基于仿生学的优化算法及其在信号处理中的应用

仿生学优化算法是一类模仿生物行为和自然界现象的仿生算法,其目的是求解优化问题的全局最优解。本文首先介绍了各种仿生学优化算法的起源和基本原理,主要包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食优化算法、蜂群优化算法、鱼群优化算法、萤火虫群优化算法、狼群优化算法、蝙蝠算法、鸡群优化算法、进化算法、免疫算法、克隆选择算法和小世界网络等。然后总结了仿生优化算法的研究现状,并给出了仿生优化算法在信号处理、图像处理、语音处理和通信网络等领域中的典型应用。最后,归纳了仿生学优化算法的特点,并对如何扩展其适用范围、探索新的仿生学优化算法提出了基本思路,对其发展进行了展望。     

并行程序的优化与性能评价

文中讨论了并行程序的优化问题,指出并行程序的优化应从数据划分、通信优化和串行优化三个方面着手。针对传统加速比的缺点和不足,我们提出了优化加速比模型来评价优化并行程序的性能;对ＮＡＳ基准测试程序ＭＧ和ＦＴ进行了优化,用优化加速比模型分析了上述两个程序在ＩＢＭ ＳＰ２上的性能。     

BDMOS:大数据挖掘优化系统及其在化工过程优化中的应用

自主研发BDMOS(Big Data Mining Optimization System)大数据挖掘优化系统,该系统集成了多种数据挖掘方法和技术,特别是模式识别建模方法和优化技术。本工作将BDMOS大数据挖掘优化系统成功应用于聚全氟乙丙烯树脂反应装置及氟橡胶聚合生产装置的生产优化。根据装置DCS系统采集的生产数据,研究了装置优化操作的主要工艺参数,采用模式识别建模方法和优化技术建立了生产装置的优化操作模型,根据模型提出的工艺参数优化方案,显著提高了产品合格率。BDMOS软件提供的方法和技术能有效解决复杂化工数据的建模和优化难题,有望在化工生产装置优化过程中得到推广应用。     

一种基于客户感知的数据网络优化框架

通过分析数据网络优化的现状和客户感知体系，介绍了数据网络优化的总体结构、优化模型、优化方法及优化管理工作内容，提出了一种数据网络优化框架。     

数据库查询的优化策略探讨

本文从数据库的物理优化、代数优化和规则优化等不同角度,探讨了数据库查询的优化策略,提出了一些查询优化的具体方法。     

一种混合优化算法及其收敛性证明

针对改进的混沌优化方法和Alopex算法的特性，将改进的Alopex算法嵌入到改进的混沌优化算法中，提出一种混合优化算法，此算法充分发挥了改进的Alopex算法的快速搜索能力和改进的混沌优化方法细致寻优的特性，提高了算法的收敛速度，避免了优化算法陷入局部最优；同时对改进的混沌优化算法和混合优化算法的收敛性进行了证明，仿真结果表明了算法的有效性。     

多主体服务组合的优化策略

论文分析了目前多主体服务组合的研究现状和存在的问题,为了提高多主体服务组合的性能,研究了主体服务请求的分类方法。在服务请求分类的基础上,研究了多主体服务组合的优化策略,提出了等价优化策略、相似优化策略和互补优化策略等三种优化策略,从理论上分析这些优化策略的性能特点,并用仿真实验验证了这些优化策略的有效性。     

企业过程模型参数优化技术研究*

通过分析企业过程模型参数对过程性能的影响,将其分为对象属性参数和调度策略两类。其中将对象属性参数又分为产品属性参数、资源属性参数和活动属性参数。针对基于仿真的企业过程模型优化方法,确定了优化参数及优化解空间,探讨了各种优化参数的优化方法以及实际应用时需要注意的问题。最后对各类优化参数进行了比较,分析了对其进行优化的重要性差异,指出了采用复杂系统全局优化算法的必要性。     

基于图优化的SLAM后端优化研究与发展

同时定位与地图构建(SLAM)是当前机器人定位导航的研究热点。从优化模型、优化算法及对结果的评估阐述了基于图优化的SLAM后端优化。在建模方面,分析了动态贝叶斯网络建模、因子图建模和马尔可夫图建模;讨论了后端优化的四种方法,即最小二乘优化方法、松弛优化方法、随机梯度下降优化方法和流形优化四种方法。在结果评估方面,阐述了χ2误差和MSE误差对结果的评估方法。最后,结合当前研究热点对SLAM的发展作出了展望。     

基于标准单元ASIC设计的综合优化综述

本文讨论了基于标准单元ASIC设计的逻辑综合优化问题,总结提出了逻辑综合优化的四种方法：系统和算法级优化、代码级优化、电路级优化和部分全定制的方法,并给出了这些方法的应用场合和应用实效。     

基于人工免疫的多目标优化研究综述*

免疫启发的多目标优化算法近来逐渐受到研究者的关注,免疫系统由于其固有优点成为继进化算法之后又一个成功的启发式搜索策略研究方向。首先给出了多目标优化和免疫算法的基础概念和常用术语,深入分析了现有的各种基于免疫网络的免疫优化算法和基于克隆选择的免疫优化算法,阐述了算法的特点及改进,重点描述了免疫优化算法在实际应用中的研究;在介绍了免疫优化算法的收敛性理论证明和免疫优化算法的评价方法之后,阐述了免疫优化算法目前的研究热点和趋势。     

基于cbo优化器的研究与优化

随着oracle版本的不断地改进,传统的基于规则的优化器rbo逐渐被基于成本的优化器cbo代替。Cbo优化器是一种基于成本的优化器技术,而优化器性能的高低直接关系到数据库性能的好坏,因此对cbo优化器的研究就显得非常重要了。该文围绕着cbo优化器的概念、计算原理,全面的介绍了cbo优化器的用途和两个重要的参数成本和基数的计算过程。同时,文章对优化器的不足之处提出了优化方案并通过实验数据验证了优化方法。     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

仿真优化研究进展

仿真优化研究基于仿真的目标优化问题，具有很强的工程背景，但存在随机性、计算费时和NP—hard等难点。目前，仿真优化已成为国际上系统仿真和运筹学等领域共同关注的热点和前沿课题，尤其是在离散事件动态系统领域。因此在分析仿真优化特点的基础上，对仿真优化算法进行了综述，介绍了仿真优化的若干改进、应用和软件，并指出了仿真优化的进一步研究内容和方向。     

基于方向距离顺序处理的路线优选算法改进

介绍了从距离和方向角度出发对最短路径算法进行了优化，提出障碍物规避原则基础上的路线选择办法，从距离优化和方向优化着手依据路径选择的特点，形成促成算法改进的基本思想和原理。阐述了优化后算法的实现过程和原理，最后通过实例证明了优化后的算法便于使用，提高了计算效率。     

基于Oracle数据库性能优化技术研究

Oracle数据库性能直接影响到Oracle数据库应用系统的运行效率,文章首先简要介绍了Oracle数据库性能优化的目标,然后分析了影响Oracle数据库系统性能的因素,接着详细介绍了数据库的优化、内存优化、I/O优化和SQL语句优化技术,最后通过实验证明,经过优化后,Oracle数据库性能得到了改善和提高。     

镇海炼化乙烯装置智能优化控制技术应用

近年来,镇海炼化采用智能优化控制技术稳定和优化100万吨乙烯装置的运行操作,取得了显著的成效和良好的经济效益。首先简要介绍了乙烯装置的工艺流程和技术特点,然后给出了乙烯装置智能优化控制的方法和总体技术架构,分别介绍了裂解炉和分离单元的优化控制方法,接着分析了智能优化控制技术的应用效果,最后进行了总结和展望。     

电力系统多控制器协调控制与优化

针对电力系统多控制器协调控制与参数设置较难的问题,提出了一种基于邻域粗糙集属性约简和群搜索优化算法的控制器协调与优化方法。采用群搜索优化算法优化各控制器参数,并在单、双机模型中比较了PSS和SVC独立控制和协调控制效果;通过邻域粗糙集属性约简剔除冗余的优化参数,降低了优化空间维度。实验结果表明,电力系统在SVC和PSS控制下能有效保证系统稳定,且协同优化下的性能表现优于单控制器;群搜索优化算法能有效优化控制器参数,使其达到良好的控制效果;邻域粗糙集属性约简能有效删除冗余属性,在单、双机优化中,待优化参数分别由12个和18个减少到3个和5个,平均优化时间分别节约了68.4%和48.7%。     

OSCAR查询优化器的设计与实现*

查询优化是数据库管理系统的一个重要组成部分。首先介绍了查询优化在数据库设计中的重要作用,给出了OSCAR数据库系统的查询处理器工作步骤,然后主要讨论了OSCAR数据库系统查询优化器的设计和实现。在查询优化模块,介绍了查询优化预处理技术和子查询提升技术,接着详细讨论了存取路径的选择和路径代价的估算方法。最后对测试结果进行了分析,结果表明优化后的系统查询效率比原系统有了显著提高。     

基于模拟退火的粒子群优化算法

粒子群优化算法是一类简单有效的随机全局优化技术。该文把模拟退火思想引入到具有杂交和高斯变异的粒子群优化算法中,给出了一种基于模拟退火的粒子群优化算法。该算法基本保持了粒子群优化算法简单容易实现的特点,但改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法的收敛速度和精度。四个基准测试函数的仿真对比结果表明,该算法不仅增强了全局收敛性,而且收敛速度和精度均优于粒子群优化算法。