基于深度优先搜索与增量式求解的极小一阶不可满足子式提取算法

随着寄存器传输级甚至行为级的硬件描述语言应用越来越广泛,基于一阶逻辑的可满足性模理论(Satisfiability Modulo Theories,SMT)逐渐替代布尔可满足性(Boolean Satisfiability,SAT),在VLSI形式化验证领域具有更加重要的应用价值。而极小不可满足子式能够帮助EDA工具迅速定位硬件中的逻辑错误。针对极小SMT不可满足子式的求解问题,采用深度优先搜索与增量式求解策略,提出了深度优先搜索的极小SMT不可满足子式求解算法。与目前最优的宽度优先搜索算法对比实验表明:该算法能够有效地求解极小不可满足子式,随着公式的规模逐渐增大时,深度优先搜索算法优于宽度优先搜索算法。     

求解布尔不可满足子式的消解悖论算法

求解布尔不可满足子式在超大规模集成电路设计与验证领域都具有非常重要的理论与应用价值,帮助EDA工具迅速定位错误与不一致。针对求解不可满足子式的非完全方法,提出了消解悖论与悖论解析树的概念,在此基础上提出一种启发式局部搜索算法。该算法根据公式的消解规则,采用局部搜索过程直接构造证明不可满足性的悖论解析树,而后递归搜索得到不可满足子式;算法中融合了布尔推理技术、动态剪枝方法及蕴含消除方法以提高搜索效率。基于随机测试集进行了实验对比,结果表明提出的算法优于同类算法。     

车辆悬挂复合式电磁作动器设计及试验

为缓解电磁悬挂系统振动控制与能量回收之间的矛盾,提高工作可靠性,提出了一种基于电磁减振技术和磁流变阻尼技术的复合式电磁悬挂系统结构方案,并设计了基于无刷电机和磁流变阻尼器,集主动、半主动控制和馈能功能于一体的复合式电磁作动器,同时对复合式电磁作动器的主动出力、变阻尼以及馈能特性进行了试验研究,结果表明:该作动器主动出力范围大,阻尼调节范围宽且馈能效率较高,满足车辆悬挂应用要求。     

变负载下超磁致伸缩作动器非线性动力特性分析

针对应用于混合隔振系统的超磁致伸缩作动器,建立了其耦合磁弹性的动力学方程。在磁致伸缩材料二次畴转模型和均质能量场磁滞模型基础上,分别分析了变应力对Terfenol-D材料饱和磁致伸缩、磁滞算子、矫顽场分布函数以及交互场密度分布函数的影响,并通过实验数据进行最小二乘参数识别和多项式拟合得到了考虑变应力的二次畴转模型和均质能量场磁滞模型,该模型可以有效地应用于变负载下Terfenol-D杆磁致伸缩的计算。通过对作动器耦合磁弹性动力学方程进行数值求解,得到不同频率及不同应力下外部激励磁场与作动器输出位移之间迟滞非线性关系。结果表明:相同频率下增大负载力,滞回环倾斜角度不变但其面积增加,作动器能量转换效率降低,同时负载力对作动器的幅频特性影响十分明显。     

基于改进布谷鸟算法的目标分配问题

针对防空作战中目标分配的实时性、动态性、高效性以及作战决策的稳定性需求,基于种群协同进化思想提出一种免疫-布谷鸟算法。通过建立种群协同进化机制,利用两个种群进行不同方向的搜索并实时进行信息交互,加快算法收敛速度;利用布谷鸟算法参数少、易实现及较好的全局搜索能力,以及基于免疫机制的高斯变异算子较强的局部搜索能力,实现了求解速度和解的精度的平衡问题,提高算法的进化活力和求解效率。仿真实验表明,改进的布谷鸟算法与传统的目标分配算法相比,求解效率和性能上有明显提高,新算法求解目标分配问题是有效可行的。     

基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器

在CPU/GPU异构体系结构计算集群上,建立了基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器。讨论了异构结构上的可压缩流并行算法的并行模式,在CPU上执行计算密集度低、指令复杂的计算任务,在GPU上执行计算密集度高、指令单一的计算任务。通过数个算例,对比了异构并行计算和传统CPU并行计算计算结果和计算效率。将该算法运用于高超声速流动的数值模拟中,数值结果显示,基于MPI+CUDA的异构并行可压缩流求解器鲁棒性好,计算效率较CPU同构并行计算提高10倍以上。     

改进的人工蜂群算法求解武器目标分配问题

为了提高武器目标分配问题求解的效率与性能,提出一种求解武器目标分配问题的改进人工蜂群算法。针对武器目标分配问题模型的离散性特点,设计了解的编码方案,保证种群个体编码满足约束条件;通过控制种群编码熵的大小保证了初始化种群的离散性,加强了种群前期搜索的多样性;引领蜂采用同时保留最优蜜源与次优蜜源的方式,增大了种群局部寻优能力。仿真结果表明,在求解武器目标分配问题时,改进蜂群算法与传统优化算法相比收敛速度更快,求解精度更高,具有很好的应用价值。     

大功率柴油机电液供油提前器控制研究

针对大功率柴油机电控的控制要求,进行了电液供油提前器控制研究.提出了控制总体方案和局部闭环控制策略,介绍了控制硬件组成、软件控制以及采集方法,分析了电液供油提前器的控制模型和控制算法;实验结果表明电液供油提前器系统能满足柴油机的运行要求.     

火炮补弹机构转弹器的设计与研究

为了能够提高自动补弹机构的效率,实现火炮内双层自动化弹仓同时补弹,针对现有自动化弹仓设计了火炮补弹机构的转弹器,对其工作状况进行了初步模拟研究,以验证该设计的可行性。通过构建转弹器的三维模型,进行动力学仿真,并对转弹器中的关键部件进行强度分析,在有限元方法的基础上完成了对转弹器的模拟研究。结果表明该装置能够在规定的时间完成指定的动作,实现弹丸的运输,满足设计指标。转弹器的设计和仿真验证对于优化设计转弹器,提高目前的补弹效率具有一定的参考价值。     

自适应网格交互多模型算法

研究和设计了一种模型集合自适应方法——自适应网格方法。并将其与交互多模型算法相结合,提出了自适应网格交互多模型(AGIMM)算法,它是一种变结构多模型算法。仿真显示它能有效地提高IMM估计器的费效比。     

混合遗传算法及其在运载火箭最优上升轨道设计中的应用

运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解中,为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟问题,结合遗传算法和单纯型算法的优点,设计了两种混合遗传算法。计算结果表明,所设计的混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可以成功地解决一类终端时刻可变飞行器最优控制问题。     

A New Chaotic Genetic Hybrid Algorithm and Its Applications in Mechanical Optimization Design

A new chaotic genetic hybrid algorithm(CGHA) based on float point coding was put forward in this paper.Firstly,it used chaos optimization to search coarsely and produced a better initial population.Then,a power function carrier was adopted to improve the ergodicity and the sufficiency of the chaos optimization.Secondly,the genetic algorithm(GA) was used to search finely and guaranteed the population's evolution.To avoid the search being trapped in local minimum,a chaos degenerate mutation operator was designed to make the search converge to a global optimum quickly.Finally,CGHA was used to solve a typical mechanical optimization problem of shear stress checking for a cylinder helix spring.Compared with traditional penalty function method,chaos-Powell hybrid algorithm and standard GA,CGHA shows better performance in solution precision and convergence speed than those of the algorithms.Therefore,CGHA is a new effective way to solve the problems in mechanical optimization design.     

一种基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

针对传统修正恒模算法(MCMA)收敛速度慢、剩余码间干扰大的缺点,在双模式修正恒模算法(MCMA+DD-LMS)的基础上引入局部信息量和变步长的思想,提出了一种基于修正多模算法(MMMA)的双模式变步长修正多模算法(VS-MMMA+DD-LMS)。经过理论分析和实验仿真,证明改进后的算法较传统算法具有更好的均衡效果。     

An efficient metaheuristic for integrated scheduling and staffing IT projects based on a generalized minimum cost flow network

Scheduling IT projects and assigning the project work to human resources are an important and common tasks in almost any IT service company. It is particularly complex because human resources usually have multiple skills. Up to now only little work has considered IT‐specific properties of the project structure and human resources. In this article, we present an optimization model that simultaneously schedules the activities of multiple IT projects with serial network structures and assigns the project work to multiskilled internal and external human resources with different efficiencies. The goal is to minimize costs. We introduce a metaheuristic that decomposes the problem into a binary scheduling problem and a continuous staffing problem where the latter is solved efficiently by exploiting its underlying network structure. For comparison, we solve the mixed–binary linear program with a state–of–the–art commercial solver. The impacts of problem parameters on computation time and solution gaps between the metaheuristic and the solver are assessed in an experimental study. Our results show that the metaheuristic provides very favorable results in considerable less time than the solver for midsize problems. For larger problems, it shows a similar performance while the solver fails to return feasible solutions. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 59: 111–127, 2012     

求解整数规划问题的一个搜索方法

本文整数规划问题给出一种搜索方法,它类似于求解连续变量优化问题的迭代方法,从一个好的初始可行解出发,寻找一个搜索方向,沿着这个方向求出改进的可行解,然后又开始下一次迭代。此方法简单易行,可以求出问题的最优解或近似最优解,对于整数线性规划问题和整数非线性规划问题的求解都适用,并且容易推广到求解大规校整数线性规划问题。文中附有计算例子,说明方法是有效的。     

带有活动收益不确定特征的成像侦察卫星调度问题

根据区域目标的侦察需求,研究了面向区域目标的多星调度问题。分析了调度问题中活动收益不确定特征,讨论了活动收益的上下界。针对收益不确定的特点,设计了影响力指标用于评估活动对调度方案的影响。基于活动影响力与执行时间设计了一种带局部诱导的禁忌搜索算法,采用分层次的、变评价函数机制引导求解过程趋向多目标优化,在优先提高覆盖率的同时兼顾减少资源消耗。最后,以算例验证了算法的有效性,并通过方案比较说明算法具有较好的寻优能力。     

Models and algorithms for shuffling problems in steel plants

In this article, we study item shuffling (IS) problems arising in the logistics system of steel production. An IS problem here is to optimize shuffling operations needed in retrieving a sequence of steel items from a warehouse served by a crane. There are two types of such problems, plate shuffling problems (PSP) and coil shuffling problems (CSP), considering the item shapes. The PSP is modeled as a container storage location assignment problem. For CSP, a novel linear integer programming model is formulated considering the practical stacking and shuffling features. Several valid inequalities are constructed to accelerate the solving of the models. Some properties of optimal solutions of PSP and CSP are also derived. Because of the strong NP‐hardness of the problems, we consider some special cases of them and propose polynomial time algorithms to obtain optimal solutions for these cases. A greedy heuristic is proposed to solve the general problems and its worst‐case performances on both PSP and CSP are analyzed. A tabu search (TS) method with a tabu list of variable length is proposed to further improve the heuristic solutions. Without considering the crane traveling distance, we then construct a rolling variable horizon heuristic for the problems. Numerical experiments show that the proposed heuristic algorithms and the TS method are effective. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

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。     

时变信道下雷达辐射源个体识别的局部相关检验方法

辐射源个体识别是电子战领域的研究热点。针对时变信道下波形已知的雷达个体分类问题,基于似然比检验提出一种稳健的局部相关检测方法。该方法利用雷达波形中差异度较大的部分生成参考波形,构建假设检验模型进行信号分类,并通过比例因子调节参考波形的差异显著性。仿真实验表明,随着参考波形差异显著性增强,本方法识别性能明显优于直接最大似然比方法,具有较好的抗多径性能。