检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：邓颖辉北京工业大学

学位级别：硕士

车间生产调度是制造系统的基础，生产调度的优化是先进制造技术和现代管理技术的核心技术。有关资料表明，制造过程95%的时间消耗在非切削过程中，因此制造过程的调度技术，将在很大程度上影响制造的成本和效率。在车间调度问题中需要... 详细信息

车间生产调度是制造系统的基础，生产调度的优化是先进制造技术和现代管理技术的核心技术。有关资料表明，制造过程95%的时间消耗在非切削过程中，因此制造过程的调度技术，将在很大程度上影响制造的成本和效率。在车间调度问题中需要考虑的因素有很多，从工人、设备等资源方面到需要优化的各种目标，其复杂性和不可预知性增加了研究难度。因此，有效的调度方法与优化技术的研究，对于先进制造企业的现代化具有重要的理论价值和实际意义。\n 分析双资源多目标车间调度问题的特点和发展现状，考虑加工设备和操作工人两种生产资源对各种优化目标的约束影响，引入了多目标决策理论，并将层次分析法作为解决该问题的一个理论支持。\n 针对双资源约束的车间调度问题，建立数学模型，利用遗传算法优良的全局搜索性能和禁忌搜索算法优良的局部搜索性能，提出一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合调度算法，使用多目标决策理论，使生产周期、零件总延误时间、设备闲置时间、人员闲置时间的综合指标值为最小，得到多目标的最优解或次优解。\n 使用Matcom编译器将MATLAB下编写的优化算法集成到VC++6.

关键词：遗传算法禁忌搜索算法车间调度混合优化算法数学模型搜索性能

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基于混合优化算法的配电网络重构的研究

基于混合优化算法的配电网络重构的研究

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作者：魏玉仁山东科技大学

学位级别：硕士

电力系统可划分为发电、输电和配电系统。处在整个电力系统的末端，配电系统将发电、输电系统与用户联系起来，并直接向用户分配电能，是整个电力系统的重要组成部分。随着我国国民经济的迅速发展，工农业及居民用电量持续增长，广大用... 详细信息

电力系统可划分为发电、输电和配电系统。处在整个电力系统的末端，配电系统将发电、输电系统与用户联系起来，并直接向用户分配电能，是整个电力系统的重要组成部分。随着我国国民经济的迅速发展，工农业及居民用电量持续增长，广大用户对供电质量、可靠性及安全经济性等提出了更高的要求。为了确保配电网络的运行能够更加安全、经济、可靠，对配电网运行方式进行优化重构是十分必要的。\n 本文首先对配电网重构的意义及研究现状进行了分析，列出了各目标函数下的配电网重构模型，并对当前应用于配电网重构的各种算法进行了比对，寻找相对较好的算法。对配电网潮流计算的各种计算方法进行了简单的阐述，并对前推回代法潮流计算进行了重点介绍。\n 本文研究分析了免疫算法和模拟退火算法的基本原理，设计了免疫退火混合算法，建立了以网损最小为目标函数的配电网重构数学模型，给出了基于免疫退火算法配电网重构的基本步骤和流程图，并编写了相关的实用程序。通过对IEEE33节点配电系统和美国PG&E69节点配电系统两个典型的配电网算例的重构，验证了免疫退火混合算法在配电网重构中的有效性和实用性。

关键词：混合优化算法配电网络重构数学模型基本原理

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GA-CCA混合优化算法及其在神经网络应用中的研究

GA-CCA混合优化算法及其在神经网络应用中的研究

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作者：刘文谊中山大学

学位级别：硕士

当前，计算智能算法作为人工神经网络、模糊系统和进化计算三种算法的融合，被越来越多的学者研究，成为人工智能的一个新的研究领域。\n 为了进一步扩展计算智能算法的性能，在深入分析的基础上，本文首先介绍一种传统的优化算法—... 详细信息

当前，计算智能算法作为人工神经网络、模糊系统和进化计算三种算法的融合，被越来越多的学者研究，成为人工智能的一个新的研究领域。\n 为了进一步扩展计算智能算法的性能，在深入分析的基础上，本文首先介绍一种传统的优化算法——共轭梯度法(ConjugateGradientAlgorithm，简称CGA)，并且对该算法进行改进，然后对计算智能算法之一——遗传算法(GeneticAlgorithm，简称GA)进行改进，最后将改进GA和改进CGA有机结合，提出了一种新型的GA-CGA混合优化算法。为了验证该GA-CGA混合优化算法具有良好的优化性能，本文将该混合优化算法用于神经网络的权值训练。\n 另外，为了进一步验证CA-CGA混合优化算法在神经网络的应用领域内同样具有良好的性能，本文将其用于系统辨识及盲信号分离中神经网络模型的训练，取得了理想的训练效果，达到了优化的目的，为计算智能算法的应用研究提供了一种新途径。

关键词：混合优化算法盲信号分离系统辨识神经网络共轭梯度法优化算法遗传算法

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混合优化算法GA-PSO及其在工程应用中的实现技术

混合优化算法GA-PSO及其在工程应用中的实现技术

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2007年首届仪表、自动化与先进集成技术大会

作者：崔长彩傅师伟黄富贵李兵华侨大学机电及自动化学院泉州 362021

提出混合优化算法GA-PSO(遗传算法-粒子群优化算法)新的进化机制,并给出其实现技术。该算法融合了两种优化算法的优点,即GA的全局优化能力和保持种群多样性的机制,PSO较强的进化方向性和收敛性。算法以PSO的进化为主线,借鉴PSO粒子速度... 详细信息

提出混合优化算法GA-PSO(遗传算法-粒子群优化算法)新的进化机制,并给出其实现技术。该算法融合了两种优化算法的优点,即GA的全局优化能力和保持种群多样性的机制,PSO较强的进化方向性和收敛性。算法以PSO的进化为主线,借鉴PSO粒子速度和位置更新原理，在最佳粒子的基础上产生下一代种群,并在其内进一步执行遗传操作,即精英保留和轮盘赌选择、算术交叉、高斯变异和微量旋转,实现进化优化。算法的粒子速度和位置采用实数编码、对惯性权重采用自适应调整机制,参照其收敛条件设置其起始和终止值。实例计算表明算法是有效的。

关键词：混合优化算法精英保留轮盘赌选择算术交叉

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基于混合优化算法的多工作流系统资源配置优化研究

基于混合优化算法的多工作流系统资源配置优化研究

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作者：黄素鹏中山大学

学位级别：硕士

工作流管理是信息时代的研究热点之一，已被广泛应用于多个领域。工作流性能分析是工作流管理一个重要的部分，是对工作流进行评价和优化的基础，资源配置则是反映工作流性能的一个重要的方面。\n 资源配置优化是在满足工作流时间约... 详细信息

工作流管理是信息时代的研究热点之一，已被广泛应用于多个领域。工作流性能分析是工作流管理一个重要的部分，是对工作流进行评价和优化的基础，资源配置则是反映工作流性能的一个重要的方面。\n 资源配置优化是在满足工作流时间约束的要求下，为每个任务指派尽量少的资源，从而在保证服务质量的情况下最大限度地降低资源成本。通常工作流管理系统中存在多个工作流模型，不仅来自同一工作流模型的活动存在资源利用竞争，不同工作流模型的活动之间也存在资源利用竞争。本文研究了受平均逗留时间约束，多工作流系统的资源配置优化问题，并对该问题进行建模，明确约束条件和目标函数。首先，分析了工作流中事务的平均逗留时间与资源数量关系，其次，分析了工作流中资源消耗与资源数量关系，然后基于工作流网、排队论、结合遗传算法说明了求解多工作流系统资源配置优化的方法，其中，约束条件为事务在系统中各工作流的平均逗留时间有限，目标为总体资源消耗最少。利用一个多工作流系统执行案例说明了设计的优化算法的执行过程，大量随机数据仿真实验表明了该方法的有效性。最后，基于实验仿真基础上，对结果进行了分析。

关键词：工作流网遗传算法混合优化算法工作流系统资源配置

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基于混合优化算法的注射模具参数优化研究

基于混合优化算法的注射模具参数优化研究

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作者：彭爱连湘潭大学

学位级别：硕士

注射模CAD技术正向集成化、智能化、柔性化、网络化、并行设计等方向发展。国内对注射模CAD/CAM/CAE技术集成的研究所取得的成果,使我国注射模CAD技术的应用水平得到很快地提高。但是国内研制的模具CAD集成软件尚处在试用阶段,实用性不... 详细信息

注射模CAD技术正向集成化、智能化、柔性化、网络化、并行设计等方向发展。国内对注射模CAD/CAM/CAE技术集成的研究所取得的成果,使我国注射模CAD技术的应用水平得到很快地提高。但是国内研制的模具CAD集成软件尚处在试用阶段,实用性不强,人机界面不能满足多种用户的需要。本文基于Pro/ENG- INEER系统,综合运用CAE技术、优化算法开展注射模具结构和工艺参数优化研究,并将上述研究成果嵌入至注射模设计平台中,达到缩短模具设计周期、提高产品质量的目的。开展了结合改进的遗传算法IP -μGA(a modified micro genetic algorithm with the strategy of Intergeneration Projection)和基于有限差分梯度的传统优化算法(NCONF)的混合优化算法研究,并编写了相应的算法程序。IP -μGA能较好的避免过早收敛及快速趋近优化解区域,但搜寻最优解的时间较长。传统优化算法(NCONF)收敛速度快,但对初始点的选择要求非常严格,否则容易陷入局部最优解。为了充分利用IP -μGA算法的全局搜索能力和传统优化算法(NCONF)收敛的快速性能,有效避免其缺陷,该算法将两者结合,利用遗传算法进行少数代次的优化搜索得到全局最优解的邻近点,并将该点作为传统优化算法的初值点,再利用传统优化算法进行最优解的搜索。该算法能在较短的时间内收敛到函数的全局最优解。然后以斜导柱结构参数优化为例,结合CAE技术,将该混合优化算法应用于注射模具结构参数优化问题的求解中。开展了由注射成型质量反求优化工艺参数方法的研究,并编制了相应的算法程序。正问题为求解与不同的工艺参数相对应的成型质量,并采用常用的BP (back propagation)网络作为正问题求解器。首先利用正交试验法根据不同的工艺参数组合,设计初始试验设计方案,然后运用CAE技术进行成型模拟并得到相应的成型质量,组成BP网络的初始训练样本集;并选用带跳跃因子的附加动量法训练神经网络。反问题为给定注射成型质量,求解与之对应的最优工艺参数,运用IP -μGA算法来求解。然后将该算法应用于塑料衣架的成型工艺参数反求研究中。最后,基于Pro/ENGINEER二次开发技术构建了注射模具设计平台的基本框架,向用户提供了与Pro/ENGINEER系统风格相似的可视化设计环境。将前述算法嵌入到框架中,实现了预期的功能。通过参数化建模,进行标准零件库、常用件库及标准模架库的开发,减少花费在重复性工作上的时间,从而达到缩短注塑模具设计周期的目的。

关键词：注射模具参数反求混合优化算法 BP网络 CAD CAE

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粒子群和群搜索混合优化算法研究及其在杆系结构设计中的应用

粒子群和群搜索混合优化算法研究及其在杆系结构设计中的应用

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作者：曾世开广东工业大学

学位级别：硕士

针对现代智能优化算法特别是粒子群优化算法与群搜索优化算法这两种群体智能优化算法进行了研究,基于这两种群体智能优化算法,结合“和声搜索”优化算法,提出了一种新的混合智能优化算法,即粒子群搜索混合优化算法(PSGSO)。介绍了结构... 详细信息

针对现代智能优化算法特别是粒子群优化算法与群搜索优化算法这两种群体智能优化算法进行了研究,基于这两种群体智能优化算法,结合“和声搜索”优化算法,提出了一种新的混合智能优化算法,即粒子群搜索混合优化算法(PSGSO)。介绍了结构最优化问题的概念以及优化设计算法的发展历程,介绍了粒子群优化算法和群搜索优化算法的基本思想、基本原理和实现过程。详细说明了本文的研究内容,包括PSGSO混合优化算法的产生、原理、实现以及同“和声搜索”优化算法的结合。本文的PSGSO算法分别有三种类型,第一种类型是适用于设计变量是连续变量的算法;第二种类型是适用于设计变量是离散变量的算法;第三种类型适用于设计变量是混合变量的算法,也就是设计变量中包含了连续变量和离散变量。基于MATLAB平台,编写了PSGSO混合优化算法的主程序,并与有限元方法结合,将算法应用到多个经典的桁架结构截面优化设计算例中。对PSGSO混合优化算法的时问效率进行了研究,算例研究结果表明本文提出的PSGSO混合优化算法对较少的粒子数有着惊人的适应性,可以大大提高优化计算效率。将PSGSO混合优化算法应用于设计变量为混合变量的桁架结构形状优化设计,设计变量包括离散的截面变量和连续的几何变量,研究结果表明对于形状优化设计问题,该算法同样具有良好的收敛速度和收敛精度。

关键词：群搜索优化算法粒子群优化算法混合优化算法结构优化收敛速度收敛精度

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基于典型岸基服务信息的海上船舶航线混合优化算法

基于典型岸基服务信息的海上船舶航线混合优化算法

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作者：杜逍遥大连海事大学

学位级别：硕士

航线优化作为智能船舶的重要功能之一,是保障船舶安全智能航行的重要前提。在航行船舶接收到岸基发送的海上安全信息、水文气象信息等典型服务信息后,需要对周围航行环境模型进行更新,并重新为船舶规划一条安全、经济的新航线,同时该航... 详细信息

航线优化作为智能船舶的重要功能之一,是保障船舶安全智能航行的重要前提。在航行船舶接收到岸基发送的海上安全信息、水文气象信息等典型服务信息后,需要对周围航行环境模型进行更新,并重新为船舶规划一条安全、经济的新航线,同时该航线还需符合航海操纵习惯及优良船艺。本文主要工作如下:本文通过对当前主流航线规划算法原理的研究,将A*算法与人工势场法有效结合,并综合考虑岸基服务信息,提出了基于典型岸基服务信息的海上船舶航线混合优化算法。首先,本文对智能船舶以及船舶航线规划算法的现状进行了梳理,并对当前主流的A*算法与人工势场法这两种航线规划算法的理论基础知识进行了介绍,着重分析了这两种算法各自的功能与存在的缺陷;之后,面向典型岸基服务信息下海上航行船舶航线优化的具体需求,本文设计了航线优化的具体策略,选择性结合了A*算法与人工势场法的优点,并融入道格拉斯-普克算法,提出了基于典型岸基服务信息的海上船舶航线混合优化算法,设计了一套新颖的海上船舶航线混合优化算法流程。该算法能够同时发挥A*算法和人工势场法的优点及特性,并有效规避二者的缺陷,生成的新航线能够满足海上航行船舶的良好船艺及操纵习惯;其次,本文分析了典型岸基服务信息所包含的信息类型和种类,给出了混合算法中对船舶周围航行环境进行二值化建模的方法。该方法能够实现对典型岸基服务信息的有效表达,便于航线混合优化算法进行接收和处理;最后,本文借助电子海图平台对上述所提模型和算法进行了实验验证,实现了海上航行船舶在接收到典型岸基服务信息后对计划航线进行重新规划及更新的功能;综上所述,本文所提出的基于典型岸基服务信息的海上船舶航线混合优化算法与单独的航线规划算法相比,输出的计划航线既符合船舶安全航行要求,又满足海上航行船舶的优良船艺,论文所提出的航线混合优化算法具有较好的实际应用价值。

关键词：航线规划 A*算法人工势场法混合优化算法岸基服务信息

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基于混合优化算法的最优潮流计算

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电力学报 2011年第2期26卷 111-115,162页

作者：黄琳周家虎兰州交通大学自动化与电气工程学院兰州730070 中国石油天然气集团公司兰州石化公司兰州730060

应用粒子群(PSO)与人工鱼群(ASFA)混合优化算法求解最优潮流(OPF)问题[1];该算法利用ASFA良好的全局收敛性与PSO的局部快速收敛性等优点,结合动态调整罚函数,将最优潮流问题转化为一个无约束求极值问题。最后,应用此算法对IEEE-30系统... 详细信息

应用粒子群(PSO)与人工鱼群(ASFA)混合优化算法求解最优潮流(OPF)问题[1];该算法利用ASFA良好的全局收敛性与PSO的局部快速收敛性等优点,结合动态调整罚函数,将最优潮流问题转化为一个无约束求极值问题。最后,应用此算法对IEEE-30系统进行仿真,并与遗传算法、标准PSO算法、ASFA算法进行比较,结果表明该混合算法具有更好的优化性能。

关键词：电力系统最优潮流计算混合优化算法粒子群算法人工鱼群算法动态调整罚函数法

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基于混合优化算法的多飞行器协同目标分配方法

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指挥信息系统与技术 2015年第6期6卷 76-82页

作者：黄国强张兵中国电子科技集团公司第二十八研究所南京210007

针对现代集群协同作战对目标分配的实时性与适用性要求,提出了一种基于混合优化算法的多飞行器协同目标分配方法。该方法包括离散粒子群算法与动态规划法2种。1)离散粒子群算法用于多飞行器协同目标分配方案的优化制定,以保证分配算法... 详细信息

针对现代集群协同作战对目标分配的实时性与适用性要求,提出了一种基于混合优化算法的多飞行器协同目标分配方法。该方法包括离散粒子群算法与动态规划法2种。1)离散粒子群算法用于多飞行器协同目标分配方案的优化制定,以保证分配算法的实时性,其中适应度函数包括燃料消耗程度、目标价值收益和飞行器使用均衡度等;2)动态规划法用于优化计算飞行器到目标的航迹,将燃料消耗量与飞行时间归一化处理为适用度函数中相应参数的值,以保证目标分配方案结果的适用性。仿真与分析表明,该方法可有效保证目标分配方法实时性和分配结果的适用性。

关键词：多飞行器协同目标分配混合优化算法离散粒子群算法动态规划法

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