基于遗传与SQP算法的轧机负荷分配优化研究

针对热连轧精轧机组负荷分配优化问题的特点,将遗传算法与序列二次规划法相结合,构成用于优化该问题的混合遗传算法.该算法通过改进遗传算子与序列二次规划算法结合,提高了局部搜索的速度和求解质量.根据模型仿真验证,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在热连轧精轧机组负荷分配优化中作用是有效的.     

变厚度矩形薄板弯曲问题的GD法研究

针对矩形薄板的线性挠曲控制微分方程及边界条件,在空间域采用GD法离散,得到求解以薄板各节点弯曲挠度为全部待定参数的线性方程组,只需一次求解该方程组即可得到各节点的弯曲挠度,再用高阶Lagrange插值即可得到薄板全域内任意点的挠度.     

应用半带宽消元法求解二维热传导方程

本文根据二维热传导有限差分方程组的系数矩阵是一(斜)带形对称矩阵的特征,应用“半带宽消元法”求解隐式方程组。从而使解方程的计算工作量和内贮容量大为减少。水文对半带宽消元法拟出电算程序。     

等值面上的凸组合法

利用等值面上的凸组合法求解了线性规划问题 .首先借助于一般的起作用集法找到一非最优极点 ,再由此极点的等值面与容许集的交集得一锥 ,然后沿着由该锥的下降棱方向与 -c方向所作的凸组合方向作直线搜索得到一新迭代点 .重复以上步骤直至得到最优点为止     

修正的HS谱共轭梯度方法

本文研究了无约束全局优化问题的求解问题,结合谱梯度算法的优点给出了一类求解该问题的HS谱共轭梯度算法.在这类算法中我们利用非精确的线搜索,得到了一些算例,并给出了计算结果和典型算法的一些比较.     

一种改进的角点检测算法

基于SUSAN和Harris角点检测算法原理,以提高角点检测精度为目的,给出了一种改进的角点检测算法.该算法运用Harris算法进行一次检测,确定二次检测区域,在二次检测区域内运用SUSAN算法进行二次检测,通过比较两次检测结果,获取角点信息.实验结果和数据分析表明,该算法能有效降低检测误差率,检测精确度高.     

基于自适应搜索的免疫粒子群算法

经典粒子群算法由于多样性差而陷入局部最优,从而造成早熟停滞现象.为克服上述缺点,本文结合人工免疫算法,提出一种基于自适应搜索的免疫粒子群算法.首先,该算法改善了浓度机制;然后由粒子最大浓度值来控制子种群数目以充分利用粒子种群资源;最后对劣质子种群进行疫苗接种,利用粒子最大浓度值调节接种疫苗的搜索范围,不仅避免了种群退化现象,而且提高了算法的收敛精度和全局搜索能力.仿真结果表明该算法求解复杂函数优化问题的有效性和优越性.      

一种炼钢组炉问题多目标优化算法

针对炼钢生产组炉计划编制问题,建立多目标数学模型,并提出了LS-MOEA多目标优化算法。该算法首先求解板坯需要的充足炉次,并以此为基础,采用0-1染色体编码方法,每个染色体代表一个炉次选择方案,使用启发式方法求解染色体对应的组炉方案,并采用局部搜索扩大求解范围,迭代后获得一组较优的Pareto板坯—炉次匹配方案。经实际生产数据测试,利用该算法可以在合理的时间内给出一系列较优组炉方案,为计划员提供足够的决策支持。     

等值面上的凸组合法

利用等值面上的凸组合法求解了线性规划问题，首先借助于一般的起作用集法找到一非最优极点。再由此极点的等值面与容许集的交集得到一锥，然后沿着由该锥的下降棱方向与－ｃ方向所作的凸组合方向作直线搜索得到一新迭代点，重复以上步骤直至得到最优点为止。     

基于半自主导航与运动想象的多旋翼飞行器二维空间目标搜索

提出一种脑-机接口系统实现多旋翼飞行器室内二维空间目标搜索.系统由半自主导航与决策子系统组成.半自主导航子系统用于为决策子系统提供可行飞行方向并实现多旋翼飞行器半自主避障.决策子系统采用互相关方法与逻辑回归方法完成运动想象的脑电特征提取与分类.实际的室内目标搜索实验验证了使用该系统是可行且有效的.相比其他方法,减少了被试者负担,降低控制难度,控制精度约提高±10 cm.