飞行器轨迹优化数值算法综述
最优化方法简明教程—centre
①图与网 破圈法：任取一个圈，去掉一条权最大的边，直到最小树。 避圈法：选最小权的边，避圈前进，直到最小树。 最短路算法： Dijkstra法：从V s给定P标号T标号λ标号（T标号变为P标号λ标号记位置） 反向追踪：列表，d1(V1,V j)→d k(V1,V j)=min(ωij+d k(V1,V i))据最小权反向追踪 网络优化： 最小截集最大流：找到最小截集（弧的集合） 标号法：开始，为的标号， 最小费用最大流： 邮递员问题：通过消灭奇点，找欧拉回路 网络计划图： 最早开始最晚开始机动时间 最早结束最晚结束自由时差 工期优化：人力，费用，工期优化。 费用率=（最短时间费用-正常时间费用）/（正常时间-最短时间）②排队论（保证服务质量，又减少费用） 顾客源→（排队规则）队列→（服务规则）服务机构→离去 服务规则：FCFS，LCFS，随机服务，PR
M(顾客到达)|A(服务时间)|1(服务台数)|∞（容量）|∞（顾客源） N(t)队长N q (t)排队长T(t)顾客逗留时间T q (t)顾客等待时间 L 平均队长L q 平均等待队长W 平均逗留时间W q 平均等待时间 R 为系统利用率 泊松流(M)：无后效性；平稳性；单个性； P 1(t,t+Δt)=λΔt+o(Δt)； o(Δt)=∑∞ 2P n (t,t+Δt);E ξ=D ξ=λt （t 时刻n 个顾客的概率） 负指数分布(M)：无记忆性(P(T>t+s/t>s)=P(T>t));[0,t)至少到达一 个顾客1-P 0(t ）=1-e -t λ,t>0 !)()(K t e t V K t k λλ-= ,2,1,0=K ?? ?<≥-=-0,00,1)(t t e t F t i λξ),2,1( =i 爱尔朗分布(E K )：（相当于泊松流到达后被k 个服务台均分顾客形成） (其中，t>0,E(T)=1/μ,Var(T)=1/μ2k ） )! 1()()(1 >-= --t e k t t f t k μμμ K=1为M ，k=∞定长分布D,k ≥30正态分布近似 G 表示一般相互独立的随机分布 Little 公式：（四者知一即可） μ1 + =q W W W L λ= q q W L λ= ρ+=q L L ∑∞ ==0 n n nP L ∑∑∞=∞ =+=-=s n n m s n q nP P s n L 0 )( 服务率：ρ=λ/μ(λ为到达μ为服务) 排队系统分析：
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述 学生姓名： 学号： 班级： 2014年6月22日
摘要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍，在求解过程中，人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法是一种新兴的演化计算技术，已成为越来越多研究者的关注焦点，智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化是智能优化的一个重要分支，它与人工生命，特别是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为，利用群体中个体之间的信息交互和合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词：群智能；最优化；算法
目录 摘要 (1) 1 概述 (3) 2 定义及原理 (3) 2.1 定义 (3) 2.2 群集智能算法原理 (4) 3 主要群智能算法 (4) 3.1 蚁群算法 (4) 3.2 粒子群算法 (5) 3.3 其他算法 (6) 4 应用研究 (7) 5 发展前景 (7) 6 总结 (8) 参考文献 (9)
1 概述 优化是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。 因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 和粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2.1 定义 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索和优化过程模拟成个体的进化或觅食过程，用搜索空间中的点模拟自然界中的个体；将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力；将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索和优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而，形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法，是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都是建立问题的目标函数，求目标函数的最优解，因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下： 求： ,,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中， i X 为设计变量；)(X f 为被优化的目标函数；0)(≤X g j 为约束函数；Ω为设计变量的 可行域。
现代优化方法综述
1.引言 优化设计英文名是optimization design，从多种方案中选择最佳方案的设计方法。它以数学中的最优化理论为基础，以计算机为手段，根据设计所追求的性能目标，建立目标函数，在满足给定的各种约束条件下，寻求最优的设计方案。 第二次世界大战期间，在军事上首先应用了优化技术。1967年，美国的R.L.福克斯等发表了第一篇机构最优化论文。1970年，C.S.贝特勒等用几何规划解决了液体动压轴承的优化设计问题后，优化设计在机械设计中得到应用和发展。随着数学理论和电子计算机技术的进一步发展，优化设计已逐步形成为一门新兴的独立的工程学科，并在生产实践中得到了广泛的应用。通常设计方案可以用一组参数来表示，这些参数有些已经给定，有些没有给定，需要在设计中优选，称为设计变量。如何找到一组最合适的设计变量，在允许的范围内，能使所设计的产品结构最合理、性能最好、质量最高、成本最低（即技术经济指标最佳），有市场竞争能力，同时设计的时间又不要太长，这就是优化设计所要解决的问题。一般来说，优化设计有以下几个步骤：①建立数学模型。②选择最优化算法。③程序设计。 ④制定目标要求。⑤计算机自动筛选最优设计方案等。 2.数学模型 优化设计的数学模型是对优化设计工程问题的数学描述，它包含设计变量、目标函数和设计约束三个基本要素。 2.1设计变量 2.1.1基本参数 a、定义：在设计过程中进行选择变化并最终确定的各项独立参数称为设计变量。 b、说明：在设计选择过程中，这些设计变量是变量，但它们一旦被确定后，设计对象也 就完全确定了。最优化设计是研究怎样合理地优选这些设计变量的一种现代设计 方法。在设计过程中，凡根据设计要求事先给定的，不是设计变量而是设计常量。 2.1.2设计方案的表现形式 a、设计空间：由n个设计变量为坐标所组成的时空间称作设计空间。 b、设计变量的表示法 （1）坐标表示法：一维问题→一个设计变量→数轴上的一个点 二维问题→两个设计变量→平面直角坐标系上的向量 三维问题→三个设计变量→空间直角坐标系的向量
文化结构的产品设计方法综述
文化结构的产品设计方法综述产品设计师通过以用户为主体的设计方法，归纳出产品设计的几大重要因素组成的体系（产品—人—环境）。其细分为：（1）用户相关的使用、心理等用户（人）核心体系；（2）产品本身所具备的功能品质等产品体系；（3）产品外环境所承载的品牌、潮流等因素的环境体系。层次化结构则将该体系由表至里进行了区分与归纳。 层次化结构的构成 产品设计中，以汽车造型设计为主要特征代表的形态设计派的设计宗旨是从外观造型的线条、曲面、空间体上打造设计哲学理念，或是简洁、或是优雅、或是灵动、或是强悍，这些风格一旦被塑造定型并确定了它的文化性质，即成为了某个品牌某个风格的一种文化语言，有时，这些风格与传统文化的某些特征具有相同之处或者如出一辄，此时，设计便可相通。有时，设计师试图通过在产品表面贴纹样而提高产品的文化底蕴，笔者认为这仅仅是产品设计的一个最简单的途径，也仅仅是文化传承的最浅层次，容易被认为是“俗套的设计”，因此其层次关系有待深入挖掘。层次化知识结构，将其解析为：基于层次构架与互通性的传统文化精神与产品设计的知识结构。层次上的构架包括：表层、中层、内层、核层。表层内容：传统文化表现为纹样符号，而产品设计的表现为图形美化装饰；中层内容：传统文化表现为风格样式，而产品设计表现为形态样式；内层内容：传统文化表现为行为习惯，产品设计表现为方式、功能；核层内容：传统文化表现为精神与文化内涵，产品设计表现为品牌形象、理念、品质内涵。朴素简洁
的无印良品CD播放器无印良品CD播放器产品设计，通过一根拉绳操作音乐播放与停止，裸露的旋转CD盘面给人简单而美妙的观感。此设计无疑是对产品与文化深层次的挖掘与表现的设计构思。如此设计需要大胆与锐利的目光，传统文化中没有CD播放器，而CD播放器的操作一直都被认定为有几个按钮的操作方式。笔者认为，这样的设计并非仅仅对风格的追求，并非因为风格的框架所决定的，而是对文化与产品层次挖掘的成果。无印良品的产品包装以简单朴素为特色风格，使用环保的无漂白纸张作为商品袋，给人以新鲜、纯粹的感觉[3]。从表1可知，该产品的设计是通过对产品进行深入挖掘，发现了文化的对等性，而将两者融合，最终在产品的外观中体现出融合的结果，这是文化在现代化产品设计上应用的典型例子。装饰华丽的诺基亚“回纹”手机曾盛极一时的诺基亚回纹系列手机，可谓文化（符号）与产品结合的经典，无论是纹样还是材质，无论是触感还是交互，这款手机的设计都给人强烈的文化刺激。虽然曾有人质疑其过于花哨的外表，但没有人怀疑它的商业成功。多少年后的今天，从另外一个新的视角去看，这款产品的设计，在设计手法上表达了“文化”的哪个方面、层面？用户体验设计的经典——iPhone手机目前依然风靡全球的苹果iPhone手机以独特的操作体验、简练的形式给人眼前一亮的感觉，使用过的人无不被这种技术和设计带来的操作体验而折服。iPhone手机的成功更多的是对产品的理解，同时在工业设计上对用户为中心的PHE设计体系的客观分析。 基于文化应用层次化结构的产品设计方法
国内外沥青路面设计方法综述
国内外沥青路面设计方法综述 周利,蔡迎春,杨泽涛 (郑州大学环境与水利学院,郑州450002) 摘要:当前世界各国众多的沥青路面设计方法,可概括地分为2类:一类是以经验或试验为依据的经验法;一类是以力学分析为基础,考虑环境、交通条件以及材料特性为依据的力学-经验法。简要介绍目前国内外典型设计方法(CBR法、A ASHT O法、S HEL L法、A I法及国内方法),并比较其优缺点,针对现行设计方法,特别是我国设计方法,提出改进意见。 关键词:沥青路面;设计方法;综述 文章编号:1009-6477(2007)04-0036-04中图分类号:U416.217文献标识码:B S ummary of Dome stic&Overseas Asphalt Paveme nt Design M ethod Zhou Li,Cai Y ingc hun,Y ang Zetao 沥青路面是在柔性基层、半刚性基层上,铺筑一定厚度的沥青混合料作为面层的路面结构。以沥青路面为主的柔性路面设计理论与方法研究已有近百年的历史,其发展历程经历了古典法、经验法和力学-经验法3个阶段。当前世界各国众多的沥青路面设计方法大体为后面2种,即以工程使用经验或试验为依据的经验法和以力学分析为基础,考虑环境、交通条件以及材料特性为依据的力学-经验法。为了更好地借鉴前人的研究成果,有助于指导今后设计方法的研究,本文简要介绍目前国内外几种典型的设计方法:(1)经验法的代表方法:CBR法和A AS HTO法;(2)力学-经验法的典型代表:AI法和SHEL L法;(3)我国2004规范(报批稿)采用的设计方法,并作简单评价。 1国外沥青路面设计方法 国外的沥青路面设计方法,可分为经验法和力学-经验法2大类[1]。 1.1经验法 经验法主要通过对试验路或使用道路的实验观测,建立路面结构、荷载和路面性能三者间的经验关系。最为著名的经验设计方法有美国加州承载比(CBR)法和美国各州公路和运输工作者协会(AA SHT O)柔性路面设计法。 1.1.1CBR法[2-3] CBR法是以CBR值作为路基土和路面材料(主要是粒料)的性质指标,通过对已损坏或使用良好的路面的调查和CBR测定,建立起路基土CBR-轮载-路面结构层厚度3者之间的经验关系。利用此关系曲线,可以按设计轮载和路基土CBR值确定所需的路面层总厚度。路面各结构层的厚度,按各层材料的CBR值进行当量厚度换算。不同轮载的作用按等弯沉的原则换算为设计轮载的当量作用。此方法设计过程简单、概念明确,适用于重载、低等级的路面设计,所提出的C BR指标已作为路面材料的一种参数指标得到了广泛应用。如日本的路面设计经验法(T A法)就是以CB R法为基础制定的。 1.1.2AA SHT O法[2,4-5] A AS HTO法是在1958)1962年间A AS HO试验路的基础上建立的。整理试验路的试验观测数据,得到了路面结构-轴载-使用性能三者间的经验关系式。路面结构中的路基土采用回弹模量表征其性质,路面结构层按各层材料性质的不同转换为用一个结构数(S N)表征。AAS HT O方法提出了现时服务能力指数(PSI)的概念,以反映路面的服务质量。PS I是一个由评分小组进行主观评定后得到的指标,它与路面实际状况(坡度变化、裂缝面积、车辙深度、修补面积)之间建立经验关系式,提出了轴载换算的概念和公式,考虑了结构的可靠度和排水条件的影响,这些思想对后来世界各国的设计思想产生了很大的影响。 1.2力学-经验法 力学-经验法首先分析路面结构在荷载和环境作用下的力学响应(应力、应变、位移),利用在力学 公路交通技术2007年8月第4期Technology of Highw ay and Transport Aug.2007No.4 收稿日期:2007-01-10
最优化方法及应用
陆吾生教授是加拿大维多利亚大学电气与计算机工程系 (Dept. of Elect. and Comp. Eng. University of Victoria) 的正教授, 且为我校兼职教授，曾多次来我校数学系电子系讲学。陆吾生教授的研究方向是：最优化理论和小波理论及其在1维和2维的数字信号处理、数字图像处理、控制系统优化方面的应用。 现陆吾生教授计划在 2007 年 10－11 月来校开设一门为期一个月的短期课程“最优化理论及其应用”（每周两次，每次两节课），对象是数学系、计算机系、电子系的教师、高年级本科生及研究生，以他在2006年出版的最优化理论的专著作为教材。欢迎数学系、计算机系、电子系的研究生及高年级本科生选修该短期课程，修毕的研究生及本科生可给学分。 上课地点及时间：每周二及周四下午2:00开始，在闵行新校区第三教学楼326教室。（自10月11日至11月8日） 下面是此课程的内容介绍。 ----------------------------------- 最优化方法及应用 I. 函数的最优化及应用 1.1 无约束和有约束的函数优化问题 1.2 有约束优化问题的Karush-Kuhn-Tucker条件 1.3 凸集、凸函数和凸规划 1.4 Wolfe对偶 1.5 线性规划与二次规划 1.6 半正定规划 1.7 二次凸锥规划 1.8 多项式规划 1.9解最优化问题的计算机软件 II 泛函的最优化及应用 2.1 有界变差函数 2.2 泛函的变分与泛函的极值问题 2.3 Euler-Lagrange方程 2.4 二维图像的Osher模型 2.5 泛函最优化方法在图像处理中的应用 2.5.1 噪声的消减 2.5.2 De-Blurring 2.5.3 Segmentation ----------------------------------------------- 注：这是一门约二十学时左右的短期课程，旨在介绍函数及泛函的最优化理论和方法，及其在信息处理中的应用。只要学过一元及多元微积分和线性代数的学生就能修读并听懂本课程。课程中涉及到的算法实现和应用举例都使用数学软件MATLAB 华东师大数学系
智能优化算法综述
智能优化算法的统一框架 指导老师：叶晓东教授 姓名：李进阳 学号：2 班级：电磁场与微波技术5班 2011年6月20日
目录 1 概述 (3) 2群体智能优化算法.................................. 错误!未定义书签。 人工鱼群算法 (4) 蚁群算法 (5) 混合蛙跳算法 (9) 3神经网络算法 (10) 神经网络知识点概述 (10) 神经网络在计算机中的应用 (11) 4模拟退火算法 (15) 5遗传算法.......................................... 错误!未定义书签。 遗传算法知识简介 (17) 遗传算法现状 (18) 遗传算法定义 (19) 遗传算法特点和应用 (20) 遗传算法的一般算法 (21) 遗传算法的基本框架 (26) 6总结 (28) 7感谢 (29)
1概述 近年来，随着人工智能应用领域的不断拓广，传统的基于符号处理机制的人工智能方法在知识表示、处理模式信息及解决组合爆炸等方面所碰到的问题已变得越来越突出，这些困难甚至使某些学者对强人工智能提出了强烈批判，对人工智能的可能性提出了质疑。众所周知，在人工智能领域中，有不少问题需要在复杂而庞大的搜索空间中寻找最优解或准优解。像货朗担问题和规划问题等组合优化问题就是典型的例子。在求解此类问题时，若不能利用问题的固有知识来缩小搜索空间则会产生搜索的组合爆炸。因此，研究能在搜索过程中自动获得和积累有关搜索空间的知识，并能自适应地控制搜索过程，从而得到最优解或准有解的通用搜索算法一直是令人瞩目的课题。智能优化算法就是在这种背景下产生并经实践证明特别有效的算法。 2群体智能优化算法 自然界中群体生活的昆虫、动物,大都表现出惊人的完成复杂行为的能力。人们从中得到启发,参考群体生活的昆虫、动物的社会行为,提出了模拟生物系统中群体生活习性的群体智能优化算法。在群体智能优化算法中每一个个体都是具有经验和智慧的智能体 (Agent) ,个体之间存在互相作用机制,通过相互作用形成强大的群体智慧来解决复杂的问题。自 20世纪 90年代模拟蚂蚁行为的蚁群算法(ACO)提出以来,又产生了模拟鸟类行为的微粒群算法 ( PSO)、模拟鱼类生存习性的人工鱼群算法、模拟青蛙觅食的混合蛙跳算法 ( SFLA)等。这些群体智能优化算法的出现,使原来一些复杂的、难于用常规的优化算法进行处理的问题可以得到解决,大大增强了人们解决和处理优化问题的能力,这些算法不断地用于解决工程实际中的问题,使得人们投入更大的精力对其理论和实际应用进行研究。群体智能优化算法本质上是一种概率搜索,它不需要问题的梯度信息具有以下不同于传统优化算法的特点: ①群体中相互作用的个体是分布式的,不存在直接的中心控制,不会因为个别个体出现故障而影响群体对问题的求解,具有较强的鲁棒性; ②每个个体只能感知局部信息,个体的能力或遵循规则非常简单,所以群体智能的实现简单、方便; ③系统用于通信的开销较少,易于扩充; ④自
最优化方法及其应用 - 更多gbj149 相关pdf电子书下载
最优化方法及其应用 作者：郭科 出版社：高等教育出版社 类别：不限 出版日期：20070701 最优化方法及其应用 的图书简介 系统地介绍了最优化的理论和计算方法,由浅入深,突出方法的原则,对最优化技术的理论作丁适当深度的讨论,着重强调方法与应用的有机结合,包括最优化问题总论,线性规划及其对偶问题,常用无约束最优化方法,动态规划,现代优化算法简介,其中前八章为传统优化算法,最后一章还给出了部分优化问题的设计实例,也可供一般工科研究生以及数学建模竞赛参赛人员和工程技术人员参考, 最优化方法及其应用 的pdf电子书下载 最优化方法及其应用 的电子版预览 第一章 最优化问题总论1.1 最优化问题数学模型1.2 最优化问题的算法1.3 最优化算法分类1.4
组合优化问題简卉习题一第二章 最优化问题的数学基础2.1 二次型与正定矩阵2.2 方向导数与梯度2.3 Hesse矩阵及泰勒展式2.4 极小点的判定条件2.5 锥、凸集、凸锥2.6 凸函数2.7 约束问题的最优性条件习题二第三章 线性规划及其对偶问题3.1线性规划数学模型基本原理3.2 线性规划迭代算法3.3 对偶问题的基本原理3.4 线性规划问题的灵敏度习题三第四章 一维搜索法4.1 搜索区间及其确定方法4.2 对分法4.3 Newton切线法4.4 黄金分割法4.5 抛物线插值法习题四第五章 常用无约束最优化方法5.1 最速下降法5.2 Newton法5.3 修正Newton法5.4 共轭方向法5.5 共轭梯度法5.6 变尺度法5.7 坐标轮换法5.8 单纯形法习題五第六章 常用约束最优化方法6.1外点罚函数法6.2 內点罚函数法6.3 混合罚函数法6.4 约束坐标轮换法6.5 复合形法习题六第七章 动态规划7.1 动态规划基本原理7.2 动态规划迭代算法7.3 动态规划有关说明习题七第八章 多目标优化8.1 多目标最优化问题的基本原理8.2 评价函数法8.3 分层求解法8.4目标规划法习题八第九章 现代优化算法简介9.1 模拟退火算法9.2遗传算法9.3 禁忌搜索算法9.4 人工神经网络第十章 最优化问题程序设计方法10.1 最优化问题建模的一般步骤10.2 常用最优化方法的特点及选用标准10.3 最优化问题编程的一般过程10.4 优化问题设计实例参考文献 更多 最优化方法及其应用 相关pdf电子书下载
结构优化方法研究综述
结构优化方法研究综述 结构优化方法研究综述 【摘要】建筑结构优化对建筑整体的稳定性、可靠性、耐久性有非常重要的作用。文章针对建筑结构优化设计的主要因素，以及结构优化的方法等方面做简要的分析，以提高建筑结构的整体的稳定性、耐久性等性能。 【关键词】结构设计；结构优化；结构类型 0引言 建筑结构优化，即在一些建筑结构的设计方案中选取最优的或最适宜的设计方案，它参照数学中的模型最优化原理应用到建筑工程结构设计方案的优化比选中。研究发现，建筑结构在使用过程中是否稳定、耐久、合理等，主要决定于在建筑结构设计时选定的结构类型是否最优、是否最符合工程结构的需要。对于同一座建筑工程项目，不同的结构设计师知识储备不同，因此可能会设计出不同的结构类型、结构体系，但经过结构方案的优化、从而选取最优化的结构类型，提高建筑结构的使用寿命、稳定性能。 1建筑结构优化的主要因素 1.1荷载设计 研究发现，任何一座建筑结构都需要受到水平力和竖向荷载的作用，同时建筑还要承受较大的风荷载、地震力的作用等。当建筑结构的整体高度比较低时，由结构本身的重力引起的竖向荷载对结构的作用比较明显，而水平荷载作用在结构上，产生的内力和位移比较小，往往在计算时不考虑水平荷载的作用；若在较高层建筑设计中，虽然所受到的竖向荷载仍对结构产生较大程度的影响，但水平荷载对建筑结构本身的影响比竖向荷载产生的影响更加强烈。研究表明，随着建筑结构整体高度的逐渐增加，水平荷载对建筑结构产生的影响越将会越来越大，因此，在建筑结构高度较高时，结构所承受的水平荷载对结构的影响则不可忽视。 1.2选取结构类型较轻的
在建筑结构优化过程中，要尽量选取结构体较轻的。在现代结构优化设计中，设计人员越来越重视选用轻质高强材料，从而做大程度上减轻整体结构的自重。由于在多层建筑结构中，水平荷载对结构产生的影响处于较次要地位，结构所承受的主要荷载是竖向荷载。由于多层建筑楼层较少，整体高度相对比较低，结构自重相对来说较轻，对材料的强度要求不是特高。 但随着建筑结构高度的增加，在较多的楼层作用下，结构产生的自重荷载则会比较大，使得建筑结构对基础产生较大的竖向荷载，同时在水平荷载的作用下，结构的竖向构件（柱）中会产生较大的水平剪力和附加轴力。为了使得结构满足刚度和强度的要求，通常采取加大结构构件的截面尺寸，但是加大构件的截面尺寸会使得结构的整体自重增加。因此在高层建筑结构首先应该考虑如何减轻结构的自重。 研究表明，当在高层或超高层建筑结构优化设计时，选用结构强度高、自重较轻的钢结构、高强混凝土结构可以很大程度上减小建筑结构的自重。 1.3 侧向位移 据相关资料表明，建筑结构的侧向位移随着建筑高度的增加而逐渐增大，因此，在建筑结构的优化设计中，对层数较少、高度较低的结构，可以不考虑其侧向位移对结构的影响。但随建筑结构高度的增加，整体结构的侧移对结构产生的影响则不可忽视。 研究表明，由于水平荷载对结构作用产生的侧移随着建筑高度的增加而逐渐增大，且侧移量与结构高度成一定的关系。 在进行高层建筑结构优化设计时，既需要充分考虑建筑结构整体是否具有足够的承载能力，能否承受风荷载的冲击作用，又要求结构具有足够的抗侧移性能，当建筑结构受到较大的水平力作用下，其可以很好地控制产生过大的侧移量，确保结构整体的稳定性能。 与低层或多层建筑相比，高层建筑结构的刚度稍微差一些，在发生地震灾害时，结构的侧向变形更大。为了确保高层建筑结构在进入塑性阶段后，结构整体仍具有较强的抗侧移性能，保持结构的稳定性，则需要在高层建筑结构的构造上采取合适的措施，确保结构具有足够的延性，从而满足结构的刚度要求。
《现代设计方法与理论》课程试题
现代机械设计理论及方法大作业及考试题 一、提交一份现代机械设计理论与方法理论及实际应用综述报告要求：阐述五种以上现代设计方法，参考文献不低于10篇，其中必须包含有英文参考文献。 二、完成现代机械设计理论与方法开卷试题，试卷题目如下： 1、采用系统化设计流程说明某公司今年需要投资研发一款新型汽车的整个设计流程。（20） （1）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的规划设计过程？ 答：首先需要通过市场调研，了解现有汽车的性能特点及市场上不同消费阶层客户对汽车功能、外观、能耗、及性价比的期望，然后与设计、营销人员共同分析讨论研究，明确所设计汽车的类别、目的和任务，最后结合实际现有生产能力的情况策划出生产汽车的品种样式，为后续工作做准备。 （2）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的方案设计过程？ 答：根据前一阶段制定的设计汽车类别和任务要求，利用系统化设计方法确定所设计汽车的总功能，然后将该总功能分解成为单个的分功能（功能元），然后利用物理数学知识及创造技法对该功能元求解，以得到最佳原理解，再通过最佳原理解的组合得到不同的设计方案。最后再根据对汽车的设计任务要求选择最佳设计方案。 （3）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的技术设计过程？ 答：根据方案设计阶段确定的汽车设计方案，召集设计人员初步设计出汽车的设计总图，然后对汽车进行可靠性设计、造型设计和工艺设计，以定性设计出汽车的结构，再选取汽车不同部件的材料、尺寸，通过对汽车进行价值设计、有限元设计、优化设计和动态设计，以定量设计汽车的具体结构尺寸。最后，请专家对这一阶段设计的汽车进行技术评价分析。
（4）请具体阐述采用何种工作方法，如何去完成汽车的施工设计过程？ 答：首先根据对汽车的前期设计和评价分析，对汽车进行总体设计，即通过专家系统、CAD/CAM 等技术设计出汽车的装配图，然后对汽车的零部件进行具体设计，即通过机械制造技术、装配、检验等方法确定汽车具体零部件的图纸，最后编写汽车设计的技术文件，图纸校正和汇总，以得到汽车最终设计说明书。 2、用系统化设计方法分析并提出垃圾清洁系统（车）的总体方案；用一种评价方法进行评价，得出合理方案，并建立该系统优化数学模型。 (20分) 答：首先，通过问卷调查等方式明确垃圾清洁车的总功能——压缩运输物料；然后，对其进行功能分解：压缩运输物料分为压缩物料和运输物料，而压缩物料又分为传动和压缩，运输物料分为传动和移位；再对分功能求解，通过垃圾清洁车的形态学得到具体的分功能解；最后方案组合，从得到的垃圾清洁车众方案中通过评价分析选取出效率高、承载能力强、生产及使用环境友好的垃圾清洁车，即最佳方案。 现代社会垃圾清洁车的生产要求成本低，使用要求寿命长且维修方便。因此采用技术——经济评价法来对垃圾清洁车的设计方案进行评价。 技术——经济评价法即对设计方案就经济和技术方面进行评价，求出加权相对价值，再进行综合比较。 （1）获得垃圾清洁车的技术评价Wt 垃圾清洁车的技术评价目标是求方案的技术价Wt ，就是求出垃圾清洁车的各项技术性能评价指标的评分值和加权系数乘积之和与最高分值的比值： max 1p q p W n i i i t ∑-= 其中，i p 是各项技术评价指标的评分值；i q 是各项评价技术指标的加权系数，11=∑-n i i q ；max p 是最高分。 （2）获得垃圾清洁车的经济评价Wt 垃圾清洁车的经济评价目标是求方案的经济价Ww ，就是求出垃圾清洁车的理想生产成本与实际生产成本的比值：
智能算法综述
摘要：随着计算机技术的飞速发展，智能计算方法的应用领域也越来越广泛，本文介绍了当前存在的一些智能计算方法，阐述了其工作原理和特点，同时对智能计算方法的发展进行了展望。关键词：人工神经网络遗传算法模拟退火算法群集智能蚁群算法粒子群算1什么是智能算法智能计算也有人称之为“软计算”，是们受自然（生物界）规律的启迪，根据其原理，模仿求解问题的算法。从自然界得到启迪，模仿其结构进行发明创造，这就是仿生学。这是我们向自然界学习的一个方面。另一方面，我们还可以利用仿生原理进行设计(包括设计算法)，这就是智能计算的思想。这方面的内容很多，如人工神经网络技术、遗传算法、模拟退火算法、模拟退火技术和群集智能技术等。 2人工神经网络算法“人工神经网络”(ARTIFICIALNEURALNETWORK，简称ANN)是在对人脑组织结构和运行机制的认识理解基础之上模拟其结构和智能行为的一种工程系统。早在本世纪40年代初期，心理学家McCulloch、数学家Pitts就提出了人工神经网络的第一个数学模型，从此开创了神经科学理论的研究时代。其后，FRosenblatt、Widrow和J.J.Hopfield等学者又先后提出了感知模型，使得人工神经网络技术得以蓬勃发展。神经系统的基本构造是神经元(神经细胞)，它是处理人体内各部分之间相互信息传递的基本单元。据神经生物学家研究的结果表明，人的一个大脑一般有1010～1011个神经元。每个神经元都由一个细胞体，一个连接其他神经元的轴突和一些向外伸出的其它较短分支——树突组成。轴突的功能是将本神经元的输出信号(兴奋)传递给别的神经元。其末端的许多神经末梢使得兴奋可以同时传送给多个神经元。树突的功能是接受来自其它神经元的兴奋。神经元细胞体将接受到的所有信号进行简单处理(如：加权求和，即对所有的输入信号都加以考虑且对每个信号的重视程度——体现在权值上——有所不同)后由轴突输出。神经元的树突与另外的神经元的神经末梢相连的部分称为突触。 2.1人工神经网络的特点人工神经网络是由大量的神经元广泛互连而成的系统，它的这一结构特点决定着人工神经网络具有高速信息处理的能力。人脑的每个神经元大约有103～104个树突及相应的突触，一个人的大脑总计约形成1014～1015个突触。用神经网络的术语来说，即是人脑具有1014～1015个互相连接的存储潜力。虽然每个神经元的运算功能十分简单，且信号传输速率也较低(大约100次/秒)，但由于各神经元之间的极度并行互连功能，最终使得一个普通人的大脑在约1秒内就能完成现行计算机至少需要数10亿次处理步骤才能完成的任务。人工神经网络的知识存储容量很大。在神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系。它分散地表示和存储于整个网络内的各神经元及其连线上。每个神经元及其连线只表示一部分信息，而不是一个完整具体概念。只有通过各神经元的分布式综合效果才能表达出特定的概念和知识。由于人工神经网络中神经元个数众多以及整个网络存储信息容量的巨大，使得它具有很强的不确定性信息处理能力。即使输入信息不完全、不准确或模糊不清，神经网络仍然能够联想思维存在于记忆中的事物的完整图象。只要输入的模式接近于训练样本，系统就能给出正确的推理结论。 [!--empirenews.page--]正是因为人工神经网络的结构特点和其信息存储的分布式特点，使得它相对于其它的判断识别系统，如：专家系统等，具有另一个显著的优点：健壮性。生物神经网络不会因为个别神经元的损失而失去对原有模式的记忆。最有力的证明是，当一个人的大脑因意外事故受轻微损伤之后，并不会失去原有事物的全部记忆。人工神经网络也有类似的情况。因某些原因，无论是网络的硬件实现还是软件实现中的某个或某些神经元失效，整个网络仍然能继续工作。人工神经网络是一种非线性的处理单元。只有当神经元对所有的输入信号的综合处理结果超过某一门限值后才输出一个信号。因此神经网络是一种具有高度非线性的超大规模连续时间动力学系统。它突破了传统的以线性处理为基础的数字电子计算机的局限，标志着人们智能信息处理能力和模拟人脑智能行为能力的一大飞跃。 2.2几种典型神经网络简介 2.2.1多层感知网络(误差逆传播神经网络) 在1986年以Rumelhart和McCelland为首的科学家出版的《ParallelDistributedProcessing》一书中，完整地提出了误差逆传播学习算法，并被广泛
现代优化设计方法的现状和发展趋势
M ac hi neBuil di ng Auto m atio n,D ec2007,36(6):5~6,9 现代优化设计方法的现状和发展趋势 王基维1,熊伟2,李会玲1,汪振华3 (1.宁波职业技术学院,浙江宁波315800;2.湖南生物机电职业技术学院,湖南长沙410126; 3.南京理工大学,江苏南京210094) 摘要:优化设计是近年来发展起来的一门新学科,为机械设计提供了一种重要的科学设计方 法。优化设计在解决复杂设计问题时,能从众多设计方案中寻到尽可能完美或最适宜的设计 方案。对现代优化设计方法进行了概括和总结,展望了现代优化设计的发展方向和发展趋势。 关键词:优化设计;机械设计;发展趋势 中图分类号:T H122文献标识码:B文章编号:167125276(2007)0620005202 Develop ing T rend on M odern O pt im a l Design M ethods WANG J i2wei1,XI ONG W ei2,LI H u i2li ng1,WANG Zhen2hua3 (1.Ni ngbo Voca ti on Te chno l ogy C o ll e ge,N i n gbo315800,C h i na; 2.Huna n B i o l ogy Me c ha ni c a la nd E l e c tri c a lP ro f e ss i ona lTe chno l ogy C o ll ege,C ha ngsha410126,C h i na; 3.Na n ji ng Un i ve rs ity o f S c i e nc e a nd Te chno l o gy,Na n ji ng210094,C h i n a) Abstr ac t:As a new d i s c i p l i ne,o p tm i a l de s i gn p rov i de s an m i p o rtan t sc i en tifi c de s i gn m e t h od f o r e ng i nee https://www.360docs.net/doc/3b1555479.html, i ng op tm i a ld es i gn, t he y can fi nd o ut a nea rl y pe rf e ct o r op tm i um des i gn s ch em e fr om l o ts o f feas i b l e ap p r o ache s.T he p ape r s um m a ri ze s t he de ve l o p i ng trend a nd d ir e cti o n o f t he m ode rn op tm i a l des i gn m e t hod s. K ey word s:op tm i a ld es i g n;m a ch i n e des i gn;de ve l o p t re nd 0引言 机械设计与制造是机械工程领域中最重要的内容,而机械设计又是机械制造的前提。优化设计(opti m a l de2 si gn)是近年来发展起来的一门新的学科,优化设计为机械设计提供了一种重要的科学设计方法,在机械设计上起着重要的作用,使得在解决复杂设计问题时,能从众多的设计方案中寻到尽可能完美的或最适宜的设计方案[1]。实践证明,在机械设计中采用优化设计方法,不仅可以减轻机械设备质量,降低材料消耗与制造成本,而且可以提高产品的品质和工作性能[2]。文中初步论述了机械优化设计方法的发展现状和趋势。 优化设计方法[3]是数学规划和计算机技术相结合的产物,它是一种将设计变量表示为产品性能指标、结构指标或运动参数指标的函数(称为目标函数),然后在产品规定的性态、几何和运动等其它条件的限制(称为约束条件)的范围内,寻找满足一个目标函数或多个目标函数最大或最小的设计变量组合的数学方法。优化设计方法已成为解决复杂设计问题的一种有效工具。 1优化设计方法及应用现状 优化设计的基础和核心是优化理论和算法。迄今为止,己有上百种优化方法提出,这里重点介绍以下几种优化方法[4,5]。 a)线性逼近法:线性逼近法SLP是将原非线性问题转化为一系列线性优化问题,通过求解线性优化问题得到原问题的近似解。根据形成线性优化的方法不同,可以得到不同的线性逼近法。常用的线性逼近法有近似规划法和割平面法; b)遗传算法[2,6,14]:遗传算法GA(genetic a l gorith m s)是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法。它是1962年首先由美国密执安大学的J.H.H olland教授提出、随后主要由他和他的一批学生发展起来的[7],并在1975年的专著中作了介绍,首先提出了以二进制串为基础的基因模式理论,用二进制位串来模拟生物群体的进化过程。进化结束时的二进制所对应的设计变量的值即为优化问题的解。GA方法的主要优点是具有很强的通用优化能力,它不需要导数信息,也不需要设计空间或函数的连续性条件,其优化搜索具有隐性并行性,可以多点同时在大空间中作快速搜索,因此有可能获得全局最优解。由于G A有着其他优化算法不可比拟的优点,因此,GA的应用非常广泛,取得大量研究应用成果。在结构优化设计方面的如离散结构的遗传形状优化设计[8]、悬臂扭转结构和梁结构的优化设计[9]、桁架和薄壁的结构优化问题[10]等。在文献[11]中对平面四杆机构的遗传优化设计进行了研究。文献[12]介绍了一个用于ZL40装载机的直齿圆锥齿轮差速器的优化设计问题,用GA中的实数编码进行优化求解,取群体大小为50,交叉率为0.2,变异率为0.5,经过120代的进化并经圆整后得到最优解。文献[15]中通过把机械方案设计过程看作是一个状态空间的求解问题,用遗传算法控制其搜索过程,完善了新的遗传编码体系,为了适应新的编码体系重新构建了交叉和变异等遗传操作,并利用复制、交换和变异等操作进行一次次迭代,最终自动生成一组最优的设计方案。 此外,G A还应用在函数优化、机械工程、结构优化、电工、神经网络、机器学习、自适应控制、故障诊断、系统工程调度和运输问题等诸多领域中[13]; #5 #
群智能优化算法综述
现代智能优化算法课程群智能优化算法综述学生姓名: 学号: 班级: 2014年6月22日
摘要 工程技术与科学研究中的最优化求解问题十分普遍,在求解过程中,人们创造与发现了许多优秀实用的算法。群智能算法就是一种新兴的演化计算技术,已成为越来越多研究者的关注焦点,智能优化算法具有很多优点,如操作简单、收敛速度快、全局收敛性好等。群智能优化就是智能优化的一个重要分支,它与人工生命,特别就是进化策略以及遗传算法有着极为特殊的联系。群智能优化通过模拟社会性昆虫的各种群体行为,利用群体中个体之间的信息交互与合作实现寻优。本文综述群智能优化算法的原理、主要群智能算法介绍、应用研究及其发展前景。 关键词:群智能;最优化;算法
目录 摘要 0 1 概述 (2) 2 定义及原理 (2) 2、1 定义 (2) 2、2 群集智能算法原理 (3) 3 主要群智能算法 (3) 3、1 蚁群算法 (3) 3、2 粒子群算法 (4) 3、3 其她算法 (5) 4 应用研究 (6) 5 发展前景 (6) 6 总结 (7) 参考文献 (8)
1 概述 优化就是人们长久以来不断研究与探讨的一个充满活力与挑战的领域。很多实际优化问题往往存 在着难解性,传统的优化方法如牛顿法、共扼梯度法、模式搜索法、单纯形法等己难以满足人们需求。 因此设计高效的优化算法成为众多科研工作者的研究目标。随着人类对生物启发式计算的研究, 一些社会性动物( 如蚁群、蜂群、鸟群) 的自组织行为引起了科学家的广泛关注。这些社会性动物在漫长的进化过程中形成了一个共同的特点: 个体的行为都很简单, 但当它们一起协同工作时, 却能够“突现”出非常复杂的行为特征。基于此,人们设计了许多优化算法,例如蚁群算法、粒子群优化算法、混合蛙跳算法、人工鱼群算法,并在诸多领域得到了成功应用。目前, 群智能理论研究领域主要有两种算法: 蚁群算法(Ant Colony Optimization, ACO) 与粒子群优化算法(ParticleSwarm Optimization, PSO)。 2 定义及原理 2、1 定义 群集智能优化算法源于对自然界的生物进化过程或觅食行为的模拟。它将搜索与优化过程模拟成个体的进化或觅食过程,用搜索空间中的点模拟自然界中的个体;将求解问题的目标函数度量成个体对环境的适应能力;将个体的优胜劣汰过程或觅食过程类比为搜索与优化过程中用好的可行解取代较差可行解的迭代过程。从而,形成了一种以“生成+检验”特征的迭代搜索算法,就是一种求解极值问题的自适应人工智能技术。各类优化算法实质上都就是建立问题的目标函数,求目标函数的最优解,因而实际工程优化问题均可转化为函数优化问题。其表达形式如下: 求: ,,2,1,0)(..), (min , ,,2,1,),,,(21Lm j X g t s X f n L i x L x x X i T n i =≤== 。Ω∈X 其中,i X 为设计变量;)(X f 为被优化的目标函数;0)(≤X g j 为约束函数;Ω为设计变量的可行
最优化计算方法课后习题答案----高等教育出版社。施光燕
习题二包括题目：P36页5（1）（4） 5（4）
习题三 包括题目：P61页1(1)(2); 3; 5; 6; 14；15(1) 1(1)(2)的解如下 3题的解如下
5,6题 14题解如下 14. 设22121212()(6)(233)f x x x x x x x =+++---, 求点在(4,6)T -处的牛顿方向。 解：已知 (1) (4,6)T x =-，由题意得 121212212121212(6)2(233)(3)()2(6)2(233)(3)x x x x x x x f x x x x x x x x +++-----?? ?= ?+++-----?? ∴ (1)1344()56g f x -?? =?= ??? 21212122211212122(3)22(3)(3)2(233)()22(3)(3)2(233)22(3)x x x x x x x f x x x x x x x x +--+--------? ??= ? +--------+--?? ∴ (1)2(1)1656()()564G x f x --?? =?= ?-?? (1)1 1/8007/400()7/4001/200G x --?? = ?--?? ∴ (1)(1)11141/100()574/100d G x g -?? =-= ?-?? 15（1）解如下 15. 用DFP 方法求下列问题的极小点 （1）22 121212min 353x x x x x x ++++ 解：取 (0) (1,1)T x =，0H I =时，DFP 法的第一步与最速下降法相同 2112352()156x x f x x x ++???= ?++??， (0)(1,1)T x =，(0) 10()12f x ???= ??? (1)0.07800.2936x -??= ?-??， (1) 1.3760() 1.1516f x ???= ?-?? 以下作第二次迭代 (1)(0) 1 1.07801.2936x x δ-??=-= ?-??， (1)(0) 18.6240()()13.1516f x f x γ-??=?-?= ?-?? 0110 111011101 T T T T H H H H H γγδδδγγγ=+-