简介:提出了一种填充粒子群算法(FPSO),用以解决双次级永磁同步直线电机优化设计问题。在有限元分析的基础上,采用支持向量机拟合直线电机结构参数与运行性能参数之间的关系,建立用于优化计算的非参数模型;引入填充函数,对传统粒子群算法进行改进,并采用多峰值函数对算法进行测试,结果表明:FPSO具有良好的快速性和全局收敛性;采用FPSO对电机结构参数进行优化,得到一组最优的电机结构参数。仿真实验表明:采用该算法优化后的电机推力大、推力波动小且峰值电流小,符合电机的优化设计目标。
简介:针对多目标粒子群算法多样性不好、收敛精度不高等问题,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法。该算法设计了一种基于聚类算法的全局引导策略,并对初始惯性权值进行了非线性递减的自适应调整。结合现阶段我军弹药维修任务调配中的实际问题,构建了弹药维修任务调配多目标优化模型。通过算例求解和MATLAB仿真,验证了该算法的Pareto解集具有更好的多样性和收敛性,为我军弹药维修的定量决策提供了参考。
简介:背景:在风险和不确定性的情况下,森林管理的决策是不确定的,因为这一站的发展不能准确预测未来的木材价格是未知的。确定的计算可能会导致偏见的意见,最佳的森林管理。在树的生长,再生,和木材价格包括不确定性的情况下,优化连续覆盖管理的北方森林。方法:预期和自适应优化方法。的自适应方法优化的保留价格函数,而不是固定的切割年。不同木材品种未来价格进行交叉相关的自回归模型。使用一个模型,描述了交叉和不同物种和年再生结果相关模拟在生长模型的高度变化。树的增长预测与个别树模型,预测的基础上,气候变化引起的增长趋势,这是随机的预测。残差的确定性的直径增长模型进行了模拟。他们由随机树的因素和交叉和自相关时间。结果:分析因素,木材价格在一定的管理计划的净现值计算中最不确定的不确定性。生长和气候趋势不显著的风险和不确定性比树生长。随机预期优化导致更多样化的后切架结构比确定性优化获得。当风险和不确定性被包括在分析中时,切割间隔较短。结论:自适应优化和管理导致14%-6%的净现值比管理,是基于预期的优化。增加森林土地所有者的风险规避LED在成熟林早扦插。风险态度对优化结果的影响较小。
简介:本文主要研究了星覆盖性质的拓扑运算,包括迭代的星-Lindelof空间的子空间,以及紧空间的积空间.