Subspace dynamic‐simplex linear interpolation search for mixed‐integer black‐box optimization problems

Design and management of complex systems with both integer and continuous decision variables can be guided using mixed‐integer optimization models and analysis. We propose a new mixed‐integer black‐box optimization (MIBO) method, subspace dynamic‐simplex linear interpolation search (SD‐SLIS), for decision making problems in which system performance can only be evaluated with a computer black‐box model. Through a sequence of gradient‐type local searches in subspaces of solution space, SD‐SLIS is particularly efficient for such MIBO problems with scaling issues. We discuss the convergence conditions and properties of SD‐SLIS algorithms for a class of MIBO problems. Under mild conditions, SD‐SLIS is proved to converge to a stationary solution asymptotically. We apply SD‐SLIS to six example problems including two MIBO problems associated with petroleum field development projects. The algorithm performance of SD‐SLIS is compared with that of a state‐of‐the‐art direct‐search method, NOMAD, and that of a full space simplex interpolation search, Full‐SLIS. The numerical results suggest that SD‐SLIS solves the example problems efficiently and outperforms the compared methods for most of the example cases. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 305–322, 2017     

Optimal maintenance policies for a safety‐critical system and its deteriorating sensor

We consider the integrated problem of optimally maintaining an imperfect, deteriorating sensor and the safety‐critical system it monitors. The sensor's costless observations of the binary state of the system become less informative over time. A costly full inspection may be conducted to perfectly discern the state of the system, after which the system is replaced if it is in the out‐of‐control state. In addition, a full inspection provides the opportunity to replace the sensor. We formulate the problem of adaptively scheduling full inspections and sensor replacements using a partially observable Markov decision process (POMDP) model. The objective is to minimize the total expected discounted costs associated with system operation, full inspection, system replacement, and sensor replacement. We show that the optimal policy has a threshold structure and demonstrate the value of coordinating system and sensor maintenance via numerical examples. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 399–417, 2017     

采用小弹性模量方法的空间飞网构型优化设计

飞网构型设计对提高空间飞网系统的展开抓捕性能具有重要意义。用小弹性模量分析方法对空间飞网构型优化设计问题进行研究。以绳网中内力分布均衡性为优化目标,选取飞网抛射过程中最大受力时刻为研究工况,赋予绳索单元极小弹性模量,进行静力学计算,并以变形后的结果为初始条件进行迭代分析。优化结果表明,绳网中的内力分布随迭代步数的增加而更趋于均匀。在不改变绳网拓扑结构的前提下,所建立的优化设计方法为空间飞网构型优化设计提供了一种参考途径。     

基于族群机制的花朵授粉算法

针对花朵授粉算法易陷入局部极值、收敛速度慢等不足,提出一种具有族群机制的花朵授粉算法。该算法把种群分成多个族群,各族群的最优个体再组成新的种群,进而促进种群间的信息交流,有效地协调种群进化过程中的全局搜索和局部搜索能力,避免个体的早熟收敛,提高算法的全局寻优能力及收敛速度。通过8个CEC2005benchmark测试函数进行测试比较,仿真结果表明,改进算法的寻优性能明显优于基本的花朵授粉算法、粒子群算法和蝙蝠算法,其收敛精度、收敛速度、鲁棒性均较对比算法有较大提高。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

一种楔块式单向超越离合器结构参数优化设计

为优化楔块式单向超越离合器的结构参数,根据漂浮式微型波力发电装置对超越离合器的要求,建立楔块式超越离合器结构参数的数学模型。以体积最小为优化目标,建立接触疲劳强度和各个尺寸的约束条件,并利用Matlab软件的优化工具箱求解数学模型。最后将常规设计参数和优化设计参数进行比较,结果表明:优化设计的体积只有常规设计的72.33%;漂浮式发电装置的传动系统结构更加紧凑,质量更轻。     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

某自动补弹系统翻转机构的优化设计

根据自动补弹系统中翻转机构的功能和设计要求,设计了一种新型的翻转机构,使用ADAMS软件对其进行优化设计,得到相应的曲线和较为理想的结果参数。结果表明通过对翻转机构的优化设计,为自动补弹系统翻转机构的改进设计起到指导作用,该方法对自动补弹系统中其他机构的优化分析也具有一定参考价值。     

运用粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计

平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标,满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。在飞艇参数建模中引入太阳电池曲面铺装模型以及昼夜能源闭环模型;以整艇重量最小为设计目标,以昼夜能源供需平衡、浮重平衡、推阻平衡三大平衡问题为约束条件,运用粒子群优化算法对飞艇的外形尺寸参数进行优化设计;分析了有效载荷功率需求和功率密度对于飞艇总体设计结果的敏感性。分析结果表明:飞艇总重随有效载荷功率线性增加;飞艇总重随有效载荷功率密度增加而迅速减小,但变化率逐渐变小,飞艇总重趋于稳定。能源系统仿真的结果表明了飞艇总体设计方法的有效性和设计结果的临界特性。