求解概率优化问题的微种群免疫优化算法

针对未知随机变量分布环境下的非线性概率优化模型,探讨微种群免疫优化算法。算法设计中,基于危险理论的应答模式,设计隐并行优化结构;经由自适应采样方法辨析优质和劣质个体;通过动态调整个体的危险半径确定危险区域和不同类型子群;利用多种变异策略指导个体展开多方位局部和全局搜索。该算法的计算复杂度依赖于迭代数、变量维数和群体规模,其具有进化种群规模小、可调参数少和结构简单等优点。借助理论测试例子和公交车调度问题,比较性的数值实验显示,此算法在寻优效率、搜索效果等方面均有一定的优势,对复杂概率优化模型有较好潜力。      

多目标系统最优控制方法研究

用多个性能指标评价系统更有实际意义,但在现有的研究中,针对此类问题所采取的方法通常是线性加权,权值是人为选取以达到“最优”,这就使得“最优”控制成为主观最优而非数值实际最优.本文针对这一问题,结合决策者先验知识的多少,给出2种新的解决方法:层次分析和Pareto交互式决策.首次采用免疫克隆选择多目标优化算法来设计多指标情况下的LQR控制器.仿真结果表明:该算法在时间复杂度、分布性等方面均优于现在常用的NSGA-Ⅱ,且本文给出的解决方法更适合于复杂情况下的最优控制器设计.     

基于广义装配关系的复杂产品装配单元划分方法

通过分析复杂产品的装配几何关系,考虑夹具和工装在装配过程中的使用情况以及装配工艺性能,建立零部件之间的广义装配关系。在此基础上,构建以装配关系强度和装配并行度为目标的数学优化模型,采用免疫克隆算法进行聚类优化,完成复杂产品的装配单元划分。此方法不仅考虑零部件之间的广义装配关系,而且考虑单元划分的目的,使划分结果更加合理。最后,以某飞机机翼装配单元划分为例进行验证,结果表明该方法具有一定的适用性和有效性。     

基于空间算子代数的空间多体系统动力学递推计算

应用空间算子代数方法对空间多体系统进行动力学建模、分析与仿真。空间算子代 数 作为基于李群及旋量方法的算子理论,采用估计理论中卡尔曼滤波及平滑方法,实现了具有 明确物理含义的O(n)计算效率的动力学实时递推求解算法。首先使用空间算子代数理论 对多体系统动力学进行递推形式的描述、建模及分析,并通过与估计理论对比提出了质量矩 阵求逆的高效递推算法,而后基于面向对象技术编制了软件,并通过漂浮基双臂机器人典型 算例的求解,与商业动力学软件Simpack进行对比,验证了软件及算法的正确。结果表明, 空间算子代数方法概念清晰、推导方便,计算效率及精度能够满足工程需求,可用于空间多 体系统动力学实时仿真及控制系统设计。〖JP〗     

有理Bézier曲线光滑拼接的算子表示

文章给出了有理Bézier曲线各阶导矢的算子表示,并根据G1和G2连续条件,给出了两条邻接任意次有理Bézier曲线间G1和G2连续拼接充要条件的算子表示.     

基于改进免疫算法的可拆卸设计的产品模块划分方法

模块化设计能够缩短产品研发周期,提高产品的性能,可拆卸设计将绿色设计思想拓展到产品的全生命周期。综合模块化设计方法和可拆卸设计的思想,提出了可拆卸设计的模块化准则,以可拆卸度、内部聚合度、外部耦合度为优化目标进行模块划分。针对免疫克隆算法在模块划分问题上,最优Pareto解集分布不均匀的问题,改进了一种免疫克隆算法(immune clonal algorithm,ICA),该算法通过删除非支配抗体中较为拥挤的抗体,得到了分布均匀的Pareto解集。利用该算法进行模块划分,得到了模块划分的优化结果,该方法以模块划分为主要目标,同时兼顾了模块零部件之间可拆卸性的复杂程度,最后以飞机起落架为例说明了该方法的可行性和适用性。     

一类柔性宏刚性微空间机器人广义动力学高效率建模研究

研究了一类柔性宏刚性微空间机器人广义高效递推动力学建模算法。介绍了利用空间 算子代数进行对刚柔混合欠驱动系统的描述方法。根据系统中铰链的驱动情况分别对铰链定 义 为主动铰和被动铰,通过铰链的类型以及判断是刚性体或者柔性体,分别按照两次从系统的 顶端到基座的顺序、一次从基座到顶端的顺序进行了系统铰接体惯量的递推、系统冗余力的 递推、广义加速度和广义主动力的递推。通过上述三种方式的递推过程建立了柔性宏刚性微 空间机器人广义递推动力学模型,实现了高效率O（n）次的计算效率。最后通过软 件仿真验证了本研究内容的正确性和高效性。
     

基于PD算子的InSAR干涉图滤波研究

讨论了InSAR干涉图的滤波问题，提出了基于PD算子的干涉图滤波算法。算法首先对干涉图作分块处理，并假定其中各数据块上的相位值符合多项式模型，通过PD算子分别估计各数据块的模型系数，由此重构出近似干涉图。然后根据近似干涉图对原始干涉图进行‘解调’，降低原始干涉图的条纹密度，并使用滑窗作低通滤波处理。最后将滑窗处理后的干涉图与近似干涉图相乘得到滤波后的干涉图。为避免因分块处理而产生干涉相位图的马赛克效应，算法通过处理两组错位的干涉图分块数据，并对滤波后的两幅干涉相位图作加权处理，有效地降低相邻数据块间相位值的不连续性。对X＿SAR重复轨道数据产生的干涉图的处理结果表明，该算法能够对干涉图作很好的滤波处理，特别是在低信噪比区域，算法具有较突出的滤波性能。     

基于工件表达法的遗传算法在车间作业计划中的应用

针对车间作业计划领域的实际情况，本文提出了一种简单快捷的遗传算法编码方式——基于工件表达法，详细讨论了其算法设计及其实现原理。通过基于该编码方式的遗传算法在车间作业计划优化中的应用实例与其他算法结果的比较，证明该编码方式简捷、实用、有效。