检索结果-内蒙古大学图书馆

高校应用数学学报（A辑） 2023年第4期38卷 389-397页

作者：许秀钿张崇岐广州大学经济与统计学院广东广州510006

随着实际问题的不断细化,混料设计点的求解也越发困难,特别是高阶模型或是具有复杂约束的混料模型.传统的计算方法计算量大,灵活性不高,应用起来十分不便,已越发不适用于求解实际的混料试验设计.与传统的求解混料设计点的方法相比,使用... 详细信息

随着实际问题的不断细化,混料设计点的求解也越发困难,特别是高阶模型或是具有复杂约束的混料模型.传统的计算方法计算量大,灵活性不高,应用起来十分不便,已越发不适用于求解实际的混料试验设计.与传统的求解混料设计点的方法相比,使用计算机算法来求解混料设计点更为便利.文中研究一种改进的sa算法,该算法相比传统的sa算法,在步长以及马尔科夫链的设置上进行了改进.通过实例验证,该算法求解混料近似设计点时速度更快,精度更高.此外,该算法也可用于求解其他最优设计的设计点,由于篇幅限制,文中仅以D-最优设计为例进行展开.

关键词： sa算法改进sa算法混料模型 D-最优设计

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集群系统任务调度算法

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南昌大学学报（理科版） 2016年第4期40卷 403-408页

作者：王文豪周静波高尚兵蒋道霞淮阴工学院江苏淮安223003 江苏财经职业技术学院江苏淮安223003

任务调度是集群系统的关键技术之一,针对总线结构DAG模型下的任务调度问题,提出一种基于混沌改进的遗传模拟退火算法,简称Chaos-Gsa。该算法在原有遗传模拟退火算法的基础上引入混沌系统,改进种群初始化方法和交叉、变异算子,提高算法... 详细信息

任务调度是集群系统的关键技术之一,针对总线结构DAG模型下的任务调度问题,提出一种基于混沌改进的遗传模拟退火算法,简称Chaos-Gsa。该算法在原有遗传模拟退火算法的基础上引入混沌系统,改进种群初始化方法和交叉、变异算子,提高算法的收敛速度,并在降温时考虑染色体资源平均利用率,使具有较大资源利用率的个体更容易被选择。实验结果表明:该算法与传统Gsa算法相比,有明显的优越性,可以减少时间跨度,提高资源的利用率。

关键词：集群系统任务调度 GA算法 sa算法混沌遗传退火算法

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多目标资源受限项目鲁棒调度研究

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运筹与管理 2012年第3期21卷 27-32页

作者：庞南生孟俊姣华北电力大学经济与管理学院北京102206

由于资源受限项目调度属于NP-hard问题,传统的RCPSP主要集中于工期最短单一目标的基本问题研究,而忽略了项目调度对鲁棒性等多目标属性特征的要求。本文以经典的串行进度生成机制为基础,引入了衡量项目稳定性的鲁棒性要素,创建了项目鲁... 详细信息

由于资源受限项目调度属于NP-hard问题,传统的RCPSP主要集中于工期最短单一目标的基本问题研究,而忽略了项目调度对鲁棒性等多目标属性特征的要求。本文以经典的串行进度生成机制为基础,引入了衡量项目稳定性的鲁棒性要素,创建了项目鲁棒调度串行生成机制(RSSGS),提出了项目鲁棒性的测度新指标,构建了优化鲁棒结构的工期最短和鲁棒性最大的双目标优化模型,并结合分层优化原理,设计了改进的sa算法。最后,采用算例验证了该模型的可行性和合理性。

关键词：运筹学鲁棒调度生成机制 RCPSP sa算法多目标模型

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考虑服务效率的无人系统多式联运自适应优化策略

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工业工程与管理 2021年第4期26卷 142-150页

作者：陈明非刘艳秋孙琦宋洋沈阳工业大学管理学院辽宁沈阳110870 上海交通大学安泰经济与管理学院上海200030 辽宁金融职业学院经济管理学院辽宁沈阳110122

针对无人系统配送的稳定性,考虑多式联运过程中存在的货运质量变化的情况,以无人车间配送系统满足市场需求的比率度量系统服务效率,构建了由一个生产部门和多个货运部门组成的无人车间配送系统,货运部门之间进行多式联运,将无人系统的... 详细信息

针对无人系统配送的稳定性,考虑多式联运过程中存在的货运质量变化的情况,以无人车间配送系统满足市场需求的比率度量系统服务效率,构建了由一个生产部门和多个货运部门组成的无人车间配送系统,货运部门之间进行多式联运,将无人系统的库存补货点和联运响应点作为决策变量,以实现多式联运系统的总成本最小化。根据问题和模型的特点设计模拟退火(Simulated Annealing,sa)算法进行求解。数值研究结果验证了模型在成本优化方面的显著性和自适应策略的有效性。研究结果表明,在同等服务效率和同等商品残次率条件下,无人系统允许载人系统参与辅助的多式联运的库存控制方案要优于不允许多式联运库存方案。同时发现,在协同响应方面,所提出的无人系统自适应补货和响应控制策略的系统总成本优于实时更新策略。

关键词：无人系统载人系统多式联运自适应策略 sa算法

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运筹学

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中国学术期刊文摘 2008年第1期14卷 23-25页

广义凸(h,φ)-多目标规划的充分性和对偶性;求解二次锥规划的非精确不可行内点法;基于GAsa算法的成品燃油战时公路配送路径优化;求连乘模型最优解的一种新方法;一种遗传算法交叉算子的改进算法;基于改进灰色关联分析法的工程防护效能评... 详细信息

广义凸(h,φ)-多目标规划的充分性和对偶性;求解二次锥规划的非精确不可行内点法;基于GAsa算法的成品燃油战时公路配送路径优化;求连乘模型最优解的一种新方法;一种遗传算法交叉算子的改进算法;基于改进灰色关联分析法的工程防护效能评估方法;基于正基算法的收敛性研究;GPS软件接收机结构与仿真实现

关键词：运筹学灰色关联分析法不可行内点法效能评估方法 sa算法多目标规划二次锥规划接收机结构

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函数优化的模拟退火算法及其在盘式制动器优化设计中的应用

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煤矿机械 2006年第10期27卷 38-41页

作者：陈连淮海工学院江苏连云港222005

将模拟退火算法用于函数优化进行系统的研究,介绍了一种适用于求解约束非线性规划问题全局最优解的通用算法,给出了计算流程、状态产生函数的设置原则、计算终止准则以及离散变量优化的实现方法。在深入分析的基础上建立了钳盘制动器优... 详细信息

将模拟退火算法用于函数优化进行系统的研究,介绍了一种适用于求解约束非线性规划问题全局最优解的通用算法,给出了计算流程、状态产生函数的设置原则、计算终止准则以及离散变量优化的实现方法。在深入分析的基础上建立了钳盘制动器优化设计的数学模型,给出了用上述方法进行优化设计的实例。表明该方法是有效的。

关键词： sa算法函数优化盘式制动器优化设计

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噪声依赖状态时的随机逼近

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中国科学（E辑） 2000年第6期30卷 531-540页

作者：陈翰馥中国科学院数学与系统科学研究院系统科学研究所系统控制开放实验室北京100080

随机逼近 (sa)的目的是求未知函数f(·)的根或L(·)的极值 ,f(·)或L(·)的值可量测到 ,但量测带有噪声 .sa是处理系统控制中许多问题的重要工具 ,问题的解往往依赖于所用的sa算法的收敛性 .考察了当噪声依赖状态时sa... 详细信息

随机逼近 (sa)的目的是求未知函数f(·)的根或L(·)的极值 ,f(·)或L(·)的值可量测到 ,但量测带有噪声 .sa是处理系统控制中许多问题的重要工具 ,问题的解往往依赖于所用的sa算法的收敛性 .考察了当噪声依赖状态时sa算法的轨线收敛性 ,这里 ,状态指f(x)或L(x)的量测点x .和已有结果相比 ,加在量测噪声上的条件是最弱的 .当算法用来求f(·)的根时 ,所用条件的优点在于它可以直接验证 ,而不用顾及算法本身的行为 .当算法用来求L(·)的极值时 ,所用的条件允许量测噪声依赖状态 .加在f(·)及L(·)的条件相当一般 :求f(·)的根时 ,要求f(·)可测并局部有界 ,求L(·)的极值时 ,要求L(·)的梯度局部Lipschitz连续 .

关键词：随机逼近收敛性噪声依赖状态 sa算法根极值梯度局部LIPSCHITZ连续量测

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机械设计

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中国学术期刊文摘 2008年第8期14卷 125-128页

基于sa算法的行星齿轮减速器离散变量优化设计;潜水电泵失效检测技术与方法;3σ方法在磁记忆检测中的应用;基于实数编码的多种群遗传算法的点云配准;三油楔轴承若干参数对刚性和弹性转子失稳转速的影响……

关键词：机械设计行星齿轮减速器多种群遗传算法磁记忆检测三油楔轴承优化设计离散变量 sa算法

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基于Isa-DE算法的神经网络PID控制

基于ISA-DE算法的神经网络PID控制

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作者：易芳西南交通大学

学位级别：硕士

神经网络作为一种现代信息处理的技术,在很多应用中显示其独特的优越性,神经网络PID控制在其中扮演了十分重要的角色,具有很高的研究和应用研究价值。但是,对于目前的神经网络PID控制算法存在极易陷入局部极小值等缺陷。因此,本文针对... 详细信息

神经网络作为一种现代信息处理的技术,在很多应用中显示其独特的优越性,神经网络PID控制在其中扮演了十分重要的角色,具有很高的研究和应用研究价值。但是,对于目前的神经网络PID控制算法存在极易陷入局部极小值等缺陷。因此,本文针对这一问题进行了探讨。本论文主要完成了以下几方面工作： 1.仿真分析了RBF神经网络的非线性系统辨识,认识到是由神经元向被控对象提供Jacobian信息,实现PID控制参数的在线调整。 2.把遗传算法优化的最优解作为RBF神经网络的初始权值,以梯度下降算法微调各控制参数,仿真结果表明经遗传算法优化后的控制精度要优于未经优化的结果,证明了进化算法与神经网络PID控制结合的可行性。 3.由于差分进化算法作为一种新的进化算法,被国内外学者广泛关注。大量研究结果发现,差分进化算法具有极强的全局优化能力,比较适合于非线性系统的优化。因此,本文全面深入地研究了差分进化算法的原理、结构和算法特点,针对神经网络初始权值选取不当的缺点,将差分进化算法与RBF神经网络PID控制相结合,仿真证明DE算法优化RBF网络PID控制的可行性。 4.由于梯度下降算法自身容易陷入局部极小值,本文提出了用Isa算法训练RBF神经网络并和DE组成了联合算法,共同优化RBF网络的PID控制并用于非线性、时变控制系统,实验仿真证明Isa-DE联合算法的有效性。

关键词：差分进化算法径向基函数神经网络 sa算法 PID参数自整定

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基于任务的配电网抢修资源配置与调度研究

基于任务的配电网抢修资源配置与调度研究

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作者：孟俊姣华北电力大学

学位级别：硕士

配电网抢修作为配电系统管理的一个重要环节,因其将直接影响电力企业供电质量的稳定性和可靠性,并进一步影响用户对供电企业的满意程度,而越来越受到人们的关注。传统的配电网抢修模式主要由抢修指挥人员依据经验和不全面的抢修任务信... 详细信息

配电网抢修作为配电系统管理的一个重要环节,因其将直接影响电力企业供电质量的稳定性和可靠性,并进一步影响用户对供电企业的满意程度,而越来越受到人们的关注。传统的配电网抢修模式主要由抢修指挥人员依据经验和不全面的抢修任务信息来进行调度安排,在配电网规模越来越复杂的今天,其局限性渐渐凸显,为了改善传统配网抢修模式资源配置不合理、抢修效率低下的现状,以多重信息系统为基础的智能配网抢修模式已成为一种发展趋势。本文以国内外相关文献为基础,旨在研究抢修资源受限条件下基于抢修任务的配电网抢修资源配置与调度问题。首先,本文全面分析了现有传统配网抢修模式所存在的问题及智能配网抢修模式的工作流程和应用前景,阐述了资源受限项目调度问题的核心思想和基本理论。其次,按照故障发生规模,将配网抢修的研究对象分为两类：一是常规状况下故障点较少、时间较为宽松、抢修资源有限且不变的情况；二是突发状况下造成大规模电力故障、时间较为紧迫、抢修资源有限但会得到补充的情况。然后,针对常规情况,深入分析了配电网中抢修任务的特点以及抢修所受到的网络关系、资源数量、节点距离等限制条件,建立了常规配网抢修资源配置与调度模型,结合资源受限项目调度理论及串行进度生成机制,提出了符合配电网实际情况且能够实现就近抢修的配网抢修串行进度生成机制以生成资源配置与调度方案。之后,在前面的研究基础上,针对突发事件造成的大规模电力故障发生的情况,考虑了应急电源车投入使用后的影响,提出了两步式模型优化求解方式。最后,将本文提出的配网抢修串行进度生成机制与sa算法结合,以搜寻满足既定目标的最佳抢修资源配置与调度方案,并通过算例仿真验证了所提模型及算法的正确性及有效性。

关键词：配电网抢修资源配置资源调度串行进度生成机制 sa算法

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