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Mathematical Neurolaw of Crime and Punishment: The <i>q</i>-Exponential Punishment Function
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作者 Taku Yokoyama Taiki Takahashi 《Applied Mathematics》 2013年第10期1371-1375,共5页
Whether people tend to punish criminals in a socially-optimal manner (i.e., hyperbolic punishment) or not is unknown. By adopting mathematical models of probabilistic punishment behavior (i.e., exponential, hyperbolic... Whether people tend to punish criminals in a socially-optimal manner (i.e., hyperbolic punishment) or not is unknown. By adopting mathematical models of probabilistic punishment behavior (i.e., exponential, hyperbolic, and q-exponential probability discounting model based on Tsallis thermodynamics and neuroeconomics, Takahashi, 2007, Physica A;Takahashi et al., 2012, Applied Mathematics), we examined 1) fitness of the models to behavioral data of uncertain punishment, and 2) deviation from the socially optimal hyperbolic punishment function. Our results demonstrated that, the q-exponential punishment function best fits the behavioral data, and people overweigh the severity of punishment at small punishing probabilities and underweigh the severity of punishment at large punishing probabilities. In other words, people tend to punish crimes too severely and mildly with high and low arrest rate (e.g., homicide vs. excess of speed limit), respectively. Implications for neuroeconomics and neurolaw of crime and punishment (Takahashi, 2012, NeuroEndocrinology Letters) are discussed. 展开更多
关键词 Neurolaw NEUROECONOMICS ECONOPHYSICS Tsallis’ Statistics Hyperbolic punishMENT function
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如何实现真正的智能?——关于智能体中事实性计算与价值性算计深度融合的思考
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作者 刘伟 龙擎天 马楠 《电子科技大学学报(社科版)》 2025年第5期1-7,共7页
该文深入探讨了人工智能(AI)实现真正智能的关键路径,主张通过事实性计算与价值性算计的深度融合,推动AI从单纯的自动化工具向具备认知与道德能力的智能系统转变。当前AI在处理客观数据方面表现出色,但在理解和应对人类社会的复杂价值... 该文深入探讨了人工智能(AI)实现真正智能的关键路径,主张通过事实性计算与价值性算计的深度融合,推动AI从单纯的自动化工具向具备认知与道德能力的智能系统转变。当前AI在处理客观数据方面表现出色,但在理解和应对人类社会的复杂价值问题时存在明显不足,可能导致决策偏差和伦理困境。论文明确区分事实性事实与价值性事实,指出后者基于前者并影响事实认知;在强化学习中,提出奖惩函数设计需兼顾事实准确性与价值目标;在人机环境系统中,构建动态协同框架以融合事实的可计算性与价值的可判定性;强调通过具身认知等技术改进人机交互,推动AI从功能性模拟转向机制性模拟;在多人多智能体系统中,分析多事实与多价值的动态交互,突出通信与自组织的必要性。AI若要跨越工具理性,迈向价值理性,必须实现事实性与价值性的有机结合。 展开更多
关键词 人机交互 智能体 人工智能 价值与事实 奖惩函数
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功能主义视角下生态环境侵权惩罚性赔偿制度的适用与完善 被引量:1
3
作者 周颖 李宁 《中国人口·资源与环境》 北大核心 2025年第2期161-170,共10页
自《中华人民共和国民法典》确立生态环境侵权惩罚性赔偿制度以来,司法实务呈现出惩罚性赔偿在环境民事公益诉讼特别是环境刑事附带民事公益诉讼中泛化适用的态势,并且惩罚性赔偿在生态环境损害赔偿诉讼以及磋商中的适用也已得到了相关... 自《中华人民共和国民法典》确立生态环境侵权惩罚性赔偿制度以来,司法实务呈现出惩罚性赔偿在环境民事公益诉讼特别是环境刑事附带民事公益诉讼中泛化适用的态势,并且惩罚性赔偿在生态环境损害赔偿诉讼以及磋商中的适用也已得到了相关司法解释的认可和实际案例的支撑,这突破了惩罚性赔偿主要适用于私益诉讼的制度传统,使得惩罚性赔偿与生态环境损害赔偿的民事责任、环境行政责任、环境刑事责任重叠并行。与之相反,司法机关对于惩罚性赔偿在环境侵权私益诉讼中的适用却更为谨慎。然而,若将生态环境侵权惩罚性赔偿制度置于中国整个生态环境保护法律制度体系中来看,其可以发挥的功能是有限的:①在各类环境侵权诉讼中,无须惩罚性赔偿亦可实现损害填补的目的。②惩罚性赔偿在环境民事公益诉讼与生态环境损害赔偿诉讼中无法发挥也不应被赋予激励功能。③生态环境侵权惩罚性赔偿的核心功能仅是补充环境公法责任可能出现的惩罚和威慑的不足。从功能主义的视角来看,惩罚性赔偿在环境侵权案件中的适用应当以发挥其制度功能的必要为限:①应将生态环境侵权惩罚性赔偿的数额限制在充分发挥补充公法责任可能出现的惩罚和威慑不足这一核心功能的必要范围内,并辅之以更为全面的考量因素。②环境民事公益诉讼与生态环境损害赔偿诉讼对惩罚性赔偿的惩罚和威慑功能、激励功能的需求都低于环境侵权私益诉讼,应合理限制惩罚性赔偿在该两种诉讼中的适用。 展开更多
关键词 生态环境侵权 惩罚性赔偿 填补功能 惩罚功能 激励功能 威慑功能
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基于改进蚁群算法的智能车路径规划研究 被引量:3
4
作者 吴蕾 邴志刚 刘佳 《自动化与仪表》 2025年第1期72-76,共5页
该文针对智能车路径规划问题,提出一种改进蚁群算法的路径规划方法。传统蚁群算法虽有良好适应性,但也存在效率低下和易陷入局部最优等问题。为此,该文引入势场启发式函数和信息素奖惩策略,优化启发函数和信息素更新机制,提高算法全局... 该文针对智能车路径规划问题,提出一种改进蚁群算法的路径规划方法。传统蚁群算法虽有良好适应性,但也存在效率低下和易陷入局部最优等问题。为此,该文引入势场启发式函数和信息素奖惩策略,优化启发函数和信息素更新机制,提高算法全局搜索能力和收敛速度。通过最大最小蚂蚁系统保持信息素多样性,有效避免局部最优,并采用路径二次优化策略简化路径,减少长度。实验结果表明,改进算法在复杂环境下有更快的收敛速度和更高的路径质量,为智能车路径规划提供了一种有效的优化策略。 展开更多
关键词 蚁群算法 势场启发式函数 信息素奖惩策略 最大最小蚂蚁系统 路径规划
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认罪认罚中值班律师制度的功能超载及匹配逻辑 被引量:1
5
作者 宋鹏举 《淮南师范学院学报》 2025年第1期8-14,共7页
值班律师制度承担认罪认罚从宽制度正当性支撑的功能,但实践中出现了一定偏离。文章分析值班律师制度功能偏离的原因在于,其咨询应急的结构特点无法应对认罪认罚案件复杂与重大的双重挑战,导致功能超载。而功能超载的深层逻辑在于,认罪... 值班律师制度承担认罪认罚从宽制度正当性支撑的功能,但实践中出现了一定偏离。文章分析值班律师制度功能偏离的原因在于,其咨询应急的结构特点无法应对认罪认罚案件复杂与重大的双重挑战,导致功能超载。而功能超载的深层逻辑在于,认罪认罚改革后,我国刑事案件的程序繁简度匹配模式从关键案件模式转变为按认罪与否的模式;法律援助律师服务匹配也随之转向,简易的认罪程序案件匹配了简配的值班律师帮助服务。故认罪认罚中值班律师预设功能正常发挥,必须要求刑事案件的程序匹配回归公平优先的关键案件模式,限缩优化认罪认罚中值班律师的功能,仅承担非复杂、非重大案件的法律帮助功能;将复杂重大案件的法律帮助从底层分流并匹配传统法律援助律师,以补足值班律师的功能不足。 展开更多
关键词 认罪认罚 值班律师 功能超载 功能限缩 多元化
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基于改进DDPG算法的机器人轨迹优化系统研究
6
作者 郁苏炜 《电子设计工程》 2025年第14期107-112,共6页
为解决辅助机器人在辅助运动区域内连续点位轨迹规划不精准的问题,以轨迹规划过程中精确避障并高效准确到达目标位置为目的,构建一种基于改进DDPG算法的机器人轨迹优化系统。系统设计以DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的深度... 为解决辅助机器人在辅助运动区域内连续点位轨迹规划不精准的问题,以轨迹规划过程中精确避障并高效准确到达目标位置为目的,构建一种基于改进DDPG算法的机器人轨迹优化系统。系统设计以DDPG(Deep Deterministic Policy Gradient)的深度学习算法为基础依据,DDPG算法适用于解决连续控制策略问题,更加适用于辅助机器人的轨迹控制优化,同时为提高深度学习过程中的效率和防止过拟合,通过优先经验回放进行算法优化,并改进奖惩函数以避免奖惩稀疏性;设计了验证机器人系统精确性及高效性的实验。实验结果表明,基于深度学习的辅助机器人到达连续点位的位置相对误差更低,同时收敛速度较快,对提升训练效率具有重要意义。 展开更多
关键词 辅助机器人 轨迹优化 深度学习 DDPG 优先经验回放 奖惩函数
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面向能源企业的智慧仓储网络布局优化研究
7
作者 杨砚砚 成义新 +3 位作者 王天根 郭伟 吴玉华 董玉新 《机械设计与制造工程》 2025年第12期127-131,共5页
能源企业的仓储网络结构复杂,传统的仓储网络优化方法在面对多层级、多因素的问题时存在较大的局限性。为此,提出一种基于改进粒子群优化算法的仓储网络布局优化模型。通过建立物资需求预测模型,结合时间惩罚成本函数,实现仓储网络布局... 能源企业的仓储网络结构复杂,传统的仓储网络优化方法在面对多层级、多因素的问题时存在较大的局限性。为此,提出一种基于改进粒子群优化算法的仓储网络布局优化模型。通过建立物资需求预测模型,结合时间惩罚成本函数,实现仓储网络布局优化。实验结果表明,与传统的自动引导车数量配置模型和在线动态库存分配模型相比,该模型在物资需求量和仓储面积优化方面表现优异,能够实现更高的仓储效率和较低的运输成本。在5个区域测试中,该模型的物资需求量比自动引导车数量配置模型低12.5%,仓储面积减少了9.6%。此外,该模型在运输效率和空间利用率方面也优于其他两种模型。 展开更多
关键词 能源企业 仓储网络优化 粒子群优化算法 惩罚函数 预测模型
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基于深度学习的工业炉燃烧效率智能优化算法研究
8
作者 蒋欣军 周晓韡 徐卫 《工业加热》 2025年第5期68-71,76,共5页
工业炉燃烧过程具有强非线性、时变时滞性等特点,且受到多种因素的影响,影响到了关键优化参数计算的准确度。而深度学习中的长短期记忆网络模型能够同时考虑数据的空间特征和时间依赖性,所得的工业炉燃烧关键参数结果更为精准,为此提出... 工业炉燃烧过程具有强非线性、时变时滞性等特点,且受到多种因素的影响,影响到了关键优化参数计算的准确度。而深度学习中的长短期记忆网络模型能够同时考虑数据的空间特征和时间依赖性,所得的工业炉燃烧关键参数结果更为精准,为此提出基于深度学习的工业炉燃烧效率智能优化算法。对于工业炉燃烧数据进行清洗与多项式插值处理,结合长短期记忆网络计算工业炉燃烧效率,通过定义奖惩函数搭建工业炉燃烧效率智能优化目标函数,从而实现工业炉燃烧效率智能优化。实验结果表明,此算法能够有效提高工业炉的燃烧效率,降低排放物浓度,减少能源消耗,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 深度学习 工业炉 燃烧效率 智能优化 多项式插值 定义奖惩函数 目标函数
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基于非凸稀疏优化的影像遗传学特征筛选方法
9
作者 赵迎利 朱旭 《计算机技术与发展》 2025年第4期135-140,共6页
为了从海量的影像学数据与遗传学数据筛选出与精神类疾病紧密相关的生物标志物特征,传统方法在处理此类多模态高维数据时往往过度惩罚系数导致过稀疏,进而引入估计偏差。针对此问题,提出一种有效的影像遗传学特征筛选方法,该方法通过将... 为了从海量的影像学数据与遗传学数据筛选出与精神类疾病紧密相关的生物标志物特征,传统方法在处理此类多模态高维数据时往往过度惩罚系数导致过稀疏,进而引入估计偏差。针对此问题,提出一种有效的影像遗传学特征筛选方法,该方法通过将改进的基于双曲正切函数的近似l 0范数作为正则项惩罚典型相关分析,将最大化两类数据间的相关性作为优化目标,从而避免过度惩罚导致关键特征丢失,最终实现无偏估计和稳定特征筛选的双重目标。为了高效求解此优化问题,采用基于局部二次逼近技术和交替凸搜索方法的优化算法。模拟数据实验结果表明,该方法展现了更高的特征筛选的全面性和相关系数估计的准确性,精神分裂症数据实验结果表明,该方法成功地识别出了包括IL10在内的8种潜在候选基因,以及丘脑在内的7个风险脑区。 展开更多
关键词 非凸惩罚 改进的双曲正切函数 典型相关分析 特征筛选 精神分裂症
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基于动态罚函数遗传算法的电磁探测卫星多星规划方法 被引量:24
10
作者 陈浩 李军 +1 位作者 唐宇 景宁 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期44-50,共7页
针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的电磁探测卫星多星规划算法。为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难以确... 针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的电磁探测卫星多星规划算法。为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的约束处理方法。针对罚函数法中惩罚系数难以确定的特点,设计了惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制。根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁探测卫星多星规划问题。 展开更多
关键词 电磁探测卫星多星规划 约束处理 动态罚函数法 遗传算法
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改进的粒子群算法在可靠性优化设计中的应用 被引量:17
11
作者 张辉 叶南海 +2 位作者 陈凯 卢进海 翟银秀 《机械设计》 CSCD 北大核心 2012年第7期59-63,共5页
针对粒子群优化算法在处理约束问题时产生的不可行解,引用基于多级罚函数的约束处理方法。为了改进罚函数粒子群算法易早熟、后期收敛慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了动态改变惩罚系数的改进粒子群算法。应用于几个经典的测试函数,... 针对粒子群优化算法在处理约束问题时产生的不可行解,引用基于多级罚函数的约束处理方法。为了改进罚函数粒子群算法易早熟、后期收敛慢、易陷入局部最优解的缺点,提出了动态改变惩罚系数的改进粒子群算法。应用于几个经典的测试函数,都在较少的迭代次数内得到了高精度的优化解,验证了算法的有效性。以某一机械零部件的可靠性优化为例,建立了基于改进粒子群算法的可靠性优化设计模型。结果表明:该方法能快速有效地解决可靠性优化设计问题,计算结果明显优于常规的多级罚函数法。 展开更多
关键词 粒子群算法 可靠性优化 约束 多级罚函数法 动态惩罚系数
原文传递
基于分组降维规则和遗传算法的人造板材矩形件优化下料方法 被引量:8
12
作者 张国梁 侯晓鹏 +3 位作者 苗虎 安源 周玉成 姚永和 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期181-186,共6页
人造板材矩形件优化下料属二维下料问题,并已经被证明是具有高度复杂性的 NP 完备问题(吴杰君,2004;卢开澄,1998),目前尚无有效的最优解算法。国内外对此类问题的研究主要考虑某种近似算法和启发式算法,很多专家和学者做了卓有... 人造板材矩形件优化下料属二维下料问题,并已经被证明是具有高度复杂性的 NP 完备问题(吴杰君,2004;卢开澄,1998),目前尚无有效的最优解算法。国内外对此类问题的研究主要考虑某种近似算法和启发式算法,很多专家和学者做了卓有成效的研究工作( Suliman,2006;季君等,2012;Furini et al.,2013)。遗传算法的全局搜索和并行处理能力使其在优化下料问题中得到了大量应用,无论是标准遗传算法或与其他算法相结合都体现出其解决复杂问题的有效性(曹炬等,1999;马炫等,2007;蒋兴波等,2008)。然而,现有排样算法中大多考虑大规模零件的整体套排(岳琪,2005;高乐文,2010),排样方案虽能获得较高的基材利用率和较小的余料损失,但过多的零件组合导致开料锯在切割过程中锯路变化烦琐,从而降低开料速度。因此下料算法的设计应充分考虑实际的生产工艺。一般情况下,在一块完整的基材上允许参与排样的零件种类数应为2~3种(张文江,1999)。 展开更多
关键词 优化下料 分组降维 混合惩罚函数 遗传算法
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面向零件的人造板材矩形件锯切排样数学建模及遗传算法求解 被引量:4
13
作者 张国梁 蔡小娜 +3 位作者 侯晓鹏 赵旦 周玉成 葛浙东 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期150-159,共10页
【目的】探讨人造板材矩形零件锯切排样的启发式规则,建立锯切排样的数学模型并研究求解方法,为解决由于整体套排导致国产排样系统使开料锯在工作过程中锯路变化繁琐、降低切割效率的问题提供科学依据。【方法】基于一套板式家具下料清... 【目的】探讨人造板材矩形零件锯切排样的启发式规则,建立锯切排样的数学模型并研究求解方法,为解决由于整体套排导致国产排样系统使开料锯在工作过程中锯路变化繁琐、降低切割效率的问题提供科学依据。【方法】基于一套板式家具下料清单中往往有2种或2种以上零件存在相互配合尺寸的情况,提出基于配合尺寸的分组降维启发式规则,按配合尺寸由大到小排序并将所有矩形零件分组,使每组零件种类不大于4种;以余料面积最小为评价指标,建立面向零件的锯切排样数学模型,通过设定冗余系数估算基材板需求量,以矩形零件数量及在基材板上的排样长度、宽度和面积不超限为约束条件,设立排样宽度系数并通过为矩形零件和基材板的长、宽尺寸增加一个单位的锯路宽度以抵消在基材板最下端和最右端的"虚拟锯路损失";采用遗传算法进行模型求解并利用惩罚函数法处理约束条件,经染色体整数编码、初始种群建立、具有一定自适应性的惩罚因子建立、基于外点惩罚函数的适应度函数建立和遗传操作,利用结合MATLAB遗传算法工具箱而建立的排样算法计算出描述排样方案的向量;通过实例验证模型和算法的可行性。【结果】所有矩形零件的排样方案通过4个参数来描述,即某个排样零件的排放目标板材号、在基材板上的排放行号及横向或竖向的排放方式;排样矩阵的行数为4,列数为矩形零件总数,每列表示1个零件的排样结果。应用实例表明,基于配合尺寸的启发式规则使多种矩形零件分组排样,每组排样方案的最优控制向量可明显划分为高低不同的4段,分别表示4个参数;遗传运算在限定的迭代次数内都趋于收敛,体现出较好的全局寻优能力,排样方案的可视化图形满足"一刀切"的锯切工艺要求,且锯路规整,有利于提高锯切效率。【结论】基于配合尺寸的启发式规则和面向零件的锯切排样模型对于人造板材优化排样具有一定可行性,可为板式家具锯切排样提供新的解决方法,但要提高开料锯的锯切效率,还需将走刀次数、惩罚因子的优化选择等加以综合考虑。 展开更多
关键词 锯切排样 分组降维 配合尺寸 面向零件 遗传算法 惩罚函数
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人类的利他性惩罚:认知神经科学的视角 被引量:5
14
作者 张耀华 林珠梅 朱莉琪 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2013年第9期796-803,共8页
利他性惩罚广泛存在于人类社会中,在群体合作与规范维护方面起着重要的积极作用.个体作为潜在的惩罚者,从知觉到不公平事件到做出惩罚行为,需要经过一系列的认知和情绪过程,包括公平判断、奖赏加工、自我控制以及心理化等过程,并且调用... 利他性惩罚广泛存在于人类社会中,在群体合作与规范维护方面起着重要的积极作用.个体作为潜在的惩罚者,从知觉到不公平事件到做出惩罚行为,需要经过一系列的认知和情绪过程,包括公平判断、奖赏加工、自我控制以及心理化等过程,并且调用相应的神经生理机制.认知神经科学为理解人类的利他性惩罚行为提供了新的视角和方法.本文基于最新的研究发现,综述了利他性惩罚相关的神经生理基础. 展开更多
关键词 认知神经科学 人类社会 惩罚 功能性磁共振成像 自我控制 生理机制 生理基础 关键词
原文传递
应力和位移约束下连续体结构的拓扑优化 被引量:6
15
作者 崔海涛 桑韧 温卫东 《航空学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期54-57,共4页
结构拓扑优化设计是结构初始方案设计的重要方法。同时考虑应力和位移约束,采用遗传算法,用染色体基因映射结构离散化后的单元体,对连续体结构进行拓扑优化。为了消除结构中的铰接和棋盘格现象,在拓扑优化分析中引入了结构约束的概念,... 结构拓扑优化设计是结构初始方案设计的重要方法。同时考虑应力和位移约束,采用遗传算法,用染色体基因映射结构离散化后的单元体,对连续体结构进行拓扑优化。为了消除结构中的铰接和棋盘格现象,在拓扑优化分析中引入了结构约束的概念,并在罚函数方法中引入导向因子,改善优化分析结果。该方法可以为工程结构的初始设计提供多种方案,同时为新结构的设计提供了理论基础。算例分析表明所提出的方法是合理、有效的。 展开更多
关键词 结构优化 拓扑优化 遗传算法 结构设计 罚函数法
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基于遗传算法的电磁信号采集卫星多星规划方法 被引量:5
16
作者 陈浩 唐宇 +1 位作者 李军 景宁 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期637-644,共8页
电磁信号采集卫星是一种对地观测卫星,其搜集的信息对工业、科研、军事等领域有着重要意义。对地观测卫星多星规划问题是一个复杂的组合优化问题,论文针对电磁信号采集卫星特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了... 电磁信号采集卫星是一种对地观测卫星,其搜集的信息对工业、科研、军事等领域有着重要意义。对地观测卫星多星规划问题是一个复杂的组合优化问题,论文针对电磁信号采集卫星特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的信号采集卫星多星规划算法,比较了单点交叉算子与多点交叉算子的计算结果,提出了基于解修正和罚函数的约束处理方法,并比较了两种约束处理方法的处理结果。根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁信号采集卫星多星规划问题。 展开更多
关键词 电磁信号采集卫星 约束处理 解修正 罚函数 遗传算法
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基于遗传算法的风力机塔架最优化设计方法 被引量:8
17
作者 徐奴文 李俊杰 王卫争 《可再生能源》 CAS 2008年第1期13-16,共4页
探讨了遗传算法在风力机塔架结构优化设计中的应用。通过对经典遗传算法进行改进,建立了存在约束条件的遗传算法优化设计模型;考虑结构受力特点,给出了塔架体系在屈曲性能约束条件下的最优化设计方法。另外,针对遗传算法容易收敛到局部... 探讨了遗传算法在风力机塔架结构优化设计中的应用。通过对经典遗传算法进行改进,建立了存在约束条件的遗传算法优化设计模型;考虑结构受力特点,给出了塔架体系在屈曲性能约束条件下的最优化设计方法。另外,针对遗传算法容易收敛到局部最优点的缺陷,改变各变量相应初始界限值,进行两次遗传算法操作运算,使工作效率提高,且结果更为精确。最后,对某风力机塔架进行在简化荷载作用下的最优化设计,得到了较满意的结果。 展开更多
关键词 遗传算法 惩罚函数 风力机塔架 最优化
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应用改进PSO算法求解待约束优化问题 被引量:9
18
作者 高显忠 罗文彩 侯中喜 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2009年第10期212-215,338,共5页
为解决高维复杂CO问题,可将进化算法中保持物种多样性的思想引入基本PSO算法的方法。针对基本PSO算法在迭代后期粒子活性减弱的问题,引入‘吸引’和‘扩散’两个算子,对基本PSO算法的速度更新公式进行改进和考虑固定惩罚函数无法有效引... 为解决高维复杂CO问题,可将进化算法中保持物种多样性的思想引入基本PSO算法的方法。针对基本PSO算法在迭代后期粒子活性减弱的问题,引入‘吸引’和‘扩散’两个算子,对基本PSO算法的速度更新公式进行改进和考虑固定惩罚函数无法有效引导粒子向可行解方向搜索的缺点,提出LPFM方法替代固定惩罚函数法,以有效引导粒子进入可行解域,并在迭代后期加强对粒子的约束,使其不至因违背约束所获的收益大于所受的惩罚而收敛到不可行解域。最后对改进的PSO算法进行了试验,试验结果表明改进PSO算法对解决高维复杂CO问题是有效的。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 进化算法 带约束优化问题 惩罚函数法
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基于饱和约束LMS算法的磁悬浮隔振器控制研究 被引量:4
19
作者 陈昊 王永 +1 位作者 李嘉全 鲁洋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2012年第13期125-128,共4页
研究磁悬浮隔振器的抗饱和减振控制,针对限幅抗饱和法容易激起磁悬浮隔振器共振和Boaz Rafaely抗饱和算法的阈值很难确定,如果阈值选择过大容易激起磁悬浮隔振器共振,如果选择过小则损失减振效果这些问题,提出一种饱和约束处理方法,即... 研究磁悬浮隔振器的抗饱和减振控制,针对限幅抗饱和法容易激起磁悬浮隔振器共振和Boaz Rafaely抗饱和算法的阈值很难确定,如果阈值选择过大容易激起磁悬浮隔振器共振,如果选择过小则损失减振效果这些问题,提出一种饱和约束处理方法,即加入连续惩罚函数方法。推导相应的改进LMS算法并设计出抗饱和自适应前馈控制律。通过仿真和在磁悬浮隔振器系统上进行实验对比,验证这种方法相对于限幅抗饱和算法和Boaz Rafaely抗饱和算法具有一定的优越性。 展开更多
关键词 LMS算法 饱和约束 连续惩罚函数
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基于粒子群的自抗扰静止同步补偿器仿真研究 被引量:5
20
作者 潘文婷 孙运全 盛吉 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2011年第8期298-301,共4页
在电力电子技术的研究中,电力系统中的非线性负载越来越多。静止同步补偿器是强耦合非线性系统,采用传统的PID和现代控制理论难以达到满意的效果。为解决上述问题,提高系统的适应性和鲁棒性,利用自抗扰控制器抗干扰能力强、对模型参数... 在电力电子技术的研究中,电力系统中的非线性负载越来越多。静止同步补偿器是强耦合非线性系统,采用传统的PID和现代控制理论难以达到满意的效果。为解决上述问题,提高系统的适应性和鲁棒性,利用自抗扰控制器抗干扰能力强、对模型参数变化适应性强等特点,设计了自抗扰静止同步补偿器;针对自抗扰控制器参数难以调节的特点,利用粒子群优化算法,在算法中引入惩罚函数的概念,进行参数寻优。仿真结果表明,设计控制器具有很好的适应性和鲁棒性,控制系统具有优良的动态性能,提高了设计效率。 展开更多
关键词 静止同步补偿器 自抗扰控制器 粒子群算法 惩罚函数 鲁棒性
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