一种混沌差分进化和粒子群优化混合算法*

为了改善差分进化粒子群算法的局部搜索能力和收敛速度,提出了一种混沌差分进化的粒子群优化算法。该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力。通过对三个标准函数进行测试,仿真结果表明该算法与DEPSO算法相比,全局搜索能力、抗早熟收敛性能及收敛速度大大提高。     

一种组合粒子群和差分进化的多目标优化算法

在求解多目标优化问题时,针对粒子群优化算法容易陷入局部极值的现象,提出了一种组合粒子群和差分进化的多目标优化算法,使用粒子群优化算法和差分进化算法共同产生新粒子,通过一个判断因子控制两种算法的使用比例,并对粒子群优化算法的速度更新公式进行了改变,以提高搜索效率.通过三个测试函数进行了仿真,并同NSGA-Ⅱ、MOPSO-CD进行了比较.实验结果表明改进算法求得的Pareto解集收敛性和多样性好,并且算法稳定性高,运行速度快.     

基于差分进化粒子群算法的多目标无功优化

针对电力系统有功网损最小、电压水平最好和电压稳定裕度最大的多目标无功优化问题,提出一种基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法。该算法通过对Pareto最优解集的差分进化来增加Pareto最优解的多样性,通过拥挤距离来控制精英集中非支配解的分布,以提高对种群空间的均匀采集;采用擂台赛法则构造多目标Pareto最优解集,较大程度的提高了算法的运行效率;自适应惯性权重和加速度因子的动态变化可增强算法的全局搜索能力。将该算法在IEEE14、IEEE30节点标准测试系统上进行了无功优化仿真,结果表明,基于差分进化的改进多目标粒子群优化算法能够在保持Pareto最优解的多样性的同时具有较好的收敛性能,为多目标无功优化提供了一种新的方法。     

一种改进粒子滤波算法及其在多径估计中的应用

针对传统粒子滤波存在的粒子枯竭问题,提出一种基于自适应差分进化的粒子滤波算法。利用自适应差分进化算法代替粒子滤波中的重采样策略来产生新粒子,使粒子向状态后验概率密度函数的高似然区移动,同时提高粒子的多样性。通过一种非线性自适应调节策略自适应地调整变异因子和交叉因子,以提高改进粒子滤波中差分进化的寻优能力。应用于多径估计的仿真结果表明,该算法可克服粒子枯竭问题,与粒子滤波、扩展卡尔曼滤波和差分进化的粒子滤波算法相比,具有更好的多径估计性能。     

基于差分进化和粒子群优化算法的混合优化算法

为了发挥差分进化和粒子群优化算法各自拥有的特点,并克服自身存在的问题,提出了一种混合优化算法(简称DPA).该算法首先利用差分进化的变异和选择算子产生新的群体,然后通过使用粒子群优化算法和交叉、选择算子进行局部搜索.在整个算法过程中,群体寻优范围先扩散再收缩,反复迭代渐进收敛.通过3个标准算例的测试表明,新的混合优化算法与差分进化和粒子群优化算法相比,具有收敛速度快、搜索能力强、鲁棒性好的特点.     

精英导向型差分变异多目标烟花算法及其在模拟集成电路设计中的应用

在应用微型化技术进行大规模模拟集成电路设计过程中,存在多个性能指标相互冲突的问题,因此,提出一种精英导向型多目标差分变异烟花算法(GMOFWA-DV),利用粒子进化信息引导爆炸,提高算法搜索效率,同时采用差分算法中变异、交叉综合变异方式,增强粒子间信息交流以及导向策略的适用性.将该方法与其他3种算法进行仿真实验比较,实验结果验证了所提出算法的有效性.将该方法应用于CMOS模拟集成电路设计参数优化的实际工程应用中,可以降低模拟集成电路设计的开发周期.     

多变异策略融合的约束优化问题求解算法

在约束优化问题中,多目标方法是一种约束处理技术,但这种方法易产生高额计算成本以及难以兼顾多样性和收敛性等问题.融合多种差分进化算法的变异策略,提出了一种多变异策略融合的差分多目标进化算法,用于约束优化问题求解.该算法引入改进的贪婪变异搜索策略,构建自适应变异因子控制变异算子的贪婪性和扰动性;基于切比雪夫距离进行变异策略的切换.该方法可提高算法收敛速度和求解质量,最终达到降低计算成本和兼顾多样性和收敛性的目的.与多种优秀算法相比,改进算法整体上具有更好的收敛速度、收敛精度以及处理不同复杂程度问题的能力.     

非线性约束优化问题的自适应差分进化算法

提出了一种非线性约束优化问题改进的自适应差分进化算法。该算法对差分进化算法中固定的加权因子和交叉概率因子进行改进;定义了约束违反度函数,将约束优化问题转化为无约束双目标优化问题,在每次迭代中按照约束违反度的大小保留一部分性能较优不可行粒子,有效地维持了种群的多样性;为了扩大粒子的搜索范围引入变异算子。数值实验表明,新算法具有较快的收敛速度和较好的全局寻优能力。     

基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法

为了提高多目标优化算法解集的分布性和收敛性,提出一种基于分解和差分进化的多目标粒子群优化算法(dMOPSO-DE).该算法通过提出方向角产生一组均匀的方向向量,确保粒子分布的均匀性;引入隐式精英保持策略和差分进化修正机制选择全局最优粒子,避免种群陷入局部最优Pareto前沿;采用粒子重置策略保证群体的多样性.与非支配排序(NSGA-II)算法、多目标粒子群优化(MOPSO)算法、分解多目标粒子群优化(dMOPSO)算法和分解多目标进化-差分进化(MOEA/D-DE)算法进行比较,实验结果表明,所提出算法在求解多目标优化问题时具有良好的收敛性和多样性.     

基于差分进化的离散粒子群算法求解TSP问题

针对TSP问题,结合离散粒子群算法和差分进化算法各自的特点,提出了基于差分进化的离散粒子群算法。该算法先利用差分进化算法的变异、选择算子产生新的群体,再通过离散粒子群算法和交叉及选择算子进行局部搜索。通过对标准的30个城市进行实验,实验结果表明,该优化算法在求解TSP问题上有很好的性能。     

变电站一次设备喷涂PRTV用量的分析

对国网宁夏电力检修公司宁安运维站近2年来一次设备喷涂PRTV用量的统计数据进行分析整理,得出各类一次设备按照标准要求喷涂PRTV时的用量估算值,并针对现存作业中存在的问题,提出相应解决方案。     

新型煤泥浮选机液位传感装置的研制

介绍了一种性能良好的新型浮球式煤浆液位传感装置。该装置利用浮球随着煤浆液位的变化而带动连杆作上下运动,通过机械装置将液位的变化转变成角位移传感器的轴的角度变化,分析角位移传感器输出信号可得到煤泥液位信息。经测试该传感装置各项指标达到了设计要求。该新型煤泥浮选机液位传感装置具有良好的动、静态特性,可以在选煤厂推广应用。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

发热量测定仪系统设计

本文介绍了发热量测定仪的结构、工作原理、硬件系统功能,阐述了应用铂电阻进行高精度温度测量的方法,系统用AT89C52单片机作为处理和控制芯片,该发热量测定仪性能符合水泥企业应用要求。     

风电机组电动变桨距控制系统的优化研究

由于风速的随机性、不稳定性及气动效应的影响,使得风力发电机组变桨距控制系统具有非线性、参数时变性、强耦合等特点,难于实现高精度控制,导致风电机组输出电能质量较差。为了改善系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,分析了风电机组变桨距控制系统的现状,建立了整个风电机组模型,提出了优化的变桨距控制策略,并设计了基于模糊控制的变桨距控制器。仿真结果表明,独立变桨距控制技术的控制效果比统一变桨距好,实现了风力机各叶片的优化独立变桨距控制,优化了风力发电系统在超过额定风速时的恒功率控制,具有抗干扰能力强、控制精度高的特点。     

提高集约化猪场繁殖效率的若干问题

在高等学校德育领域 ,德育相对论正日益成为一个热门话题。争论的焦点并不在于是对德育相对论作一般肯定还是一般否定 ,而在于如何看待它价值的标准。争论的问题主要是两方面 :一是德育价值的标准是绝对的还是相对的 ;二是德育价值的标准是一元的还是多元的。这两个问题在高等学校学术界肯定还会长期争论下去 ,而且 ,争论得出不同结论,必定会直接或间接地影响高等学校的德育。     

Stability properties of equilibria of classes of cooperativesystems

This note deals with the constant control problem for homogeneous cooperative and irreducible systems. These systems serve as models for positive systems. A necessary and sufficient condition for global asymptotic stability of the zero solution of this class of systems is known. Adding a constant control allows to shift the equilibrium point from zero to a point in the first orthant. We prove that for every nontrivial nonnegative control vector a unique nontrivial equilibrium point is achieved which is globally asymptotically stable if the zero solution of the uncontrolled system is globally asymptotically stable. In addition a converse result is provided. Finally a stability result for a particular class of Kolmogorov systems is established. We compare our main results to those in the literature