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高空舱抽气系统内罚协同优化控制设计与应用
1
作者 黄艳 张和洪 +4 位作者 翟超 但志宏 李晓冬 张楼悦 王鹏 《推进技术》 北大核心 2025年第7期235-249,共15页
高空舱抽气调控系统通过协调控制多个调节阀将压缩机组并网至抽气管网,建立起发动机的环境背压,实现发动机试验的飞行高度模拟。针对抽气调控系统多压缩机组并网过程中效率低、压缩机组压比易超出安全裕度以及抽气管网压力控制品质不佳... 高空舱抽气调控系统通过协调控制多个调节阀将压缩机组并网至抽气管网,建立起发动机的环境背压,实现发动机试验的飞行高度模拟。针对抽气调控系统多压缩机组并网过程中效率低、压缩机组压比易超出安全裕度以及抽气管网压力控制品质不佳等问题,提出一种基于内罚函数的协同优化控制方案与算法。针对压缩机组并网安全运行问题,建立基于内罚函数的安全约束压力优化框架;考虑并网效率低、压力控制品质不佳问题,结合自抗扰控制(ADRC)与PI控制,设计基于内罚函数的协同优化控制算法;模拟多种实际试验工况仿真验证所提出的方案与算法。结果表明:相较于当前采用的独立控制,所提算法能确保机组安全运行的同时提高系统并网效率和控制品质。在发动机排气流量突增、突降扰动工况中,被控压力达到设定值的时间缩短了16.5%,流量突增、突降导致的被控压力最大瞬时波动量分别减小了13.4%,15.5%,调节时间缩短了56%,控制稳定无超调,核心控制阀门摆动量从5%降至0.32%。 展开更多
关键词 高空舱 压缩机组 安全约束 内罚函数 协同优化控制
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基于KS函数的协同优化算法及其应用 被引量：1
2
作者 粟华 谷良贤 龚春林 《航空制造技术》 2011年第6期86-88,91,共4页
多学科设计优化(MDO)是当前航空航天复杂系统设计研究中一个最新、最活跃的领域,针对多学科设计优化中协同算法优化过程中存在的收敛困难、计算量大、费时等问题,提出一种新的系统级约束处理方法,利用KS函数的凝聚特性,将系统级的多个... 多学科设计优化(MDO)是当前航空航天复杂系统设计研究中一个最新、最活跃的领域,针对多学科设计优化中协同算法优化过程中存在的收敛困难、计算量大、费时等问题,提出一种新的系统级约束处理方法,利用KS函数的凝聚特性,将系统级的多个学科约束凝聚成一个拥有光滑高阶可微的可行域单约束,来取代罚函数法中的多个约束,以缓解多约束之间的冲突并加速收敛速度。利用两个典型算例进行测试,结果表明改进方法有效。 展开更多
关键词 ks函数 协同优化方法 罚函数 约束优化
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求解约束优化问题的改进蛇优化算法 被引量：2
3
作者 梁昔明 史兰艳 龙文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期76-87,共12页
结合外点罚函数法与改进蛇优化算法求解约束优化问题,得到一种新的求解约束优化问题的算法WDFSO。算法WDFSO首先通过外点罚函数法将约束优化问题转化为一系列界约束优化问题,然后运用基于变异质心的对立学习策略与种群分类策略改进的蛇... 结合外点罚函数法与改进蛇优化算法求解约束优化问题,得到一种新的求解约束优化问题的算法WDFSO。算法WDFSO首先通过外点罚函数法将约束优化问题转化为一系列界约束优化问题,然后运用基于变异质心的对立学习策略与种群分类策略改进的蛇优化算法对所得界约束优化问题进行求解,进而获得所求约束优化问题的解。为验证算法WDFSO的有效性,选取CEC2006中19个标准约束优化问题进行数值实验,并使用Wilcoxon秩和检验来证明算法的显著性。实验结果表明,与对比算法相比,算法WDFSO求解约束优化问题具有更高的收敛精度和更好的稳定性。最后应用算法WDFSO求解两个工程约束优化问题,结果表明算法WDFSO求解性能更好。 展开更多
关键词 约束优化问题 外点罚函数法 蛇优化算法 对立学习 种群分类策略 数值实验
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一种约束工程设计问题的入侵性杂草优化算法(英文) 被引量：19
4
作者 苏守宝 汪继文 +2 位作者 张铃 方杰 李付鹏 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期885-893,共9页
提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法.该算法模拟杂草克隆、占地生长与繁殖的自然行为,具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点,算法简单而有效,具有准确的全局搜索能力.结合罚函数方法将提出的算法应用于求解工程设... 提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法.该算法模拟杂草克隆、占地生长与繁殖的自然行为,具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点,算法简单而有效,具有准确的全局搜索能力.结合罚函数方法将提出的算法应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果,同时也显示了它在求解复杂工程设计优化问题时的全局寻优能力.进一步实验与统计分析了关于参数选择对算法性能的影响,得到了有利参数选择的结论. 展开更多
关键词 全局优化 入侵性杂草优化 约束设计优化 罚函数方法 智能优化
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一种非线性约束优化的微粒群新算法 被引量：8
5
作者 张喆 孟庆春 +3 位作者 薛任 高云 刘敏 张淑军 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1716-1718,共3页
通过对标准微粒群算法(PSO)改进,采用动态罚函数的方法,提出了一种求解非线性约束优化问题的新算法.由于使用了一种新的适应度函数,该算法具有很强的全局寻优能力.
关键词 全局寻优 微粒群 动态罚函数 适应度函数 非线性约束优化
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基于遗传算法求解约束优化问题的一种算法 被引量：72
6
作者 林丹 李敏强 寇纪凇 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期628-632,共5页
在用遗传算法求解约束优化问题时 ,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键 .通过考虑遗传算法和约束优化问题的某些特点 ,提出将直接比较方法和在进化群体中自适应地保持不可行解比例的策略相结合来处理约束条件的一种新方法 ,并将该... 在用遗传算法求解约束优化问题时 ,处理好约束条件是取得好的优化效果的关键 .通过考虑遗传算法和约束优化问题的某些特点 ,提出将直接比较方法和在进化群体中自适应地保持不可行解比例的策略相结合来处理约束条件的一种新方法 ,并将该方法结合到通用的遗传算法中 .数值实验显示了这种方法的有效性 . 展开更多
关键词 约束优化问题 遗传算法 罚函数法 FPDC
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基于自适应烟花算法的多无人机任务分配 被引量：12
7
作者 马焱 赵捍东 +4 位作者 张玮 陈白禹 邵先锋 张晓东 张跃跃 《电光与控制》 北大核心 2018年第1期37-43,共7页
多无人机任务分配是复杂的多约束多目标非线性优化问题,针对常用智能算法的各自缺陷,结合烟花算法特点,提出使用改进的自适应烟花算法处理该问题。首先建立了该问题的数学模型,使用层次分析法结合灰色关联法求得各指标权重,并用外罚函... 多无人机任务分配是复杂的多约束多目标非线性优化问题,针对常用智能算法的各自缺陷,结合烟花算法特点,提出使用改进的自适应烟花算法处理该问题。首先建立了该问题的数学模型,使用层次分析法结合灰色关联法求得各指标权重,并用外罚函数法将该模型转化为无约束单目标极值问题;然后使用自适应烟花算法求解该模型。为验证自适应烟花算法处理该问题的优越性,分别用几种不同优化算法做仿真计算。结果表明,自适应烟花算法能快速收敛于全局最优解,其结果直观地表述了该复杂情景下合理任务分配方案。 展开更多
关键词 协同任务分配 外罚函数法 烟花算法 多约束多目标优化
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一种新的量子神经网络训练算法 被引量：14
8
作者 孙健 张雄伟 孙新建 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第9期1306-1312,共7页
量子神经网络是一种借鉴量子理论中的态叠加思想而设计的单隐层前馈神经网络,其主要用于数据分类。由于采用多层激励函数神经元,并且在量子间隔训练中采用了新的目标函数,即同类输入数据的隐层节点输出方差最小,从而使量子神经网络具备... 量子神经网络是一种借鉴量子理论中的态叠加思想而设计的单隐层前馈神经网络,其主要用于数据分类。由于采用多层激励函数神经元,并且在量子间隔训练中采用了新的目标函数,即同类输入数据的隐层节点输出方差最小,从而使量子神经网络具备了发掘不同类别数据间模糊性的能力。但由于训练时对量子神经网络权值和量子间隔使用了不同的目标函数,使迭代过程中两者不可避免的会出现相互冲突,从而导致训练迭代次数的增加和网络性能的下降。本文借鉴约束优化理论,在两个目标函数的梯度下降求解中引入了惩罚函数,提出了一种新的量子神经网络训练算法,消除了两个目标函数间的冲突。实验结果表明,本文提出的训练算法可以显著提升训练的速度和网络的性能。 展开更多
关键词 量子神经网络 约束优化 梯度下降 惩罚函数
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改进罚函数法与蝙蝠算法在约束优化中的应用 被引量：6
9
作者 刘云连 伍铁斌 +2 位作者 王俊年 周桃云 成运 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第9期62-67,共6页
设计了一种基于自适应罚函数法和改进蝙蝠算法的约束优化问题求解方法。提出了一种自适应罚函数法,该处理方法综合考虑了约束违反的情况和进化过程的特点,如果某个约束违反的次数越多,则证明该约束越强,赋予惩罚系数越大;种群中的不可... 设计了一种基于自适应罚函数法和改进蝙蝠算法的约束优化问题求解方法。提出了一种自适应罚函数法,该处理方法综合考虑了约束违反的情况和进化过程的特点,如果某个约束违反的次数越多,则证明该约束越强,赋予惩罚系数越大;种群中的不可行解的数量越多,为保持种群的多样性,则约束应该取较小的值,即惩罚系数取较小的值。提出了一种改进的蝙蝠算法,利用混沌的遍历性特点产生初始种群,增强了初始种群的多样性和种群的质量;在考虑了脉冲响度的蝙蝠算法局部搜索中,融入了交叉操作;为防止算法在后期陷入局部最优解,引进了变异操作,保证了群体的多样性。将自适应罚函数法与改进的蝙蝠算法融合起来求解约束优化问题,4个复杂的标准测试函数和2个工程实际问题证明了该约束优化求解方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 蝙蝠算法 自适应罚函数 约束优化问题
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一种非参数惩罚函数的优化演化算法 被引量：8
10
作者 周育人 周继香 王勇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2005年第10期31-33,41,共4页
对约束优化问题的处理通常使用惩罚函数法,使用普通惩罚函数法的困难在于参数的选取。该文提出一种基于演化算法的非参数罚函数算法,对违反约束条件动态地进行惩罚,由适应值的设定来平衡群体中可行解和不可行解的比例,使群体较好地向最... 对约束优化问题的处理通常使用惩罚函数法,使用普通惩罚函数法的困难在于参数的选取。该文提出一种基于演化算法的非参数罚函数算法,对违反约束条件动态地进行惩罚,由适应值的设定来平衡群体中可行解和不可行解的比例,使群体较好地向最优解逼近。使用实数编码的多父体单形杂交演化策略来实现新算法,通过对测试函数的检验,该算法具有稳健、高效、简洁易于实现等特点。 展开更多
关键词 约束优化 演化算法 惩罚函数 单形杂交
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一种求解连续空间约束优化问题的蚁群算法 被引量：9
11
作者 焦留成 邵创创 程志平 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期20-23,共4页
借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续... 借鉴蚁群算法和惩罚函数的思想提出了一种用于求解连续空间约束优化问题的蚁群算法.应用自适应调整惩罚因子的惩罚函数法将约束优化问题转化为无约束优化问题,再结合自适应调整全局选择因子和信息素挥发系数的连续域蚁群算法,求解连续空间约束优化问题.通过对基准测试函数进行编程求解,对比采用固定参数的蚁群算法求解结果,验证了所提改进算法的正确性和有效性. 展开更多
关键词 连续空间 约束优化 蚁群算法 惩罚函数
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一种改进的约束优化粒子群算法 被引量：10
12
作者 吴华伟 陈特放 +1 位作者 胡春凯 许炳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第3期859-861,864,共4页
提出一种新的约束优化粒子群算法。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件。在进化过程中,利用混沌序列初始化种群,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度;引入维变异方法保持... 提出一种新的约束优化粒子群算法。该算法采用非固定多段映射罚函数法处理约束条件。在进化过程中,利用混沌序列初始化种群,选取最优粒子进行局部一维搜索,增强了在最优点附近的局部搜索能力,以加快算法的收敛速度;引入维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 约束优化问题 粒子群算法 非固定多段映射罚函数 维变异
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基于内部罚函数的进化算法求解约束优化问题 被引量：16
13
作者 崔承刚 杨晓飞 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1688-1699,共12页
为解决现有约束处理方法可行解的适应度函数不包含约束条件的问题,提出了一种内部罚函数候选解筛选规则.该候选解筛选规则分别对可行解和不可行解采用内部罚函数和约束违反度进行筛选,从而达到平衡最小化目标函数和满足约束条件的目的.... 为解决现有约束处理方法可行解的适应度函数不包含约束条件的问题,提出了一种内部罚函数候选解筛选规则.该候选解筛选规则分别对可行解和不可行解采用内部罚函数和约束违反度进行筛选,从而达到平衡最小化目标函数和满足约束条件的目的.以进化策略算法为基础,给出了基于内部罚函数候选解筛选规则的进化算法的一个实现.进一步地,从理论和实验角度分别验证了内部罚函数候选解筛选规则的有效性:以(1+1)进化算法为例,从进化成功率方面验证了内部罚函数候选解筛选规则的理论有效性;通过13个测试问题的数值实验,从进化成功率、候选解后代是可行解的比例、进化步长和收敛速度方面验证了内部罚函数候选解筛选规则的实验有效性. 展开更多
关键词 约束优化问题 进化算法 内部罚函数筛选规则 进化策略
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Lagrange乘子初始值和罚因子迭代方式的研究 被引量：4
14
作者 叶峰 邵之江 +1 位作者 梁昔明 钱积新 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期34-38,共4页
以Ｒｏｃｋａｆｅｌｌａｒ乘子罚函数作为基准，利用Ｍａｔｌａｂ强大的数值计算功能，通过数值试验，对Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子初始值和罚因子迭代方式进行了研究，比较了不同的乘子初始值和罚因子迭代序列对算法效率的影响，为大规模优... 以Ｒｏｃｋａｆｅｌｌａｒ乘子罚函数作为基准，利用Ｍａｔｌａｂ强大的数值计算功能，通过数值试验，对Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子初始值和罚因子迭代方式进行了研究，比较了不同的乘子初始值和罚因子迭代序列对算法效率的影响，为大规模优化算法的研究提供了有益的借鉴． 展开更多
关键词 字 乘子罚函数法 约束优化
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带有约束优化的遗传算法求解TSP 被引量：4
15
作者 蒋泰 陈洺均 黄源 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1323-1325,共3页
主要研究用遗传算法解决带有约束的TSP的方法。使用贪婪交叉算子、自适应变异算子和带有精英保留策略的选择算子相结合对基本遗传算法进行了改进,针对实际TSP中的约束条件讨论了罚方法在遗传算法中的应用,提出了自适应的惩罚函数,并将... 主要研究用遗传算法解决带有约束的TSP的方法。使用贪婪交叉算子、自适应变异算子和带有精英保留策略的选择算子相结合对基本遗传算法进行了改进,针对实际TSP中的约束条件讨论了罚方法在遗传算法中的应用,提出了自适应的惩罚函数,并将其与改进后的遗传算法相结合,解决了带有时间约束的TSP。通过对实验结果的比较分析,证明了该方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 旅行商问题 遗传算法 约束优化 罚函数
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基于改进DE算法的难约束优化问题的求解 被引量：10
16
作者 贺毅朝 王熙照 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第13期193-194,217,共3页
基于指数函数的性质,提出简易罚函数法(SPFM),用于有效求解难约束优化问题(COP),并屏蔽选取罚因子的困难性。将SPFM和差分演化相结合,给出一种求解难COP的改进差分演化算法(MDE)。利用MDE求解Bump问题可以得出该问题的多个新的最优解,证... 基于指数函数的性质,提出简易罚函数法(SPFM),用于有效求解难约束优化问题(COP),并屏蔽选取罚因子的困难性。将SPFM和差分演化相结合,给出一种求解难COP的改进差分演化算法(MDE)。利用MDE求解Bump问题可以得出该问题的多个新的最优解,证明MDE在求解难COP时的高效性。 展开更多
关键词 差分演化 约束优化 罚函数法 Bump问题
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解约束优化问题的一种新的罚函数模型 被引量：9
17
作者 胡一波 王宇平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第7期240-243,共4页
罚函数法是进化算法中解决约束优化问题最常用的方法之一,它通过对不可行解进行惩罚使得搜索逐步进入可行域。罚函数常定义为目标函数与惩罚项之和,其缺陷一方面在于此模型的罚因子难以控制,另一方面当目标函数值与惩罚项的函数值的差... 罚函数法是进化算法中解决约束优化问题最常用的方法之一,它通过对不可行解进行惩罚使得搜索逐步进入可行域。罚函数常定义为目标函数与惩罚项之和,其缺陷一方面在于此模型的罚因子难以控制,另一方面当目标函数值与惩罚项的函数值的差值很大时,此模型不能有效地区分可行解与不可行解,从而不能有效处理约束。为了克服这些缺点,首先引入了目标满意度函数与约束满意度函数,前者是根据目标函数对解的满意度给出的一个度量,而后者是根据约束违反度对解的满意度给出的一个度量。然后将两者有机结合,定义了一种新的罚函数,给出了一种新的罚函数模型。并且设置了自适应动态罚因子,其随着当前种群质量和进化代数的改变而改变。因此它很易于控制。进一步设计了新的杂交和变异算子,在此基础上提出了解决约束优化问题的一种新的进化算法。通过对6个常用标准测试函数所作的数据仿真实验表明,提出的算法是十分有效的。 展开更多
关键词 进化算法 约束优化 满意度函数 罚函数
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采用不可微精确罚函数的约束优化演化算法 被引量：8
18
作者 周永华 张旭 毛宗源 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2004年第8期1464-1467,共4页
针对多数已有的采用罚函数的约束优化遗传算法存在优化效果差的问题 ,提出了一种新的求解约束优化问题的演化算法 .借助不可微精确罚函数把约束问题转化为单个无约束问题来处理 .采用混合杂交和间歇变异来提高算法的搜索能力 .
关键词 演化算法 约束优化 不可微精确罚函数
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求解约束优化问题的改进粒子群优化算法 被引量：7
19
作者 米永强 高岳林 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第1期59-63,共5页
针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法... 针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法. 展开更多
关键词 约束优化问题 粒子群优化 全局优化 罚函数 可行基规则
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一种改进的求解约束函数优化问题的演化算法 被引量：3
20
作者 谢柏桥 戴光明 石红玉 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第7期48-50,共3页
带约束的函数优化是函数优化中最多,也是较难的问题。针对这个问题提出一种改进的算法,它是基于遗传算法的非参惩罚函数的函数优化。通过改进广义的目标函数,对不可行解恰当地进行惩罚,并引进柯西组合、柯西变异以及高斯变异,极大地提... 带约束的函数优化是函数优化中最多,也是较难的问题。针对这个问题提出一种改进的算法,它是基于遗传算法的非参惩罚函数的函数优化。通过改进广义的目标函数,对不可行解恰当地进行惩罚,并引进柯西组合、柯西变异以及高斯变异,极大地提高了算法的全局搜索和局部搜索能力,克服传统遗传算法"爬山能力差"的弱点。 展开更多
关键词 约束优化 柯西变异 高斯变异 惩罚函数
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