求无约束极小值的变尺度法

在最优化问题中有的不受约束条件限制，称为无约束最优化问题；但大多数最优化问题，往往受到各种因素的制约，称为约束最优化问题。由于约束最优化问题，大都可通过不同途径化为无约束问题来求解，所以，无约束最优化方法，是解决约束最优化问题的基础。无约束最优化方法大体上可分为两类：一类是直接法，即直接由目标函数求最优解的方法，另一类是间接法，即通过使用函数的导数求最优解，有时还要根据海森矩阵（由若干个二阶偏导数按一定排列所组成的矩阵）所提供的信息而构成各种方法，这些方法统称为梯度法。一般来说，无约束最优化问题…     

基于精确管理思想的施工调度系统的实现

施工调度系统充分、有效地使用人力物力资源对其进行最优化整合,基于精确管理思想进行统一调配、有效的综合调度,高效率地为企业整个运维体系提供强有力的管理和保障手段。     

无刷励磁发电机转子电流及温度监测装置

介绍了一个新颖的无刷励磁发电机转子电流及温度监测装置的总体结构、设计思想和关键技术。该装置对发电机转子运行状态的在线监测和故障诊断具有重要作用。模拟试验表明，该装置运行安全可靠，性能优良。     

基于CAN总线的风力发电机控制节点设计

介绍了基本CAN总线的风力发电机控制系统的设计，包括风力发电机集群控制系统的总体结构、控制节点的硬件组成，软件设计和控制功能的实现。该系统已投入应用，与传统的风力发电机控制系统相比较，由于使用了CAN总线技术，不但降低了成本，还提高了系统实时性，可靠性和灵活性。     

发电机系统的全局指数吸引集及其应用

通过定义和一个构造性引理并且借助一个适当的Lyapunov函数和最优化理论,研究了一个发电机混沌系统的全局指数吸引集得到了四维椭球估计。将所得到的结果应用到混沌同步之中去,数值模拟验证了同步理论的可行性。     

基于微粒群算法的有理Bézier曲线降阶

从最优化思想出发，把有理Bézier曲线的降阶问题转化为求解优化问题，并基于微粒群算法，给出有理Bézier曲线降阶的一种新方法。该方法可以实现多次降阶，且降阶后的有理Bézier曲线直接以显式给出。最后结合实例，与使用遗传算法进行有理Bézier曲线降阶的结果进行对比，实验结果表明了微粒群算法的有效性。     

I/A Series集散控制系统的过程控制最优化策略

本文根据本公司所使用的Ｉ／ＡＳｅｒｉｅｓ系统及我们所做的工作，通过一个例子，对Ｉ／Ａ软件中用于聚酯生产工厂过程控制的最优化策略作介绍，从而让我们更加重视工厂过程控制最优化工作，从而达到充分利用现有资源、挖掘软件潜力、提高工厂整体经济效益之目的。     

基于改进Adaboost-SVM的风机叶片覆冰检测

针对风力发电机叶片覆冰问题，提出一种改进Adaboost-SVM组合算法的风力发电机叶片覆冰检测方法。该方法使用Adaboost架构对一组差异化的SVM模型分类结果进行集成。通过改进集成策略，改善了Adaboost-SVM算法对不平衡数据集成速度慢、集成效果差的问题。该算法对风力发电机叶片覆冰故障检测的精确度达到92.12%,故障的查全率达到76.54%,具有很好的泛化性和实用价值。     

可扩展的多目标最优化多播路由

提出了一种提高多播可扩展性的新思路——将多播可扩展性作为一个最优化目标引入到多播路由算法的设计中,采用多目标最优化路由算法,提高现有多播可扩展性方法的效率.采用多目标最优化路由设计方法对AM(aggregated multicasc)和DTM(dynamic tunnel multicast)两种方法进行改进,给出了相应的最优化目标、启发式多目标最优化多播路由算法和多目标最优化多播路由遗传算法.对于AM方法,使用该算法可以有效地减少汇聚多播树的数量;对于DTM方法,使用该算法可以有效地增加非分枝节点的数量,减少多播状态.     

采用先进教学模式,推动计算机教育

信息化教学模式是以现代教育教学思想作指导,充分利用现代教育技术的功能优势,充分发挥学生主动性、积极性、创造性，达到最优化教学效果和效益的教学过程的稳定结构形式。采用先进教学模式，推动计算机教育。     

GPU上的维度并行随机吸引策略萤火虫算法

随机吸引策略萤火虫算法是一种元启发式优化算法。它优化了标准萤火虫算法,不仅降低了其时间复杂度,而且提高了其优化能力。高维全局优化问题的求解是一个非常耗时的过程,为了减少优化高维问题所需时间,进一步简化了随机吸引策略萤火虫算法,降低了时间复杂度,同时设计了一种维度并行策略,提出了GPU上的维度并行随机吸引策略萤火虫算法。实验结果表明,本算法保持了随机吸引策略萤火虫算法的优化能力,且加速效果明显。     

图像灰度匹配在多核环境下的优化

随着计算机技术的不断发展,图像匹配已经成为图片处理的一个重要部分。在图像匹配中,图像的灰度匹配虽然具有匹配精度高的优点但却需要大量的计算时间,且计算时间随着使用模版的增大而大幅度增长。文章在多核的环境下使用内存优化与处理器亲和力优化方法来解决计算时间长的问题。实验结果表明,使用并行技术并结合内存优化与处理器优化方法可大幅度减少计算时间、提高缓存的命中率、避免乒乓效应的产生使并行程序的加速比与并行效率有所提高。     

一种改进的分布式查询优化算法

为了提高分布式查询优化算法的性能,在遗传模拟退火混合算法中融入小生境技术,并对混合算法的相应要素进行改进,基于该混合算法,提出了一种改进的分布式查询优化算法。利用小生境技术扩展遗传模拟退火混合算法的探索区域,防止早熟现象发生,简化算法中的Meteopolis规则,以消除混合算法中引入新技术后产生的功能冗余,将混合算法应用到分布式查询优化算法中。实验结果表明,改进的分布式查询优化算法可以稳定地得到最优解,减少分布式数据库查询的代价,提高查询效率。     

基于全局Pareto的台区柔性可调资源分布式协调优化建模

为了节约资源、减少终端用户电费支出、降低电力公司成本, 并满足用户多样的冷热电负荷需求, 提出一种台区下的资源调控及优化方法. 通过分析台区下资源分层分布式协调运行典型场景, 以局部Agent层和电源Agent层为优化双目标, 建立分层分布式协调优化模型, 以电能平衡、与主网交互功率和电压约束等为约束条件, 利用模型预测控制算法求解模型最优解. 最后通过在不同典型场景下算例验证所提方法的可行性, 为可调资源优化提供技术支撑.     

Synthesis of sparse planar antenna arrays with multiple constraints

Synthesis of symmetrical sparse planar antenna arrays is introduced in this paper. In order to reduce the peak sidelobe level of the radiation pattern, the element positions of the arrays are optimized by invasive weed optimization with complex boundary conditions. The proposed algorithm changes a two‐dimensional optimization problem into a linear problem, which will reduce the complexity of the optimization procedure. The optimization method can constrain the size of the array aperture, the element number of the array, and the minimum spacing of the adjacent elements simultaneously. The simulation results show the robustness and effectiveness of the proposed method.     

基于改进遗传模拟退火算法的WSN路径优化算法*

为了更好地解决无线传感器网络（WSN）数据传输的路径优化问题,降低数据传输的能量消耗,提出了一种基于改进遗传模拟退火算法（SAGA）的WSN路径优化算法。首先根据优化目标建立数学模型,然后设计了种群的编码方式,并对遗传算法中的适应度函数、交叉算子、变异算子进行改进,使算法能够更加有效地避免陷入局部搜索;接着根据旧种群和新种群每个对应个体的不同进化程度提出了一种新的Metropolis准则,使模拟退火算法的跳变更具有规律性。实验结果显示：与其它路径优化算法相比,该算法不仅能生成更节能的数据传输路径,而且优化时间也大大降低。所以该算法是一种高效的路径优化算法。     

面向对象语言并行化中的调用局部化优化

该文提出了一种将调用局部化技术应用于并行环境下面向对象语言的方法，文中详细讨论了该技术的适用条件以及如何通过该方法减少循环中的远程过程调用开销，该优化技术产首先将循环分离成多个包含有远程调用的循环，再将分离后的循环分离给循环中对象所在的处理器，最后，化简迭代空间，并且用消息传递来传输数据，这种优化对象分布和循环并行化之后进行，将函数调用局部化于处理器，通过这种优化，可以进一步挖掘循环中的任务并行性，降低计算复杂度，减少函数调用开销，尤其适合面向对象语言中对循环里小函数的优化，该技术已经在作者设计的Java自动并行化编译器JAPS－Ⅱ中实现，在实验中，利用这种优化技术得到了超线性性加速比。     

BWDSP10x上地址和数据谓词执行的编译优化

传统的谓词优化技术是在冯·诺伊曼体系结构计算机上实施的,仅对数据流进行优化,并没有考虑哈佛体系结构下指令和数据分开的情况.BWDSP10x是指令和数据分开的哈佛体系结构,它支持超长指令字,不仅提供了对数据谓词执行的支持也提供了对地址谓词执行的支持.特此提出了一种在区域上对两种谓词模式优化支持的方法,在进行两种比较之前,通过判断比较操作的两个操作数类型来分别实施两种模式的谓词优化,使得对地址的比较不用传输到通用寄存器中.实验结果表明该优化方法能显著地节省CPU的时间和带宽,大大减少了分支指令,使程序性能提高了28.4%.     

基于互信息操作变量曲线参数化的间歇过程批内修正优化

针对间歇过程批次内扰动影响最终优化效果的问题,提出一种基于互信息操作变量曲线参数化的间歇过程批内修正优化方法.首先根据操作变量与指标变量间互信息和相关系数划分出操作变量曲线上对指标变量作用近似的时段;然后,结合操作变量曲线的形态特征选择有代表性参数建立优化模型,以降低优化模型求解的复杂度.考虑到生产过程噪声干扰影响最终优化效果,在批次内设置决策点,并根据当前工况信息对决策点后未实施的操作变量曲线进行调整,以减弱批次内扰动对最终优化效果的影响.最后,将所提出方法用于某一化工厂双酚A结晶过程的优化研究,通过仿真结果验证了该方法的有效性.     

最优化波形在MC-DS-CDMA系统中的应用研究

通过对MC-DS-CDMA系统中多址干扰(MAI)的研究,提出了运用最优化波形结合最优化载波间距来减小系统多址干扰的方法。理论分析结果表明,可以用多项式替代法来同时最优化波形和载波间距。仿真结果表明,该方法降低了系统中的多址干扰和误比特率,改善了MC-DS-CDMA系统的性能。