非凸稳态大系统的递阶优化

本文讨论了非凸稳态大系统最优控制的OPBM递阶算法,在此算法的基础上,讨论了通过加入位移因子,对实际系统施加全局反馈或局部反馈,从而克服了模型与实际系统有差异的影响,由于OPBM法应用了加入罚系数项的增广拉格朗日函数,对问题进行凸化,所以它可应用于一类非凸的问题。     

矿井通风网络数据库的模式优化

应用规范化理论，讨论了矿井通风网络数据库的模式优化问题。文中所得出的通风网络数据库的优化模式，在数据冗余及可维护性等方面得到了大大的改善     

自适应递阶遗传算法优化BP网络的程序设计

主要阐述了一种新的遗传算法-自适应递阶遗传算法的基本原理,解决了长期以来无法同时对神经网络拓扑结构和神经网络的权值和阈值进行优化的问题,设计了一个基于自适应递阶遗传算法的BP神经网络学习算法,给出了具体的程序设计,并且利用MATLAB平台进行仿真计算.实验结果表明,该算法比一般遗传算法具有明显的优越性,可以避免神经网络陷入局部最优,迅速优化网络的拓扑结构,提高了网络的学习性能,具有一定的实用性.     

递阶优化问题理论及其算法研究与进展

递阶优化问题用来描述具有层次结构的决策问题,两级优化问题是最基本的递阶问题,又称为两层规划或静态Stackelberg问题。这里比较系统地介绍两级以及多级优化问题的模型以及其特征,并探讨了该领域有待研究的几个方向。     

矿井通风网络的反向增强型烟花算法优化研究

建立了以通风网络总能耗最小为目标的矿井通风网络非线性无约束优化模型。为提高该模型的优化能力和收敛速度,提出了一种反向增强型烟花算法。首先采用均匀反向初始化种群策略,将生成的均匀分布的随机种群和反向种群共同竞争,选择最优初始种群作为后续搜索的起始点;然后精细化控制烟花爆炸半径,使不同世代烟花种群的爆炸半径呈非线性递减,同代种群的爆炸半径由自身适应度值协调分配,并设定最小动态阈值以减少搜索资源浪费;最后采用精英反向学习选择策略,加强对精英烟花所在空间邻域的搜索,提高算法的全局勘测能力。实验结果表明,采用该算法对矿井通风网络进行优化后,在满足实际通风网络调节限制及用风需求基础上,总能耗可降低约23.2%,优化效果优于粒子群优化算法和增强型烟花算法。     

复杂网络的分层递阶算法研究

复杂网络的计算方法研究在复杂网络建模方向起着不可或缺的作用,事实上,网络科学的建模在复杂网络领域研究最早、成果最多的一个方向,同样也是学术界广泛关注的一个重要的研究课题。在分析传统的网络节点遍历算法的基础上对节点遍历进行改进,重点介绍了复杂网络分层递阶算法的具体实现。复杂网络系统数值计算量大而繁琐,改进后的节点遍历法可以大大减少其运算量。文中提出的分层递阶算法可以较好满足一定范围内复杂网络数值计算的需求。     

基于递阶遗传算法的BP网络结构设计与权值训练

针对BP网络结构设计及权值训练算法多种改进方案的不足,基于递阶遗传算法,本文同时考虑神经网络结构设计和权值训练,提出一种新的适应度函数,实现了对BP网络结构和权值的同步优化。仿真结果证明了本文算法的有效性。     

石油化工过程动态仿真的递阶方法

石油化工过程动态仿具的递阶方法融合了面向方程和面向模块方法各自的优点，将流量变化等工艺过程中主要的“快过程”用面向方程的方法求角，将组分变化，相平衡、化学反应等“慢过程”按设备组成相对独立的模块，用面向模块的方法求解。工艺过程与控制系统分别提高了仿真软件的可移植性，变步长仿真方法提高了仿真效率。     

一类非线性大系统递阶优化的神经网络方法*

本文给出了一种求解一类非线性大系统递阶优化问题的神经网络模型，克服了非线性大系统优化中的对偶间隙与不可分性问题，并且该神经网络具有全集成化的特点，易于硬件实现，其协调网络和局部优化网络同步工作，具有很高的求解效率，适宜于系统实时优化应用。     

RBF 神经网络的递阶遗传训练新方法

针对RBF网络的特点,提出一种递阶遗传算法,不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。     

基于模糊算法的矿井通风量与温度监测

设计了矿井通风量与温度在线监测系统,结构简单,运行稳定,可行性高。其数据处理采用模糊融合算法,经实验分析证实该算法提高了数据的置信程度,对以往的监测方式有很大改善,有推广价值。     

矿井通风的H_∞优化控制

提出了基于H∞优化控制理论的矿井通风控制问题。首先建立了将主风流作为当前状态、主扇风机输出功率作为控制输入,并考虑实际井下环境干扰和瓦斯检测滞后的动态模型,然后对该模型进行了考虑控制成本的、以瓦斯检测输出作为反馈的H∞控制设计。仿真结果表明,矿井通风的H∞优化控制是一种既体现了技术优势,又兼顾了经济效益的整体优化策略。     

煤矿通风系统的优化实现

针对传统的煤矿通风系统在倒机过程中存在短暂停风的问题,提出了一种不停风倒机的煤矿通风系统优化方案。该方案在传统的煤矿通风系统的基础上,通过在两个风道上方各增加一个百叶窗式的平式对空风门来实现倒机过程中井下风量基本不变。实际应用验证了该方案的可行性与实用性。     

浅论新时期加强矿井通风安全的管理措施

由于煤矿生产工作具有特殊性,一旦矿井通风设施出现问题,就会造成重大的人员伤亡和经济损失,所以,必须要重视其生产安全。但是,一些矿井负责人的安全意识不高,我国很多矿井的通风安全管理都存在问题,为矿井生产工作带来了很大的安全隐患。从矿井生产的安全性出发,针对其中存在的主要问题,制订合理、有效的安全管理措施,以供相关人员参考。     

通风网络区域划分算法与程序实现

通风网络风道之间的风量依从关系对于通风网络的合理性分析具有重要意义。对于任意复杂的通风网络系统,有时很难从图形上直接判断出任意2条风道之间的风量依从关系。文章提出了通风网络任意风道影响区和依赖区的概念,指出其可用于任意风道之间的风量依从关系的分析;介绍了通风网络各风道依赖区、影响区划分方法以及任意风道之间归属度和依赖度计算方法,并采用C#语言编制了程序;最后用实例验证了文中所论及算法的正确性。     

基于模糊文化算法的自适应粒子群优化

为解决粒子群优化中惯性权重的调整机制在具体优化问题中的自适应问题,本文建立了一种全新的基于模糊文化算法的自适应粒子群优化算法;利用模糊规则表示个体粒子在演化过程中获取的经验,经验共享形成群体文化,并利用遗传算法来实现文化的进化;通过信念空间中以模糊规则表示的知识建立模糊系统来逼近与实际问题相适应的惯性权
权重控制器。在测试函数集上的仿真实验对比结果证明,该算法相对于现有算法有优势。     

节能矿井通风监控系统设计研究

针对矿山安全生产的需求．设计开发了节能矿井通风监控系统。在对系统功能分析的基础上,设计了系统的三层体系结构和系统实现方案。该系统利用变频技术和嵌入式技术,对通风系统的各种数据进行采集,并对通风机风量进行控制,实现通风系统的远程监控和现场控制。整个系统灵活性大、可扩展性和实用性强。     

强化狼群等级制度的灰狼优化算法

针对灰狼优化(Grey wolf optimization, GWO)算法在处理复杂优化问题时优化精度不高,易陷于局部最优等问题,提出了一种强化狼群等级制度的灰狼优化(GWO based on strengthening the hierarchy of wolves, GWOSH)算法。该算法为灰狼个体设置了跟随狩猎和自主探索两种狩猎模式,并根据自身等级情况来控制选择狼群的狩猎模式。在跟随狩猎模式中,灰狼个体以等级高于自身的灰狼的位置信息来指引自己到达最优解区域;而在自主探索模式中,灰狼个体会同时审视等级高于自身的灰狼的位置信息和自身位置信息,并基于这些信息自主判断猎物的位置,同时两种更新模式都将引入优胜劣汰选择规则来确保种群的狩猎方向。对12个基准测试函数进行优化的结果表明：与已有的算法相比,GWOSH算法的全局搜索能力更强,更能有效避免易早熟收敛的问题,更适用于求解高维的复杂优化问题。     

矿井通风安全管理与通风事故防范探析

在煤矿生产过程中，矿井通风管理是非常重要的，一旦管理不当，就很容易引发安全事故，所以，矿井通风的安全管理与煤矿生产的长期发展是紧密相连的。从矿井通风安全管理的现状出发，分析其中存在的问题，并针对矿井通风事故防范提出合理的建议，以供参考。