为了发挥粒子群算法和专用遗传算法的各自优点,提出了一种将二者结合的切换优化策略.该策略前期采用一种基于种群最优个体混沌化的混沌粒子群算法,后期选用专用遗传算法.通过大量仿真实验确定了在迭代代数、种群标准差和最优个体适应度差三种切换指标下各自的最优切换条件.与单一专用遗传算法和单一混沌粒子群算法的仿真对比表明:本文提出的切换优化策略在综合路径长度、平滑性和规划时间三个性能指标后具有一定的优越性

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

研究了搅拌磨超细粉磨金精矿的工艺,考察了主要参数对粉磨效果的影响.结果表明,通过优化磨矿过程中各种影响因素,可以获得细度-20μm>99%的金精矿产品

调径 变矩型抽油 机将 常轨游梁平衡 型抽 油机 的后臂 下偏一个角 度 ，变 力臂 、变 配重 ，实现 了变平衡力 矩 。文章对其几何 尺寸与平衡参 数进行 了优化设计 ，证实该 机 型曲柄 轴 的均方根 扭矩 比异 相型减 少 了 31．2％ ，最 大扭矩减少了35、3％，平衡效果显著。但净扭矩曲线存在负值 ，建议增加曲柄二次平衡 ，设计成复合平衡型抽油 机

影响曲轴锻后组织的主要因素有变形量、终锻温度、金属流动及锻后冷却. 本文采用数值模拟的方法研究了曲轴用非调质钢1538MV的锻造过程,并对轧材原料和曲轴成品的显微组织进行了分析,探讨了模锻变形对曲轴显微组织的影响. 研究结果表明,曲轴较高的锻造温度和较小的变形量使得曲轴的锻后组织较轧材有所粗化. 曲轴变形过程中的温度和应变分布不均导致了曲轴组织的不均匀. 曲轴的铁素体含量和珠光体片层间距都低于轧材,且部分位置出现了贝氏体组织,这说明曲轴锻后的相变区冷速过快,应当进一步优化曲轴锻后冷却制度. 另外,曲轴锻造过程中的偏析区金属流动对曲轴的锻后组织产生了明显的影响,也是造成贝氏体组织产生的原因,应严格控制轧材的质量. 研究结果为轧材质量的提升和曲轴锻造工艺及锻后冷却制度的优化指明了方向

利用灰色关联度分析方法,研究了与石钢煤气发生、消耗相关联的因素,根据煤气发生、消耗量与其相关影响因素间的关系建立了石钢煤气预测模型,并在此基础上开发了石钢煤气优化系统,实现了煤气资源的合理利用与分配

本文建立两步规划模型完成出版社的资源优化配置，将总数一定（500）的书号合理分配给各个课程。第一阶段总社依据课程强势度大小将书号分配给各分社，第二阶段分社以赢利最大为目标将所得书号分配给所属的各个课程

页岩气储层中存在大量的纳微米孔隙，且孔隙裂缝结构复杂，气体渗流阻力大，存在多尺度渗流的问题；页岩气储层压力扰动随时间向外传播并非瞬时到达无穷远，其渗流规律就是一个压力扰动边缘动边界的问题。基于对以上问题的研究，本文建立了渗透率分形分布和高斯分布的渗透率表征模型，对不同形态缝网压裂特征就渗流规律进行了描述，并利用稳态依次替换法，考虑页岩储层中扩散、滑移及解吸作用，进一步研究了多级压裂水平井不稳定渗流压力扰动的传播模型，得到不同压裂条件下压力扰动边界随时间变化的关系，并结合我国南方海相龙马溪组页岩气藏储层参数，应用MATLAB编程。研究表明：压力传播动边界随时间增加逐渐向外扩展，渗透率越小，压力传播越慢；未压裂储层压力传播速度<渗透率分形分布压裂储层传播速度<渗透率高斯分布压裂储层传播速度。对于渗透率极低的页岩气储层，压力传播慢，气井自然产能低，必须对页岩气储层进行大规模的储层压裂改造，并控制压裂程度，以提高页岩气开发效果；基于压力传播动边界的扩展优化页岩储层压裂井段间距90 m，优化渗透率分形分布压裂井井间距318 m，渗透率高斯分布压裂井井间距252 m。因此应合理控制页岩储层压裂改造规模，实现优产高产。模型模拟结果与实际生产数据拟合较好，验证了本研究理论模型的适用性

研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题，提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法。算法中包括步长在内的参数会影响收敛性，需要先进行收敛分析，再根据收敛条件设置合适的参数。本文首先针对一般的定步长迭代格式，提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式，它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法。然后，针对所考虑的分布式梯度算法，构造了合适的李雅普诺夫函数，并根据收敛条件得到了算法参数设定范围，避免了繁冗复杂的分析论证。本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法

对一种已有的自适应算法进行了改进,并将该算法思想引入到粒子群算法的改进中,在种群进化到一定代数时按照改进自适应算法改变搜索范围的大小,实现了自动调整搜索范围、提高收敛速度和精度并可有效防止粒子群算法早熟收敛的目的,同时通过实验仿真进行了验证.将该改进粒子群算法应用到热连轧机精轧机组的负荷分配优化计算中,程序运行时间小于5s,满足实时性的要求,为其提供了一种更为有效的优化手段