摘要：针对复杂产品总体优化设计中设计方案寻优难以通过单一优化算法实现的问题,提出了基于多算法协作优化思路的多算法协作优化框架,详细探讨了框架两方面关键技术:组件化优化算法库和协作优化策略,提出了优化算法组件的接口规范和运行机制,给出了基于全局探索+局部寻优策略的协作优化计算流程。最后,通过一个函数优化算例说明了协作优化框架的可行性和有效性。

摘要：提出推理信息量的概念,将其作为贝叶斯网络连续变量离散化评价标准。在连续变量离散化的过程中,采用遗传算法寻求最优解,设计个体编码方式、交叉算子和变异算子,将推理信息量作为衡量个体适应度的标准。实例分析证明,通过该方法对变量进行离散化后学习得到的贝叶斯网络在推理时能得到更大的推理信息量。

摘要：多方法协作优化是解决复杂系统优化问题的一种有效途径,但在实际应用中,算法开发以及算法调度运行不能有效支持多方法协作优化方案的自动执行。为此,通过分析面向对象的组件技术,提出一种基于组件的优化算法,给出优化算法组件的接口规范及其运行机制,在优化算法组件化设计的基础上,借鉴并行分布计算领域中有向无环图调度的思想,提出多方法协作优化方案的调度运行算法,并通过一个算例演示该调度算法的一般过程。

摘要：目前遗传算法研究中,缺乏对历代群体进化规律的充分利用,因此引入学习机制,设计反映个体自主学习进化规律的自适应算子,并且结合现有的改进遗传算法,提出一种新的自适应遗传算法。最后以两个通用的测试函数为例对算法进行性能测试,结果表明,在采用相同参数的条件下,自适应算子能够以较低的代价提高遗传算法的收敛速度,并获得更好的最终优化结果。

摘要：智能往返小车控制电路大多是基于单片机的,本文介绍的基于模／数电路的小车控制。较之单片机控制电路有如下特点：1）电路简单,器件成本低;2）无须编程,亦不用考虑接口、抗干扰等问题。

摘要：遗传算子是影响遗传算法优化效果的重要因素,针对目前遗传算法研究中对约束优化问题求解的不足,提出基于退火思想的退火选择算子和加权适应度算子,并给出了退火选择算子和加权适应度算子设计方法及其计算过程。在此基础上与现有的遗传算子结合,提出一种新的改进遗传算法,分析了改进遗传算法与基于罚函数遗传算法之间在原理上的区别。最后以两个测试函数为算例对算法进行了性能测试,结果表明改进的遗传算法具有良好的优化性能,能获得更好的优化结果。