基于径向基代理模型的序列优化中自适应再采样策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该在采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。     

指挥信息系统非线性最优化问题的混沌搜索解法

指挥信息系统进行辅助决策很多情况下是一个求解最优化问题的过程,指挥信息系统遇到的很多问题具有非线性,同时指挥信息系统对算法的适应性和收敛速度要求相当严格。对此,普通的优化技术只能求出局部最优解。基于混沌搜索技术的计算智能具有全局搜索能力强、算法简洁、计算量小、收敛速度快的特点,成为一种求解非线性最优化问题全局最优的有效方法。算例表明,当搜索次数达到一定数量时,混沌搜索方法可以保证算法收敛到全局最优解,且计算效率很高。     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。     

一种用于求解火力分配问题的混沌优化算法

针对火力分配问题,提出了一种新颖的用于解决组合优化问题的混沌优化算法.该算法利用混沌搜索的方法得到新的合法解,充分利用了混沌的随机性和遍历性等特点来改善寻优效率.通过设定逃逸系数,算法在寻优过程中具有了能够跳出局部极小点到达全局最优点的能力.仿真结果表明,该方法的寻优效率明显高于Hopfield等其他优化方法.     

基于采样点局部密度的径向基函数核宽度确定方法及其在装备设计中的应用范例

固体火箭发动机是导弹的核心系统,为了提高固体火箭发动机的设计效率,将代理模型技术引入发动机的装药设计中.为在径向基代理模型中得到较好的近似能力,分析了径向基函数核宽度的物理意义及其对近似能力的影响,指出已有直接确定方法的不足.提出一种样本点的局部密度的计算方法,并基于采样点局部密度提出了一种核宽度的直接确定方法.数值实验验证了该方法在样本点均匀分布和非均匀分布的情况下均可以得到很好的近似效果.最后将改进的序列近似优化方法用于固体火箭发动机装药设计中,有效提高了发动机的设计效率.     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

基于模拟退火的P SO算法在舰载机回收中的应用

在舰载机回收过程中,着舰指挥官要综合考虑剩余油量、战损、气象条件等不确定因素的影响,对舰载机进行实时调度,确定安全快速的着舰次序。建立了舰载机着舰回收模型,给出着舰风险成本函数,利用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数最优化处理,为避免算法陷入局部最优,选择具有突跳能力的模拟退火算法进行局部搜索。仿真结果证明,基于模拟退火的粒子群算法具有快速收敛的优点,能寻找出合理的着舰序列。     

序列近似优化方法

随着工程优化中仿真模型精度和计算时间的不断提高,常规的智能优化方法难以在可接受的计算代价中得到最优解。序列近似优化方法通过将近似模型技术引入优化过程,并采用不断更新采样点的方法来指导寻优,在基于计算耗时模型的优化中得到了越来越广泛的应用。通过论述序列近似优化方法的若干关键技术及其发展现状,可有效指导其在工程优化中的应用,并给出了序列近似优化方法可能的改进方法及发展趋势。     

基于混沌-鲸鱼优化算法的MIMO雷达相位编码信号集设计

针对MIMO雷达相位编码信号集的优化设计问题,基于鲸鱼优化算法提出了两种改进策略.一是通过混沌映射生成初始种群,提高种群的多样性以及初始解的质量,扩大种群范围,防止结果陷入局部最优;二是借鉴粒子群算法的权重思想改变自适应更新方程,均衡全局搜索和局部搜索能力,提高收敛精度,从而达到寻求最佳结果的目的.混沌-鲸鱼优化算法不...     

基于气动-弹道一体化模型的飞行器外形优化设计

为提升飞行器气动外形优化设计效果,研究了新型飞行器在大空域、宽速域范围的气动适应性问题,提出一种基于气动-弹道一体化模型的外形优化设计方法。通过考虑气动和弹道的耦合作用,综合利用类型函数/形状函数转换技术、气动工程估算方法和Radau伪谱法,建立飞行器气动-弹道一体化模型。基于该模型,通过明确优化目标和约束条件,给出基于Kriging的气动外形优化方法,实现在多参数约束条件下的飞行器气动外形高效全局优化。以升力体构型飞行器为例,开展气动外形优化设计,结果表明该方法能较好地描述大空域、宽速域的气动和弹道特征,有效提升飞行器气动外形设计精度和水平,可为新型飞行器总体设计提供技术支撑。     

基于Gauss伪谱法和直接打靶法结合的月球定点着陆轨道优化

将一种求解最优控制问题的新方法—高斯伪谱法( Gauss Pseudospectral Method-GPM)和传统的直接打靶法有效结合,对月球着陆器定点软着陆轨道快速优化问题做出了研究.推导了高精度模型下着陆动力学方程.针对优化方法各自的特点和多约束条件下最优月球软着陆轨道设计的难点,提出了问题求解的串行优化策略:将控制变量和终端时间一同作为优化变量,同时离散控制变量与状态变量,取较少的Gauss节点,利用GPM求解初值,初值的求解采用从可行解到最优解的串行优化策略;在Gauss节点上离散控制变量,利用直接打靶法求解精确最优解.仿真结果表明,本文提出的轨道优化方法具有较强的鲁棒性和快速收敛性.     

基于近似策略的联合优化方法

针对优化中收敛速度和优化解全局性的问题,提出了一种联合优化方法:构造原问题的近似模型,使用全局优化方法对近似函数进行优化,得到优化点作为初值,再使用局部优化方法对原问题进行优化.为了获得对原问题更好的近似,改进了径向基插值方法,以优化误差的方法来选择参数.利用临近空间机翼模型的优化对算法进行了测试,结果表明,优化参数的...     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

多核贝叶斯优化的模型决策树算法

构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型。以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasive Weeds Optimization, IWO)算法的AUV全局路径规划方法,并分别与标准IWO算法、全振荡型IWO算法以及粒子群算法等三种路径规划算法比较。仿真结果表明,所提方法具有较强的寻优能力和鲁棒性,可在复杂海战场环境下为AUV高效地规划出满足性能要求的航行路径。     

超燃冲压发动机燃烧室构型优化的试验研究

在直连式超燃冲压发动机试验系统上,通过调节超燃冲压发动机燃烧室壁面扩张角和燃料喷注位置,对燃烧室构型优化进行了试验研究。为了提高试验效率,燃烧室形面调节采用正交试验设计方法进行组织,每个形面进行5种喷注位置的试验,每次试验通过文氏管调节3个当量比的燃料流量。利用试验数据构造燃烧室性能关于构型参数的响应面模型,可用于燃烧室构型优化。通过两次渐进优化获得了性能更优的燃烧室构型,并根据试验数据分析了各构型参数对燃烧室性能的影响,结果表明:优化构型燃烧室的推力增益比基准构型增大了10.4%;燃烧室性能受各构型参数的强烈耦合影响。