局部优化

摘要： 就应用的普遍而言,当今工业自动化是唯一一个仍然使用专用计算机、PLC和DCS控制系统,而不是在系统边缘使用标准计算平台进行本地控制、优化、分析和数据提炼的行业。从OT领域的发展历程来看,经典的PLC/DCS(特别是大型DCS)除了具备数据采集、实时控制和完成确定性任务,以及一定的网络通信功能外,也具备一定的数据库、数据过滤、数据分析的功能。不过数据采集的范围还是局限于原先设定的控制对象,充其量只能就地进行数据分析、过滤和局部优化,不可能从生产的全局视野去安排决策控制的目标。

摘要： 针对差分进化算法差分策略优化问题上的不足,解决DE/best/1策略全局探测能力差, DE/rand/1局部搜索能力弱而带来的鲁棒性降低及陷入局部最优等问题,本文在差分策略上进行改进,并且加入邻域分治思想提高进化效率,提出一种基于双种群两阶段变异策略的差分进化算法(TPSDE).第一个阶段利用DE/best/1的优势对邻域向量划分完成的子种群区域进行局部优化,第二个阶段借鉴DE/rand/1的思想实现全局优化,最终两阶段向量加权得到最终变异个体使得算法避免了过早收敛和搜索停滞等问题的出现. 6个测试函数的仿真实验结果表明TPSDE在收敛速度、优化精度和鲁棒性方面都得到了明显改善.

摘要： 均衡多旅行商问题(Balanced Multiple Traveling Salesman Problem,BMTSP)被广泛应用在诸如多人协作、任务分担等情形中。针对该问题提出一种改进快速单亲遗传算法(Improved Fast Partheno-Genetic Algorithm,IFPGA)进行求解。首先,基于图论知识完善了BMTSP问题的数学模型;其次,强化和改进了单亲遗传变异策略,将四种常用变异算子“移位、倒序、左移、右移”与随机插入操作相结合,以此大幅增加种群多样性和迭代后期的局部寻优能力;经过精英策略优选后,基于最近邻点策略对种群每一个个体中路程最长的旅行商回路进行局部优化,增强了算法的全局寻优能力。实验结果表明,IFPGA算法设置的策略对算法的性能提升明显,求解算例时IFPGA算法的收敛速度和求解精度得到了很大的提高。

摘要： 光子搜索算法是以物理学领域的光子特性为基础的算法,具有较好的全局收敛性和较高的搜索效率,但是该算法的局部开发能力较差,无法找到更准确的最优解。针对光子搜索算法收敛精度低的问题,文中引入了哈里斯鹰优化算法(HHO)和收敛因子,并且改进了逃逸能量函数,提出了一种基于哈里斯鹰优化的自适应光子搜索算法(HHO-APSA)。在经典的基准测试函数上对HHO-APSA算法进行测试,结果表明,所提出的算法很大程度上改善了光子搜索算法的收敛精度,提高了局部开发能力。

摘要： 利用月球借力能够提升送入深空的有效载荷的质量。设计月球借力深空逃逸轨道主要有两种方法:正向法将借力轨道参数化后,利用全局优化算法进行优化,该方法思路直观,但优化参数多,导致计算耗时长,收敛稳定性差;反向法先确定日心段最优轨道,再拼接月球借力地心段轨道,该方法计算耗时少,但模型精度差,并且不容易收敛到全局最优解。为了快速求解月球借力深空逃逸轨道,本文在已有方法基础上提出混合优化方法。提出的混合优化方法充分利用反向法收敛速度快和正向法精度高的优点,先以反向法的多目标优化Pareto解集为参考轨道,再在参考轨道附近开展局部优化,利用正向法使用全局搜索算法,快速获得最优转移轨道。以探测近地小行星1989 ML和2003 SM84为例进行了数值仿真,仿真结果显示混合优化法解的收敛稳定性和计算效率相比正向法提升显著,改进后解的收敛稳定性提升至原来的3~4倍,计算时间缩短50%。仿真结果表明混合优化法对解的收敛稳定性和收敛效率提升效果显著。

摘要： 针对现有刀轴矢量光顺方法缺少对刀轴矢量进行局部超限修正的不足,提出一种在机床坐标系下对刀轴矢量进行局部光顺的方法。通过四元数插值法,进行整个加工轨迹上的初次刀轴矢量规划,得到工件坐标系下光顺的初始刀轴矢量。以机床旋转轴角度变化最小为目标,以机床运动学性能限制为约束,求解得到超限区域。针对超限区域,以角加速度最小为目标进行局部修正。通过叶轮加工实例验证所提刀轴矢量局部光顺算法。结果表明:所提算法能够在保持原有刀轴矢量优良加工特性的同时,避免局部超限,从而达到对刀轴矢量进行局部光顺的目的。

摘要： 粒子群算法因其概念简单、精度高和容易实现等特点,吸引了很多领域学者的关注,但存在易陷入局部最优的缺陷.在研究阵列天线低副瓣赋形过程中,发现使用粒子群算法得到的波束方向图低副瓣效果不明显且不稳定,在此基础上提出一种局部优化的改进粒子群算法,该方法具有避免早熟收敛、加快收敛速度的特点.使用Matlab仿真验证表明,这种方法能有效地降低方向图副瓣电平,实现低副瓣赋形.

摘要： 基于Frenet坐标空间,提出一种基于自适应模型预测控制算法的无人驾驶汽车车道变换控制方法。新方法利用五次多项式对参考路径的局部轨迹进行优化,在满足安全距离、速度、加速度和转向角约束要求下,采用自适应模型预测控制算法调整汽车的纵向加速度和前转向角,使汽车沿着路径轨迹适当地变换车道以实现安全行驶。最后利用matlab软件建模仿真,仿真结果表明,此方法能使无人驾驶车安全、合理地规避公路中的静止和移动障碍,满足安全行驶的要求。

摘要： 一道好的试题需要命题人的反复打磨。从试题的初步想法到最终定稿的过程中,命题人需要对试题文本与试题结构进行深度思考,还需要研究考生的心理和思维特征,在不断优化中让中考试题真正发挥其应有的评价功能。

摘要： 基于Frenet坐标空间,提出一种基于自适应模型预测控制算法的无人驾驶汽车车道变换控制方法.新方法利用五次多项式对参考路径的局部轨迹进行优化,在满足安全距离、速度、加速度和转向角约束要求下,采用自适应模型预测控制算法调整汽车的纵向加速度和前转向角,使汽车沿着路径轨迹适当地变换车道以实现安全行驶.最后利用matlab软件建模仿真,仿真结果表明,此方法能使无人驾驶车安全、合理地规避公路中的静止和移动障碍,满足安全行驶的要求.

摘要： 在网格光滑技术中，与整体方法相比，局部方法以其计算效率上的优势得到了广泛的应用。在局部方法中，最简单的为Laplacian方法，此方法计算简单，效率高，但计算中可能产生品质更差甚至无效的网格。局部优化方法通过将标示网格品质的量最大化的方法提高网格的品质，能够避免产生无效的网格，同时需要更高的计算成本。在优化方法中构造了一种新的、可以方便应用到不同维数问题的目标函数。在网格光滑中，当Laplacian方法使网格品质下降或者产生无效网格，数次缩短移动距离仍不能使网格品质提高时，就改用局部优化的方法。将Laplacian方法与局部优化方法相结合，能够保证所有的网格品质都得到提高，同时只在少数网格内使用优化方法，避免了计算量的大幅提高。

摘要： 本文描述了DNA序列的压缩问题并简要回顾了相关工作，针对其中用（广义）后缀树寻找DNA序列中的冗余信息这一类方法中存在的问题，在广义后缀树的最长公共子串对应的路径上引入优化策略，找出当前最适于压缩的冗余子串，实验表明，用局部优化策略找出的冗余子串和2阶算术编码对DNA序列进行压缩可以有效地提高压缩效果。

摘要： 逆向工程技术自20世纪90年代作为一种高效的技术创新手段以来,广泛应用在飞机、汽车、家电、工艺品等现代加工制造领域.然而,目前逆向造型过程的系统集成化、标准化程度还比较低,人工干预的比重较大.对此,本文系统介绍了3D逆向造型的标准化作业流程,详细阐述了实物表面点云数据的采集、点云数据的优化处理、点云数据与标称数据的比对、曲面模型重建、曲面误差分析及局部优化几个作业模块.每一个模块在逆向造型过程中的重要性相当,任一环节出现问题,都可能直接或间接地影响最终逆向造型的精度和曲面质量,故将3D逆向造型作业标准化的意义重大,不仅可以有效地减少沟通成本,降低返工的可能性,而且使各个模块有规可循,逆向造型质量和精度得到保障,进而缩短产品制造周期,提高企业生产效率.

摘要： 本文针对零亏格的封闭网格提出了基于ARAP++的球面参数化算法,它是对平面局部/全局方法的深入研究和球面推广.该方法主要分为局部优化和全局求解两个步骤:在局部优化过程中,采用平面ARAP++方法优化spring能量,计算出平面上每个中心点在其一环域的位移,然后把移动后的平面中心点通过凸组合权值投影到空间一环域的相对位置;在全局求解过程中,首先为平面ARAP++方法添加球面约束,然后利用牛顿法整体迭代求解,收敛迅速.最后将本文方法与其它经典参数化方法进行比较,数值实验表明,本文方法在度量扭曲(角度、面积)和运行时间等方面均得到明显改善,而且在纹理映射等应用中得到较好的视觉效果.

摘要： 精确高效的GPS(Global Positioning System)电子地图在列车运行控制系统中起着重要作用.它需要精度高、适应度强且占用存储空间小的多轨迹融合算法由低精度的GPS轨迹自动生成高精度的轨迹,以降低成本.而已有的多轨迹信息融合算法依然不能很好地满足要求.本文在主曲线理论的基础上充分利用两个固定的高精度端点,提出一种改进的多轨迹融合算法:从起点向终点不断画圆,利用局部非线性优化的方法得到顶点从而拟合圆域内未经使用的数据点,其圆的半径值根据设定的误差上下限采用二分法确定.论文最后分别利用模拟数据和实测数据进行仿真实验,结果表明,本文提出的算法能够有效地生成高精度的轨迹,并且计算速度快、适用范围很广、占用存储空间小,从而有效地降低成本.

摘要： 基于变容许度的模糊多目标优化改进算法,仍然是基于逐步宽容约束思想,又提出了全局优化和局部优化的思想,可以使得不满意目标在最小代价的条件下得到优化.这种方法不仅可以找到各个目标的有效解,而且能比较好地满足决策者的多种偏好要求,仿真结果验证本文方法的有效性.

摘要： 在分析VORONOI图的性质与威胁代价函数的基础上,针对航路的初始规划提出了一种先局部优化后进行全局优化的算法,从而避免在航路全局优化时陷入局部极小点的危险.通过对一个简单算例的分析,阐述了这种规划方法的合理性和快速性,给出了其对应的伪代码.它可对其它各种航路规划算法的边界条件进行初始预处理,快速确定初始可选航路集的解,缩短航路规划的时间,因此在要求实时的规划和突发威胁下的规划中具有重要意义.最后针对某阵地的航路规划进行了仿真,仿真结果表明了该算法的有效性,初始的航路集有效地避开了威胁配置较密集的地方,同时尽量以较短的航路接近目标。

摘要： 针对精铸件产品存在的孤立热节产生的缩孔缩松,采取对产品结构局部进行优化,适当增加工艺补贴的方法使其实现顺序凝固,解决内部缺陷,改善产品铸造工艺性。

摘要： 针对精铸件产品存在的孤立热节产生的缩孔缩松,采取对产品结构局部进行优化,适当增加工艺补贴的方法使其实现顺序凝固,解决内部缺陷,改善产品铸造工艺性。

摘要： 针对精铸件产品存在的孤立热节产生的缩孔缩松,采取对产品结构局部进行优化,适当增加工艺补贴的方法使其实现顺序凝固,解决内部缺陷,改善产品铸造工艺性。

摘要： 本发明公开了一种面向光谱基线校正的加权建模局部优化方法。该方法将目标成分的化学值数据转换为权重信息，结合多元散射校正预处理方法构建光谱数据加权校正方法，利用归一化运算的特点，将回归方程的常数项归于无穷小量，使光谱基线偏移的数据特征不被带入定标模型中。同时，基于样本光谱的距离指标构造负指数函数权值，加权提取光谱数据的特征信号，为定标模型的局部优化提取具有高信噪比的信息波长变量，以降低模型复杂度，缩短建模运算时间。基于加权化学值和加权优化光谱值建立特定对象的光谱分析局部优化模型，融合即时分析技术，实现快速建模，能够有效提高光谱定量分析模型的预测能力。

摘要： 本申请公开了一种基于局部优化生成对抗网络的MRI运动伪影校正方法在上采样模块和下采样模块之间添加了跳层连接，使最后构建的能够更好地特征并实现运动伪影的去除，能够更好的实现运动伪影的去除，并且基于局部优化损失计算了每组照片的局部损失，使输出的图像不仅在全局上损失最小，在局部区域也能够达到最优，以此保留输出图像的局部一致性，并且也不需要添加额外的组件，另外还结合了对抗损失函数、梯度惩罚损失函数以及内容损失函数对模型进行优化，使通过该模型校正后的图像具备逼真的纹理信息、结构信息以及更丰富的细节信息。

摘要： 本发明公开了基于局部优化目标的交互式高压配电网规划方法，确定各分区内变电站间以及与上级电源点间的初始拓扑连接关系；建立高压配电网典型接线方式的专家经验数据库；筛选出适合于待优化地区的接线方式，结合步骤一得到的初始连接网络和专家经验数据库得到初始网架方案集合；构建方案评价体系，利用评价体系确定规划区域的目标网架；根据远景目标网架结果确定过渡网架方式和建设标准，利用过渡网架方式和建设标准优化得到的目标网架，得到最终待规划区域的高压配电网网架。可有效提高各局部优化结果的水平，且在各优化目标间引入实际的专家经验和成熟的规则方法，实现交互式的处理思想，最大程度上减少规划过程中不确定因素的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于样本对筛选和局部优化的抠图方法，该方法包含：在待处理的图像中标识出前景区域、背景区域和待抠图区域；对待处理的图像进行样本对初始化得到初始抠图结果；对初始抠图结果进行样本对精化得到精化抠图结果；对精化抠图结果进行局部优化处理得到最终抠图结果。本发明的基于样本对筛选和局部优化的抠图方法，采用了样本对筛选和局部迭代优化的方法，计算量较少，提高了抠图的效率。同时，由于对计算性能的需要较低，因此可以应用在一些计算力较弱的设备上。

摘要： 本申请涉及一种基于模糊函数局部优化的雷达系统配置方法和装置。通过根据雷达系统发射信号的时长和带宽确定的发射波形的码长来构建发射波形序列和接收滤波器组，其中的接收滤波器采用匹配滤波器，同时获取雷达的多普勒容忍范围和信噪比损失门限，构建发射波形和接收滤波器的优化模型，求解优化模型得到局部模糊函数理想的最优发射波形和最优接收滤波器用来配置雷达系统，相比现有的局部AF理想的发射波形设计和接收滤波器设计方法，灵活度更高，本方法设计出的发射波形和接收滤波器的AF在预定区域的形状更理想，适用范围更广，运算效率更高，信噪比损失可控，接收端脉压输出旁瓣更低，根据本方法配置的雷达系统在探测高动态目标时更具优势。

摘要： 本发明涉及一种基于多Agent全局与局部优化结合的车间调度方法，包括：S1、通过多智能体方法对车间动态调度过程建模，得到多个智能体；S2、每一个智能体只依据本地执行任务的知识，根据强化学习中的Q学习，结合轮盘赌概率算法，进行独自学习和决策，并作为局部调度；S3、根据改进的差分进化算法对各智能体局部调度的学习结果进行全局寻优，采用递减的变异因子扩大搜索空间，同时采用随着迭代次数动态调整的交叉算子，获得全局优化的调度策略。与现有技术相比，本发明对具有小批量、多品种，工艺多变的柔性车间扰动进行动态调度，利用强化学习对Agent进行本地化的学习和决策，再采用IDE算法进行全局优化决策，提高调度模型的效率和有效性。

摘要： 本发明公开了一种单局部优化与蚁群算法融合的网格员调度方法，包括：获取调度任务的网格图，并预设网格图的初始化信息；以网格图的任务中心为起点，采用改进性蚁群算法求得蚂蚁初始化信息素浓度，并确定信息素初始状态下的信息素更新范围；采用启发因子函数计算蚂蚁的转移概率，并以此搜索下一个达到的节点；更新蚁群经过路径上的信息素，并修改禁忌表；更新全局信息素，修改禁忌表；结合单次循环最优解和全局最优解改进信息素更新；采用极大‑加线性系统的单局部优化法对任一蚂蚁搜索得到的路线进行局部优化；对任一路径更新全局信息素；循环数次，直至无更新的最优解或达到预设的迭代次数最大值；输出最优解。

摘要： 本发明提供了一种基于局部优化搜索的阵列自校正测向方法，属于阵列信号处理技术领域。本发明通过将阵列数据协方差矩阵的特征向量分解为信号子空间和噪声子空间，利用导向矢量矩阵与误差矩阵之积与噪声子空间的正交性进行循环迭代，并通过引入局部优化搜索，提高了收敛速度及测向稳定性，从而实现更优的角度估计结果。

摘要： 本发明涉及海量终端安全认证局部优化及5G基站安全通信应用领域，具体涉及一种5G基站参与终端安全通信认证局部优化的方法，先5G基站、聚合设备与核心网进行双向认证，确保基站合法后，再进行终端与基站进行单向认证，避免每个海量终端在接入时都要对基站进行身份验证，造成重复验证产生的资源浪费。

摘要： 本申请公开了一种基于局部优化生成对抗网络的MRI运动伪影校正方法在上采样模块和下采样模块之间添加了跳层连接，使最后构建的能够更好地特征并实现运动伪影的去除，能够更好的实现运动伪影的去除，并且基于局部优化损失计算了每组照片的局部损失，使输出的图像不仅在全局上损失最小，在局部区域也能够达到最优，以此保留输出图像的局部一致性，并且也不需要添加额外的组件，另外还结合了对抗损失函数、梯度惩罚损失函数以及内容损失函数对模型进行优化，使通过该模型校正后的图像具备逼真的纹理信息、结构信息以及更丰富的细节信息。