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通过引入非优超排序和排挤的多目标处理机制 ,将分布式协同进化MDO算法的能力扩展到多目标的多学科设计优化问题。多目标的分布式协同进化MDO算法在保持各学科充分自治和各学科并行设计优化协同的基础上 ,通过一次运行即可获得具有良好分布的多个Pareto最优解 ,逼近整个Pareto最优前沿。应用于导弹气动 /发动机 /控制三学科两目标设计优化问题 ,与约束法计算结果的对比表明算法能够有效逼近该问题的Pareto最优前沿 ,为设计决策提供了丰富的信息 相似文献
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在考虑多种约束关系基础上 ,提出一种并行与分布式系统中多约束关系的任务分配与调度的共同进化遗传算法。仿真试验结果表明所给算法比传统单种遗传算法更能有效地进行多任务分配与调度 ,具有一定的工程价值 相似文献
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本文介绍了采用进化计算思想研制的机器人轨迹规划系统RTP-1,提出多层次动态结构化编码方案,利用低中高三层进化算法分别优化距离、路径和关节角度偏差,基于多层综合优化策略解决多目标多约束工程优化问题,建立了次序相关问题求解的通用框架。在进化算法中,利用拉马克效应加快轨迹规划速度,在RM-501机械手上实现的任意空间直线和空间曲线轨迹规划具有良好的鲁棒性,规划轨迹的相邻臂构型间具有良好的柔顺性,规划轨迹的臂构型序列具有良好的平滑性。本文所采用的机器人轨迹规划方法具有通用性,可推广应用于各种动力学系统的研制。 相似文献
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采用进化计算思想研制机器学习实际系统,利用隐含并行机制及并行规则触发策略实现多目标优化技术。针对航天员模拟训练评分标准具体任务,采取灵活的多层次动态编码方案,建立多种简洁且完备的进化操作。利用信度分配组桶策略实现竞争机制,依赖进化算法搜索、发现并选择适当规则,引入启发知识产生缺省规则层次以实现多种隐式目标。设计并实现了遗传进化机器学习系统GEML-1,该系统具有良好的鲁棒性和柔顺性。本文的遗传进化机器学习方法,可推广应用于各种军用专家系统和军事决策支持系统的研制,从而为人工智能在军事上的应用提供新的设计方法和实现途径。 相似文献
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传统的导弹设计方法不能很好地实现各子系统设计的协同 ,而多学科设计优化技术十分适合现代计算机网络环境下的多学科协同设计。根据协同进化与MDO在本质上的相似性 ,采用合作协同进化的方法进行MDO算法研究 ,以充分发挥进化算法的优越性。给出了一种基于合作协同进化的MDO算法 ,将该算法应用于导弹的气动 发动机 控制一体化优化设计。 相似文献
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自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率. 相似文献
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电流密度方程的相对论协变式 总被引:3,自引:1,他引:2
从相对论协变性原理出发,得到了电流密度方程满足相对论协变性的自洽展开式.研究表明,只有在考虑了磁场对电流密度的影响情况下,才能得到电流密度四维矢量的自洽的相对论协变式.为满足相对论协变性,电流密度关于电磁场的三阶近似方程应该包括电场强度的三次方非线性项. 相似文献
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在分析了卫星与无人机在执行观测与资源调度上的特性差异基础上,建立了多平台联合对地观测调度问题的数学模型,提出了多平台协同进化调度算法(MPCCPSA)进行求解。MPCCPSA采用分层式协同进化架构解决了不同类型观测方案统一调度生成问题。根据不同类型平台使用特性以及观测目标集合特点,采用分治-合作策略将其分解分配到各平台,顶层的交叉、变异操作保证各种群的多样性,底层的分治、合作算子保证卫星与无人机之间保持观测能力动态互补,在确保可行解的前提下加快收敛速度。仿真实验表明该方法能够有效解决空-天基多类型平台联合观测优化调度问题。 相似文献