摘要：在研究可控相间功率控制器(TCIPC)基本原理的基础上,分析了电感、电容支路对带TCIPC联络线传输功率的调节作用及TCIPC阻尼系统功率振荡的机理,设计了一种TCIPC功率振荡阻尼控制器,提出了一种混合的萤火虫算法和模式搜索技术(h-FAPS),该技术综合萤火虫算法的全局搜索能力和模式搜索算法的局部搜索能力,实现了控制器的参数优化。为了解决使用远距离信号可能会影响控制器可靠性的缺点,采用由本地可测量的有功功率信号改进的远程速度偏差信号作为控制器的输入信号。搭建带TCIPC的单机无穷大系统简化模型进行仿真,仿真结果验证了控制器的有效性,该控制器在系统受到干扰后具有良好的阻尼性能,可以起到提高系统稳定性的作用。

摘要：提出了一个求解函数优化问题的高效演化算法,其设计思想由混合选择策略与分类变异策略构成。该算法使用锦标赛选择、轮盘选择相结合的混合选择策略,变异运算分为三类进行:对最好个体实施模式搜索,对适应值排名靠前的三分之一的个体采用柯西变异,而其它个体使用普通变异算子。针对15个测试函数的实验取得了相当好的效果,实验结果表明该算法不仅收敛速度快,而且所求得的解达到或者以相当高的精度逼近最优解。

摘要：针对自然环境中（自然光照和复杂背景条件下）的特定目标模式搜索，利用视觉神经生理学和认知心理学实验结果，归纳出一种仿生目标搜索策略——ＢＯＥＳ（Ｂｉｏｎｉｃ ＯｂｊｅｃｔＥｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｓｔｒａｔｅｇｙ）策略。该策略应用在车牌识别系统中，设计出简捷实用的高效模式搜索算法，解决了快速准确定位车牌的难题。

摘要：传统电子网络环境下的神经网络故障搜索算法,粒子群停滞于局部极值点,故障检测率低。提出电子网络环境下故障数据粒子群融合搜索算法,在基本PSO算法的基础上引入进化速度因子,得到改进的带扰动项PSO算法,避免算法停滞粒子处于局部极值点。在改进PSO算法中设计加速因子,使得每个粒子快速集合到局部最优解,以提高收敛速度。将模式搜索法与改进PSO算法相融合,引导粒子群搜索最优位置,实现电子网络环境下的故障数据搜索。为减少计算量,初始步长使用可伸缩的模式搜索法。实验结果表明,所提算法具有较低的误差、较高的收敛速度。

摘要：针对引力搜索算法早熟收敛和局部收敛能力慢的不足,提出一种改进的引力搜索算法(BGSA-PS),并用于特征选择处理,从原始特征集合中寻找合适且数量较小的特征子集。加入多样性因子更新粒子的速度,扩展全局搜索空间,防止早熟收敛,结合模式搜索法增强并加速局部搜索能力。在UCI分类数据集上的实验结果表明,该方法同原始离散型引力搜索算法及相似算法相比,选取的特征数量较少、分类精度较高,是一种有效的特征选择方法,可广泛用于特征选择领域。

摘要：借助具有强局部搜索能力的混沌模式搜索对人工鱼群算法进行改进研究,改进的算法提高了搜索精度和效率。将改进的算法应用在群体动画的设计当中,改善了传统动画制作过程中存在的不足,真实高效的反应现实群体行为特点,为更好的将智能算法与群体动画设计相结合打下良好的基础,使群体动画研究上升一个高度。

摘要：本文采用Memetic算法进行飞行控制系统PIO评估,提出了一种结合自适应差分进化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI开发的飞机模型ADMIRE为研究对象,利用Memetic算法对存在不确定条件下的飞行控制系统进行评估。评估结果表明,与工业传统网格评估方法相比,改进的优化算法可以在全飞行包线范围内找出最坏的飞行状态,具有更高的可靠性、效率。

摘要：介绍了基于ABS的间接胎压监测系统中使用的参数估计模型。结合最小二乘法思想,采用减小测量误差平方和的思路建模,当误差趋于独立零均值时等效为最优化问题。将估计法与模式搜索法结合估计识别监测参数。理论分析、实验验证模型有较好的精确性。

摘要：具有高的生产效率,低的生产成本是多工序金属加工过程中的关键问题,要想达到上述目标,对金属加工参数进行优化设计是实现上述目标的重要措施之一.从企业生产经营的多目标这个特点出发,建立了一个对每道工序都通用的非线性多目标规划数学模型,并进行了运算,获得了每道工序的最佳加工参数.

摘要：为改善自适应遗传算法局部寻优精度较差的缺陷,提出基于模式搜索的遗传混合算法。在自适应遗传算法的基础上,对进化种群进行模式搜索寻优,使得该混合算法既具有较强的全局搜索能力,又提高了局部寻优精度。以钻井过程中单位进尺成本作为目标函数,以克拉玛依地区已钻井为例对算法进行验证,计算结果表明,该井优化钻压比实际钻压平均值略高;而优化转速与实际钻速平均值相差不大;优化钻头磨损量比实际使用钻头磨损量高,提高钻头使用率能够在一定程度上降低钻井米成本,提高钻井经济效益。研究结果可为制定钻井设计方案提供依据。