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731.
732.
In this research, we consider robust simulation optimization with stochastic constraints. In particular, we focus on the ranking and selection problem in which the computing time is sufficient to evaluate all the designs (solutions) under consideration. Given a fixed simulation budget, we aim at maximizing the probability of correct selection (PCS) for the best feasible design, where the objective and constraint measures are assessed by their worst‐case performances. To simplify the complexity of PCS, we develop an approximated probability measure and derive the asymptotic optimality condition (optimality condition as the simulation budget goes to infinity) of the resulting problem. A sequential selection procedure is then designed within the optimal computing budget allocation framework. The high efficiency of the proposed procedure is tested via a number of numerical examples. In addition, we provide some useful insights into the efficiency of a budget allocation procedure. 相似文献
733.
734.
针对船艇发动机虚拟维修场景构建过程中模型的高逼真度和实时交互之间的矛盾,提出了降低场景复杂度的初期建模优化技术,以及模型合成后的全景优化技术。通过在发动机虚拟维修训练系统中的综合应用,有效地简化了模型的多边形网格,降低了场景的复杂度,提高了场景的生成速度。 相似文献
735.
Warren B. Powell 《海军后勤学研究》2009,56(3):239-249
Approximate dynamic programming (ADP) is a broad umbrella for a modeling and algorithmic strategy for solving problems that are sometimes large and complex, and are usually (but not always) stochastic. It is most often presented as a method for overcoming the classic curse of dimensionality that is well‐known to plague the use of Bellman's equation. For many problems, there are actually up to three curses of dimensionality. But the richer message of approximate dynamic programming is learning what to learn, and how to learn it, to make better decisions over time. This article provides a brief review of approximate dynamic programming, without intending to be a complete tutorial. Instead, our goal is to provide a broader perspective of ADP and how it should be approached from the perspective of different problem classes. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2009 相似文献
736.
《防务技术》2020,16(3):662-667
In this paper, an improved discharging circuit was proposed to quicken the decay of the current in the drive coil in a reluctance accelerator when the armature reaches the center of the coil. The aim of this is to prevent the suck-back effect caused by the residual current in drive coil. The method is adding a reverse charging branch with a small capacitor in the traditional pulsed discharging circuit. The results under the traditional circuit and the improved circuit were compared in a simulation. The experiment then verified the simulations and they had good agreement. Simulation and experiment both demonstrated the improved circuit can effectively prevent the suck-back effect and increase the efficiency. At the voltage of 800 V, an efficiency increase of 36.34% was obtained. 相似文献
737.
舰炮的炮口扰动是影响舰炮射击精度的重要因素。为了减少舰炮的炮口扰动,优化身管结构,建立了柔性身管的ABAQUS有限元模型,将有限元模型的模态计算值与模态试验值进行比较,发现建立的柔性身管有限元模型是合理可行的。提出了混沌量子粒子群算法与动力学联合优化的方法,进行身管和炮口的多目标优化。优化结果表明,优化后炮口中心的线速度、角速度和角位移与优化前相比显著减小,身管质量有所降低,结构更加合理,该优化方法有效可行,为下一步全炮总体优化设计提供了一定的借鉴。 相似文献
738.
为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。 相似文献
739.
不同故障模式下的可靠性优化问题 总被引:2,自引:1,他引:1
以阀门流体系统为例 ,通过理论分析与数值计算 ,讨论了组成单元具有多个故障模式情形的系统可靠性优化问题 ,对传统的冗余技术作了进一步的发展 ,确立了考虑不同故障模式时可靠性优化的一般模型 ,最后得到了必须根据不同故障模式比率确定配置方式的结论 相似文献
740.
SMV静态混合器的数值模拟 总被引:6,自引:0,他引:6
介绍了静态混合器的种类、特性、工作原理和一种通用计算流体力学软件,Fluent软件.利用Gambit前处理器构造了一个简化的SMV型静态混合器模型,利用Fluent软件数值求解混合器的流场,对模拟结果进行了分析,混合小池对湍动能的产生贡献很大.混合器还能有效改善离散相的分散性. 相似文献