无线传感网中能量优化的异常检测算法

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相关测试结果表明,本文算法既保证了传感网异常检测精度又提高了网络能量利用效率。     

一类短生命周期产品的订购与定价联合决策模型

研究了一类短生命周期产品在价格依赖(加和)随机需求下的订购与定价联合决策问题。根据一类产品单周期两阶段销售的营销特性,首先以集中式系统的视角研究了其联合最优决策,并应用随机动态规划模型刻画了集中式系统的最优决策;然后,证明了其期望利润函数关于各决策矢量的凹性,并给出了确定最优决策矢量的迭代搜寻算法;最后,应用数值实验对决策结果进行了分析。研究表明:系统的绩效主要来自于销售的第一阶段,经营者应当更注重该阶段利润的挖掘。     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

一种基于负载均衡的多Agent路径规划算法

在分布式信息查询系统中,使用多个Agent协作完成查询任务是一种有效的方法,所有Agent的总行程影响网络的通信流量,单个Agent的最大负载决定了壹询任务的完成时间.现有方法大多研究如何减少Agent的总行程,未考虑Agent的负载均衡问题.本文提出一种基于负栽均衡的多Agent迁移路线规划(Load balancedmulti-agent planning,LBMAP)算法首先寻找图中一条包含所有节点的TSP回路,然后使用动态规划算法将该回路分为多段,每个Agent访问其中一段,算法兼顾了两个优化目标:最小化Agent的总行程、最小化Agent的关键负载.仿真实验表明:随着Agent平均访问节点数的增大,LBMAP算法的性能趋近于理论最优值.     

基于改进NSGA-II算法的风力机叶片多目标优化设计

一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的质量最小和叶片根部的极限推力最小为目标,分别进行了两目标和三目标的1.5 MW风力机叶片的优化设计。研究表明:两目标优化给出的Pareto最优解集分布在一条曲线上,而三目标的优化结果基本分布在一个有明显边界的五阶曲面上。同时也可以看出,此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果,给出的是一个Pareto最优解集,而不是传统优化方法追求的单个最优解,为风力机多目标优化设计提供通用的算法。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

模糊聚类在特征选取中的应用

提出了一种基于模糊聚类算法的高维特征选取方法。首先,利用Bhattacharyya距离过滤样本类别无关的特征;然后,基于递归特征剔除过程,提出了基于模糊迭代自组织数据分析技术(Interactive self-organizing dataanalysis technique,ISODATA)聚类方法,以样本与聚类中心的加权距离作为可分性指标,产生候选特征子集;最后,以候选特征子集分类和聚类的接受者操作特征曲线下面积(Area under the receiver operating characteristiccurve,AUC)值和正确率作为目标函数,确定最佳特征子集。将该方法用于选取5个基因表达谱数据集的特征基因,结果显示该方法所选特征具有较好的分类和聚类能力,说明了提出的特征选取方法的有效性。     

民航机场布局方法探讨

通过对民航机场布局问题的系统分析,研究提出基于GIS的机场布局规划两阶段法。第一阶段通过综合评分法确定以城镇为中心的机场备选方案集,第二阶段结合城镇腹地内经济社会情况,按一定的服务目标优化选址布局方案。结合对设施布局理论和需求分配理论的探讨,建立了机场布局方案优化的多目标模型,为民航机场布局规划提供理论决策支撑。     

基于原-对偶内点算法的电力系统无功优化

原-对偶内点算法很好的继承了牛顿法的优点,并能将函数性约束和变量性约束一并处理。应用该方法求解电力系统无功优化问题时能有效处理目标函数中的大量不等式约束。IEEE 14节点节点系统的仿真结果表明,该算法收敛快、鲁棒性好。     

偏好多属性决策表概率决策的扩展粗糙集方法

通过用优势关系代替不可分辨关系,并设定置信阈值α,提出了一种可以从偏好多属性决策表中发现偏好概率规则集的扩展粗糙集模型。该方法可以处理偏好多属性决策表中可能的不相容性,获取由偏好对象组成的偏好概率决策规则,设计了相应的算法。研究结果表明：由该方法获取的最小偏好概率规则集,使用的务件数量较少,且导出规则的数量较少、较强。     

冲压成形模拟中有限元方程组求解算法

提出采用选代法取代自主开发系统Quick-Form中的直接法,提高了计算效率.在"广义相邻节点"以及"节点的广义相邻关系"两个概念的基础上研究了整体刚度矩阵的生成原理以及其中非零子矩阵的分布规律.提出了一种适合迭代算法的改进一雏变带宽压缩存储方法,最大程度上节约了内存,而且避免了节点编号的优化难题.最后.通过数值计算实例验证了该算法在求解大型有限元模型时不仅具有较高的计算效率,而且能够节省大量存储空间.     

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm,BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm,IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减...     

基于证据理论的覆盖决策信息系统约简的数值刻画

决策为划分的覆盖决策信息系统的特征选择理论和方法日趋成熟。但在数据采集的过程中,有些数据集存在对象的决策缺失或决策不能完全确定情况,那么将决策刻画为覆盖更加合理。而决策为覆盖的覆盖决策信息系统特征选择的研究却很少见。本文讨论决策为覆盖的覆盖决策信息系统的特征选择,利用证据理论中的信任函数和似然函数给出覆盖决策信息系统约简的等价刻画,从而给出求约简的算法,并以实例说明该方法的有效性。     

A REAL-VALUED GENETIC ALGORITHM FOR OPTIMIZATION PROBLEM WITH CONTINUOUS VARIABLES

提出一种用于连续变量函数优化的遗传算法。它由一种简单、适应面广的动态刻度适应值和选择算子、杂交与变异算子，以及这些算子相应的自适应概率组成。该算法经两个常用函数检验，并在图象识别的神经网络权值训练中得到应用。实验结果表明，该算法是一种快速有效的全局优化算法。     

基于遗传EM算法的航班延误状态空间模型(英文)

航班运行过程的高度动态性和随机性,航班延误因素的复杂性和不确定性导致航班延误实时预测成为难题。控制领域的动态数据驱动方法为该问题提供了一种解决方案。然而,要想运用动态数据驱动方法,首先必须建立航班延误状态空间模型来表示系统状态之间、状态与系统输入输出之间的关系。本文对单机延误事件序列进行了分析,创建了一种航班延误状态空间模型,并对其中的输入控制量进行了重点建模。在历史航班运行数据集上,采用遗传EM算法对模型参数进行了极大似然估计,并同时验证了遗传EM算法在优化参数估计和提高计算效率方面的优势。最后,采用Kol-mogorov-Smirnov方法对模型实例进行了假设检验,检验结果表明,所选模型具有较好的拟合优度。     

带并行机的多阶段生产系统节能调度策略

针对多阶段生产系统中并行机各自的能源消耗存在差异的问题,进行了一种混合型文化基因算法的节能调度策略研究。首先对问题域进行描述,以最小化能源消耗量为优化目标,建立了数学模型;在此基础上提出了一种基于差分进化的文化基因混合算法求解研究问题,该算法融合了最先可获得设备规则和最小能源消耗规则,并引入贪婪算法进行局部搜索以提高算法搜索性能及收敛性能。最后,对算法进行仿真实验,结果表明该算法是有效、可行的。     

一种航路网络社团划分的改进FN算法（英文）

社团划分是研究复杂网络特性的重要方法,目前应用较普遍的fast-Newman算法只考虑了网络静态层面的拓扑结构划分,而忽视了动态交通流量需求,导致划分结果仅为结构化最优的社团结构。为了提高社团划分准确性,以航路网络静态拓扑结构为基础,提出了网络交通流贡献度的概念;同时,引入运筹学理念优化网络邻接矩阵,形成一种改进的社团划分算法。选取华东地区航路网络352个航路节点,928条航段进行算法对比实验验证。结果表明,大型社团包含节点数占比提升21.3%,模块度值由0.756提升至0.806,而模块度的取值范围为[-0.5,1),因此,改进的算法对社团结构划分有更理想的效果。研究成果可以为航班时刻优化、航路资源合理利用提供理论和技术支撑。     

展开/折叠式伸展臂几何设计

介绍了展开／折叠式结构的设计过程，分3阶段；设计阶段、模型阶段和优化阶段。每一阶段均有相应的控制指标。由此设计出一种三棱柱伸展臂，该伸展臂由三棱柱模块叠加而成，通过电机驱动滑块进行展开／折叠运动。对伸展臂的运动机理进行了分析，最后经过优化阶段，最终确定了杆件的直径和节点形式。实验室模型表明，该伸展臂具有驱动简单，杆件类型少，制造方便的优点。     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.     

VLSI积木块布图设计中一种提高布通率的总体布线算法

论述了积木块布图设计中一种旨在提高布通率的总体布线算法。该算法以求解最小斯坦纳树算法为基础，采用总体布线资源动态调整，不断优化的方法，获得很高的布通率，该算法在ＶＬＳＩ－ＣＡＤ系统中应用取得很好的效果。