应用遗传优化算法枚举结构系统的主要破坏模式

根据基因遗传算法的基本原理,提出了一种适用于枚举结构系统主要破坏模式的遗传优化算法,讨论并解决了该法实施过程中的编码技术、适合度函数定义、遗传操作方式等具体技术问题。算例表明：提出的遗传优化算法能够稳定有效地搜索出结构系统的主要破坏模式,从而为进行结构系统的可靠性分析提供了一种崭新的智能方法。     

目标选择优化模型及算法

提出了可用于大威力武器火力分配的目标选择优化模型及算法。内容包括：问题的数学描述、问题的等价变换与分解、问题求解的动态规划算法和不同算法的计算次数比较。     

搜索力最优配置的求解与收敛性分析

讨论了搜索线上搜索力（密度）的最优配置问题,给出了求解的算法。并对其收敛性作了证明。     

神经网络在图象处理中的应用

图象处理是神经网络的一个重要应用领域。本文首先介绍了神经网络的模型、学习规则及其处理能力,在此基础上综述神经网络在图象处理中的应用,重点放在神经网络分类器和Hopfield网络解决图象处理中的最优化问题。     

油料保障力评估方案中的兼容度运用研究

旨在寻求一种从众多备选油料保障力评估方案中产生优化方案的方法,引入 兼容度的概念,并建立了兼容度极大化模型,根据模型建立了油料保障力评估方案优化系 统。利用优化系统对6个部队的油料保障力评估过程中的4个评估方案进行优化,通过计 算、比较、择优,得到了最优评估方案。应用表明运用兼容度优化油料保障力评估方案是合 理和正确的。     

Models for production planning under power interruptions

We present a robust optimization model for production planning under the assumption that electricity supply is subject to uncertain interruptions caused by participation in interruptible load contracts (ILCs). The objective is to minimize the cost of electricity used for production while providing a robust production plan which ensures demand satisfaction under all possible interruption scenarios. The combinatorial size of the set of interruption scenarios makes this a challenging problem. Furthermore, we assume that no probabilistic information is known about the supply uncertainty: we only use the information given in the ILC to identify an uncertainty set that captures the possible scenarios. We construct a general robust framework to handle this uncertainty and present a heuristic to compute a good feasible solution of the robust model. We provide computational experiments on a real‐world example and compare the performance of an exact solver applied to the robust model with that of the heuristic procedure. Finally, we include the operational impact of interruptions such as “recovery modes” in the definition of the uncertainty set. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

基于动网格的翼型设计优化

针对传统基于代理模型的翼型优化的缺陷,提出采用基于动网格的翼型优化;针对基本Hicks-Henne方法后缘不光滑情况进行了改进;采用自编程序实现动网格生成,通过集成商业软件Pointwise和CFD计算软件Fluent完成边界条件生成和流场解算,并实现上述程序和软件间的数据交互和自动化,整个优化流程在iSIGHT平台下执行,优化算例表明基于动网格的翼型优化方法能大幅提高翼型性能,节省大量的重复性操作,增加优化结果的鲁棒性和可信度,是翼型优化中的一种有效方法。     

基于pLSA模型的人体动作识别

提出一种基于主题模型的人体动作识别方法。该方法首先提取时空兴趣点(STIP,space-time interest point)来描述人体运动,然后提出使用慢特征分析(SFA, slow feature analysis)算法计算兴趣点梯度信息不变量最优解,最后使用概率潜在语义分析 (pLSA, probabilistic Latent Semantic Analysis) 模型识别人体动作。SFA计算的梯度不变量最优解可以表示时空兴趣点固有特征,能够无歧义反映时空兴趣点在空间及时间方向上的信息。同时,针对pLSA隐性主题正确性无法保证的缺点,算法将主题与动作标签“一对一”相关,通过监督方式得到主题,保证了训练中主题的正确性。该算法在KTH人体运动数据库和Weizmann人体动作数据库进行了训练与测试,动作识别结果正确率分别在91.50%和97%以上。     

改进的Fisher准则及其在语音聚类中的应用

针对传统的Fisher准则在聚类分析方面的不足,提出了一种新的修正的Fisher准则。通过重新定义类内方差,得出最大Fisher值与最佳聚类数目的对应关系,从而预测出最佳聚类数目。通过对语音库中语音段落的说话者组成结构进行分析,证明了修正后的Fisher准则能有效地优化聚类分析,并显著提高了说话者组成结构分析结果的精度。应用基于修正后的Fisher准则的LBG聚类算法,能为语音操控系统中无监督的说话人自适应提供更可靠的说话人模板库。     

疏通航道反水雷优化模型

为解决疏通航道反水雷作战中的航道选择问题,根据水雷位置确定条件下的反水雷作战特点,运用多目标优化理论建立了与疏通时间最少和雷区航道最短等价的清除水雷数最少和航道倾角绝对值最小疏通航道优化模型。根据疏通航道反水雷作战实际,通过基于完全分层法的单目标模型解算流程、方法,得到优化参数,较好地满足了疏通航道反水雷作战需求。