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291.
基于云模型的全局最优化算法 总被引:8,自引:1,他引:8
基于云模型在定性概念与其定量数值表示之间转换过程中的优良特性,结合遗传算法的基本思想,提出一种自适应高精度快速随机搜索算法,并将之运用到函数寻优中.在定性知识的指导下该算法能够自适应控制搜索空间的范围,较好地避免了传统遗传算法易陷入局部最优解和选择压力过大造成的早熟收敛等问题.算法易于实现,不存在遗传算法中的编码问题.试验结果表明该算法具有精度高、收敛速度快等优点.在众多优化问题上有广泛的应用前景. 相似文献
292.
任意寿命分布的多部件系统备件配置优化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对部件服从任意寿命分布的多部件系统,提出了基于蒙特卡罗仿真-边际效益分析的备件配置优化算法,采用蒙特卡罗仿真方法计算备件供应效能值,在此基础上引入边际效益分析法确定备件的优化配置.算例中以供应延误时间为供应效能目标值,以费用为约束条件,得到了由若干指数寿命件、正态寿命件和威布尔寿命件组成的多部件系统的备件优化配置清单,并对算法进行了比较验证,结果表明该算法对于解决复杂系统的备件优化配置问题具有良好的适用性. 相似文献
293.
一种复杂系统风险概率评估方法 总被引:3,自引:0,他引:3
对有限样本条件下的复杂系统风险发生概率评估问题,提出了小样本评估小概率事件的建模方法,通过非线性函数逼近累积概率与临界参数极值之间的映射关系.建立了风险概率评估数学模型,通过非线性回归方法得到了风险概率评估基本模型.对原始数据在评估模型中产生的误差作为目标函数,建立概率评估优化模型.并采用改进遗传算法对分布参数进行优化计算.以飞行安全为例,实现了有限样本情况下的飞行风险概率的计算,并通过最优逼近函数提高了计算精度. 相似文献
294.
提出了面向涡轮叶片初始设计的变保真度的多学科设计优化方法,建立了自动化的设计系统以提高设计效率.该系统集成了分析工具和设计团队以及数据管理系统,使得设计过程自动地运行.开始设计阶段使用基于经验公式的低保真度模型;优化中的三维仿真过程使用基于精确的流体分析和结构分析的高保真度模型.过程按照模型保真度的不同分3个阶段,渐近地获得最优解,同时考虑非设计点的优化.通过实验设计搜索并逐渐缩小设计空间,使得高保真度分析所带来的计算成本得以减少.最后以一个2级轴流涡轮的叶片初始方案设计验证了本设计系统. 相似文献
295.
提出了一种新的发动机优化调整方法.这一方法以多自由度多目标优化理论为基础,利用发动机性能仿真模型和故障诊断模型,在对故障发动机进行故障诊断的基础上,通过调整发动机可调部件以使发动机的性能达到设计要求.利用这一方法建立的发动机调整模型被用于某型处于生产试验阶段的涡扇发动机的实际试车调整中,实践表明,发动机调整模型所得到的最优调整方案能够有效地指导故障发动机的试车调整. 相似文献
296.
解决排班问题的多目标优化模型及算法研究 总被引:10,自引:0,他引:10
为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证. 相似文献
297.
自组织时分多址甚高频数据链的延时分析 总被引:4,自引:0,他引:4
时隙预约方法对自组织时分多址系统的延时性能有很大影响.针对动态时隙分配方案中典型的回溯搜索算法,分析了时隙空闲概率及预约冲突概率对报文延时的影响,并采用概率周期分析方法,通过引入时隙处于空闲和忙状态的概率,详细分析了报文延时与用户数和发报率的关系.最后,提出了一种新的时隙选择算法——序贯搜索算法.仿真结果表明,该算法的延时性能比回溯搜索算法优越. 相似文献
298.
飞行控制中机电作动系统的发展是全电飞机的重要技术之一,而高速大功率密度的无刷直流电动机是其中的关键部件.为解决无刷直流电动机设计中的非线性优化问题,提出了使用遗传算法进行优化设计.为解决无刷直流电动机多目标优化问题,采用了多目标函数变量加权法,将多目标函数变成单目标函数进行优化计算.在计算中,为达到无刷直流电动机全局优化的目的,采用随机产生离散初始种群及随机交叉操作和变异操作方法.但由于采用随机交叉和变异操作,优化结果始终是发散的.为此采用优秀个体保护策略,加快了优化设计的收敛.在满足技术要求的前提下,通过计算达到了减小电机的体积重量、减小转子转动惯量及机电时间常数、提高无刷直流电动机功率密度的目的. 相似文献
299.
按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法 总被引:2,自引:0,他引:2
解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性. 相似文献
300.
基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划 总被引:4,自引:0,他引:4
研究航天器在星载设备受多种几何约束情况下,大角度姿态机动时的姿态路径规划问题.采用罗德里格斯参数描述姿态,将姿态机动路径规划问题转化为点机器人的三维路径规划问题.基于粒子群优化技术设计了航天器复杂约束下大角度姿态机动的路径规划算法.数值仿真结果表明,该方法对于复杂约束下航天器姿态机动的运动规划是有效的. 相似文献