简介：摘要：本文介绍了一种新的高效优化方法“基于教与学的优化”。该方法研究了教师对学习者的影响。与其他受自然启发的算法一样，TLBO也是一种基于总体的方法，并使用大量的解决方案来进行全局解决方案。人口被认为是一组学习者或一组学习者。TLBO的过程分为两部分：第一部分是“教师阶段”，第二部分是“学习阶段”。“教师阶段”指向教师学习，“学习者阶段”指通过学习者之间的互动来学习。

简介：[摘要] PID控制算法是经典的工业工程控制算法之一，增量式PID控制算法是对传统PID控制算法的优化，但其存在静态误差无法消除的影响，因此本文引入遗传算法对其进行进一步优化，并给出了优化步骤，同时给出了一个用遗传算法进行单环系统增量式PID控制器优化设计的仿真实例，并克服了其静态误差无法消除的问题。

简介：摘要：为实现滨南采油厂管路布局优化，降低生产成本，本文以井站间管线长度最短或产量距离和最小为目标函数，建立了滨南采油厂全局集输管网总体优化模型；在给定约束条件下，采用遗传算法中嵌套蚁群算法的思路对管网布局模型进行同步优化求解，采用蚁群算法对井组进行了划分，选择变尺度法、遗传算法对站址进行了优化。

简介：摘要近年来，随着智能理论、计算机科学的发展出现了许多新的智能计算方法，如模拟退火、人工神经网络，进化计算等，这些新方法的优越性能给机械优化设计的发展带来了可能。将这些新的智能计算方法合理地应用到机械优化设计领域，有可能解决传统优化设计方法进行机械优化设计存在的问题。这里将介绍几种神经网络模型和进化计算等智能优化算法及其在机械优化设计中的应用方法。

简介：摘 要：本文重点讨论了小生境遗产算法和量子粒子群算法的原理和实现方法，并结合算例对比分析了两种优化算法收敛速度、解算精度等方面的性能。结果表明：两种优化算法均有很好的全局收敛性，量子粒子群算法收敛速度更快，算法更稳定，精度略高。

简介：摘要： 针对目前在工业控制中，被控系统往往是多变量、非线性、强耦合的时变系统。多变量系统的回路之间存在耦合，为了得到满意的控制效果，必须对多变量系统实行解耦控制。本文通过增加动量项的方法提高网络学习效率，同时引入粒子群算法（PSO）来训练神经网络PID控制器的参数，并针对多变量控制系统开展仿真验证，取得了满意的控制效果。

简介：摘 要：针对传统粒子群优化算法易早熟收敛的问题，提出一种基于混沌思想的改进粒子群优化算法。该算法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特征，综合了混沌初始化、惯性权重的混沌调节、位置的边界处理、陷入早熟时的混沌遍历搜索等改进措施, 改善了粒子群的随机性与多样性，较好解决了算法的早熟收敛问题。通过3个典型高维测试函数的实验测试表明：改进的混沌粒子群算法在收敛速度、寻优精度和稳定性等方面明显优于传统的粒子群算法。

简介：摘要：随着科技的发展，医学影像设备也正在发生着重大的变化和挑战，应用范围越来越广，性能也在不断提高，功能更趋完善。现代影像设备已经被广泛应用在临床检查、诊断，为医务工作者对患者的诊断和治疗有了非常好的可靠的依据。研究医学图像的人员和医务工作者都希望图像的分析能够显示在屏幕上以便进行分析，这有更加直观、形象的视觉效果。经过十几年的发展，医学诊断设备已经从辅助诊断发展成为辅助治疗的重要手段，并已深入到医学的各个领域。

简介：

简介：摘要：车辆路线问题是配送计划的基本问题，它试图考虑客户的数量，他们的约束以及可用车辆的数量和容量的情况下，以最小的位移成本找到最佳的行进路线。在这项研究中，我们首先描述了旅行商问题和车辆路线模型，然后提出了考虑顾客之间优先约束的多目标车辆路线模型。有不同的元启发式算法可以解决此类 NP难题。本研究提出了一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的求解算法。此外，通过分析一个操作样本，使用区域内客户的数据，考虑问题及其功能的不同约束，并使用惩罚方法和附加的分段约束方法，可以获得最佳的车辆路线。以及对每种算法的结果结合其混合算法进行了演示。

简介：摘要在整个建筑生命周期中，方案设计阶段的各项参数将直接影响着建筑的运行能耗，节能设计的系统观念与效率观念都是实现真正绿色低碳的必要前提。基于此，本文探讨了基于算法的建筑节能优化方法在设计前期的实际应用。

简介：摘要作者以配电网为研究对象，对无功补偿优化算法及相关问题进行了探讨。首先，结合当前中国的电网改造和发展的情况，做了一个简要的总结。本文主要介绍了用电需求的增长与电力供应之间的矛盾。对补偿的方式和优化算法进行分析。希望通过这次初步的讨论能引起更多的关注和广泛的交流，为这方面的理论研究和实际应用提供一些有价值的信息。

简介：【摘要】随着我国民航事业的快速发展，新监视系统的研发与应用已是必然趋势。本文首先对多点定位技术 MLAT 与其他监视技术进行了比较，说明了多点定位技术的优势，并对其最具代表性的两种算法 Taylor 算法和 Chan 算法进行了深入研究以及仿真对比分析，提出了一种约束初值高精度迭代目标定位算法或者称为协同算法，即把 Chan 算法得到的初始解应用于 Taylor 算法，从而得到精度更高的目标位置。

简介：摘要：探究如何使交通规范化和交通合理化，对交通方面进行有效的管理，使危险品运输路径更加的合理和运输过程更加安全是我们现如今研究的一大难题。危险品不同于一般普通货物，如果在运输危险品时出现了不安全状况，不仅对沿线居民的生活造成威胁，而且对周围环境和设施也会带来不可恢复的污染与破坏。对于危险品运输路径优化算法也是现如今重要的一项研究问题，本文对现有相关研究进行整理和分类，把危险品运输路径优化算法的研究分为两大类，即传统的算法研究和群智能的算法研究。最后，在梳理相关研究优缺点的基础上，分析了现有研究中可以改进和完善的内容，并总结了未来研究的趋势和重要方向。

简介： 摘要：本文探讨了智能IC卡数据管理与优化算法的关键问题。首先介绍了智能IC卡技术的基本原理和广泛应用，然后着重讨论了与数据管理相关的挑战，包括数据采集、存储、安全性和分析。随后，探讨了各种优化算法在解决这些问题上的应用，包括数据质量、存储、安全性和分析的优化方法。通过案例研究，我们展示了这些算法在实际应用中的有效性和效益。最后，总结了研究的主要发现，强调了其在提高智能IC卡系统性能和数据管理方面的重要性，以及未来研究的方向。

简介：摘要：为了解决并联供水泵组运行效率低、投入运行数量不合理等问题，本文以四台并联泵组的实例进行了深入研究。在考虑了泵总台数、转速比以及供水需求等约束条件的前提下，通过麻雀搜索算法来建立了一个多目标优化模型，以寻求最优的组合策略。通过对应用实例进行分析，优化后的运行方案使得泵送系统能够更早开始扬水，且运行时长相较于优化前提升了23.58%。同时，总扬水量也得到了显著提升，较之前提升了9.2%。这一优化策略的实施显著提高了泵站的利用效率，为解决现有问题提供了有力的解决方案。

简介：摘要：随着电力系统的不断发展，无功补偿在电力系统优化和稳定运行中起着越来越重要的作用。传统的无功补偿方法主要是通过手动调节和固定设备来实现，但这种方式存在着一些局限性，如难以适应系统负荷变化、难以实现精确控制等问题。随着智能优化算法的兴起，研究人员开始利用这些算法来解决无功补偿问题。智能优化算法具有自主学习、自适应和高效的特点，可以有效地应对复杂的电力系统运行情况和负荷变化。本文主要分析基于智能优化算法的无功补偿策略研究。

简介：摘要

简介：摘要：本文对机器人路径规划的优化算法进行了深入研究。首先介绍了机器人路径规划的基本概念，然后详细比较了基于搜索、梯度、模拟退火和遗传算法的四种优化算法，并分析了它们的优缺点和适用场景。最后，探讨了未来机器人路径规划的研究方向，包括多智能体协同路径规划、强化学习与路径规划的结合、深度学习在路径规划中的应用以及实时路径规划与控制。本文对于推动机器人路径规划技术的发展具有一定的指导意义。

简介：摘 要：城市交通的出行者是交通网络分析的对象，本文针对固定需求随机用户平衡问题，提出了粒子群优化算法并进行数值实验分析，通过构造初始解；设置约束条件控制迭代步长，根据适应度函数求出粒子自身历史最优位置和群体全局最优位置并更新速度和位置向量；同时在迭代更新过程中保证同一OD对各有效路径上流量之和等于其交通需求，最后达到设置的迭代次数，输出OD对各路径流量。结果表明用粒子群算法求解随机用户平衡问题有效可行，迭代收敛较快。