗传算法及应用

提出一种多目标遗传算法,将均匀设计技术应用于适应度函数合成和交叉算子构造,以提高遗传算法的空间搜索均匀性、子代质量和运算效率.分析和实验结果表明,该方法可缩短算法运行时间和得到分布较均匀的Pareto有效解集;配合基于元件标称值的网表级高效编码方案和考虑基因位差异的遗传概率调整策略,可实现模拟电路自动设计,通过单次运行即获得对应不同偏好的多种实用化设计结果.     

基于多机协同的组网雷达欺骗干扰策略

针对组网雷达抗欺骗干扰能力强的特点,分析了利用多机协同对组网雷达进行航迹欺骗的可行性.利用多无人机协同干扰,可以将分布式干扰及空间航迹融合的优势充分发挥,取得理想的欺骗干扰效果,在敌方的雷达网信息融合系统中形成欺骗干扰航迹.首先从几何关系上分析了飞行器完成欺骗干扰的运动条件,并提出了分步优化的干扰航迹数学模型.利用该规划模型可以降低协同干扰的难度,同时使假目标成功避开威胁区域到达目标位置.仿真实验证明了模型的可行性与可靠性.     

基于QPSO优化算法的余弦调制滤波器组设计

提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法,此方法以原型滤波器的阻带衰减作为目标函数,用改进型量子粒子群算法(QPSO)设计最接近满足重构条件的原型低通滤波器,然后在此基础上通过余弦调制得到分析滤波器组和综合滤波器组.实验仿真结果表明,用此方法设计的余弦调制滤波器组(CMFB)具有良好的阻带衰减特性和精确重构性能,在满足性...     

一种多策略融合的多目标粒子群优化算法

为提高多目标粒子群算法在解决复杂多目标优化问题中的整体性能,提出一种多策略融合的多目标粒子群算法.该算法采用均匀化与随机化相结合的方式初始化种群,在粒子速度更新中新增一扰动项,运用简化的k-最近邻方法维持档案以及对档案个体赋予生存期属性并动态调整生存期值.实验结果表明,在GD和SP性能指标上,本文算法与另外5种对等算法在ZDT和DTLZ系列测试问题上进行对比,其表现出了总体显著性的性能优势.     

LD泵浦Nd:YVO_4/KTP激光器晶体长度对输出的影响

利用四能级激光系统的速率方程 ,对激光二极管 (LD)纵向泵浦Nd :YVO4 /KTP腔内倍频绿光激光器激活介质和倍频晶体的长度对输出激光功率的影响进行了理论计算 ,给出了参数优化结果 ,分析了它的工作特性 ,得到与理论计算符合较好的实验结果。     

高能激光器自由旋涡气动窗口激光波前畸变的初步研究

分析了用哈特曼 夏克波前传感器研究高能激光器自由旋涡气动窗口对输出激光波前畸变的原理 ,并利用37单元哈特曼波前传感器实验研究自由旋涡气动窗口对输出激光波前的影响。结果表明 ,自由旋涡气动窗口对输出激光波前的影响主要是光束偏转和离焦 ,而其他低阶及高阶像差都比较小。由于透射激光束的偏转是稳定的 ,很容易由倾斜镜进行校正 ,因此稳定工作状态下的自由旋涡气动窗口能够满足实验需求。     

一种求解带等式约束的二次规划问题的新神经网络模型

本文提出了一种新的神经网络模型用以求解带等式约束的二次规划问题。本模型大大改进了Shenguei zhang等人(1992)给出的二阶神经网络。后者的结构复杂,且只适用于求解具有唯一最优解的情况,而不能求解最优解为无界集合的情形。与它相比,本文提出的新神经网络模型不仅能够精确求解具有唯一最优解的情况,而且还能实时求解最优解集合为无界的情况,此外,在结构上也大为简化,易于电路实现。