单纯形算法

摘要： 我国天然气管网已经形成全国性供气网络,管网在保证全国供气的可靠性与连续性等方面具有重要意义.然而,管网存在诸多问题有待解决:天然气调度复杂、输配任务繁重;管网进出气点、分输点、管线、输配气场站数量众多;管径规格、压力等级差异大,现有调配制度仍以进出气平衡为主要标准,未能充分考虑用户、输气效益等问题.因此,研究了各管网公司管输费计算、最佳输气路线计算,并引入改进的单纯型法优化现有输气方案,同时开发出了相应软件便于工作人员使用,为该管网安全可靠经济的输气性运营提供支撑.

摘要： 2019年澳大利亚维多利亚州发生了毁灭性的森林大火,造成巨大的经济环境损失.澳大利亚应急行动中心EOC使用SSA无人机配合前线人员监测和报告各个地区的火情.使用中继器无人机增强EOC与前线人员之间的信号传输.文章从安全性和经济性方面考虑,根据维多利亚州2020年1月7日火点位置数据,分别构建SSA无人机数量确定模型和中继器无人机数量确定模型,运用线性规划确定SSA无人机位置,构建收缩函数,确定中继器无人机位置.通过比较两种无人机位置与火点位置,得到结论:当同时使用4架SSA无人机和4架中继器无人机时,安全性和经济性达到最佳.

摘要： 针对洛氏金刚石压头顶端圆弧半径尺寸在洛氏硬度不确定度评定中的重要影响,建立了轮廓投影式半径测量系统.系统由双远心结构镜头和工业相机等通过获取图像进行轮廓提取和半径计算,最终得到目标参数.在算法上提出了数据点和拟合圆弧的绝对值之和作为判据,引入了单纯性算法迭代求解以消除离群噪声点影响.通过标准球进行量值溯源实验表明,仪器的扩展不确定度达到1.0μm(k=2),压头实验测量结果的不确定度为1.5μm(k=2).

摘要： 针对无线传感器网络中节点能量有限的问题,以及节点具有有限的计算和存储能力,提出一种引入单纯形法的能量均衡路由算法,延长网络有限的生存周期.综合遗传算法和单纯形算法的优势来寻找最优路径,改进了簇头选取方式,然后用特定簇头实现与基站的通信.该算法通过单纯形法的反射、扩张操作,不会陷入局部最优值,避免了遗传算法早熟的问题.同时结合遗传算法的全局寻优和单纯形法的局部寻优的特点,加快算法收敛的速度,路径优化的过程也在基站完成.仿真结果表明,在第一个节点出现死亡时,该算法的通信轮数达到遗传算法的130％,收敛速度提高了100％～150％,同时有效均衡了网络中的节点能量消耗.该算法在加快算法收敛性、降低网络能耗、提高网络生存周期方面具有很好的效果.%Aiming at the problem of limited energy of nodes in wireless sensor networks, and the limited computing and storage capacity of nodes, we propose an energy balance routing algorithm based on simplex method to extend the limited lifetime of networks. The method uses the advantages of genetic algorithm and simplex algorithm to find the optimal path and improves the way to select the cluster head which is applied to communicate with the sink node. Through reflection and expansion operations of the simplex method, this algorithm will not fall into the local optimal value, and avoid the premature of genetic algorithm. At the same time, the global optimization of genetic algorithm and the local optimization of simplex method are combined to speed up the convergence. The path optimization is completed in the base station. The simulation shows that at the death of the first node, the number of communication rounds of the algorithm reaches 130％ compared with genetic algorithm. The convergence speed is improved by 100％～150％. And the energy consumption of nodes in the network is effectively balanced. Therefore, this algorithm has a better effect in accelerating the convergence of the algorithm, reducing the network energy consumption and improving the network life cycle.

摘要： We designed a seeker algorithm using the simplex method for local optimization to solve a class of non‐differentiable absolute value equations ,such as Ax－ x ＝ b.The algorithm improved the local search ability of the basic seeker algorithm by introducing the simplex algorithm , and increased the probability of jumping out of the local optimal solution .Thus ,it effectively improved the disadvantages that the seeker algorithm w as easy to fall into local optimum in the late stage of calculation .T he experimental results show that the algorithm has high computational accuracy and good robustness in solving absolute value equations .%设计一种利用单纯形法进行局部优化的人群搜索算法求解一类形如Ax－ x ＝ b的不可微绝对值方程的新算法 .该算法通过引进单纯形算法,提高基本人群搜索算法的局部搜索能力,增加跳出局部最优解的概率,从而有效改进人群搜索算法在计算后期易陷入局部最优的缺点 .实验结果表明,该算法在求解绝对值方程时,计算精度高、鲁棒性能好 .

摘要： There are some difficulties in underestimation of the problem to solve accurately for model parameters,and we propose a simulated annealing and the simplex algorithm combining hybrid optimization algorithm.The algorithm uses the simulated annealing random global search ability and the certainty of the simplex algorithm polyhedron search strategy,a combination of these two algorithms structure,reflected by the introduction of new operations,constitutes a simulated annealing algorithm is used for solving simplex there are constrained optimization problem.The experimental results of seven test functions show that the hybrid optimization algorithm than the traditional simulated annealing algorithm and simplex algorithm has a better search accuracy.Finally,the algorithm used in the model parameter estimation on the issue,can accurately identify the model parameters to prove the effectiveness of the algorithm in the model parameter estimation problems.%针对模型参数估计问题难以准确求解的不足,提出了一种模拟退火和单纯形算法结合的混合优化算法.该算法利用模拟退火的随机全局搜索能力和单纯形算法的确定性多面体搜索策略,把这2种算法进行结构上的组合,通过采用新的反射操作,构成了模拟退火单纯形算法用来求解带有约束的优化问题.对7种测试函数的实验结果表明:该混合优化算法比传统模拟退火算法和单纯形算法有着更好的搜索精度.最后将该算法运用在了模型参数估计问题上,能够准确地辨识出模型参数,证明了该算法在模型参数估计问题中的有效性.

摘要： 提出求解第一阶段线性规划问题的对偶单纯形算法.首先,将具有最优值的辅助目标函数作为新约束加入第一阶段问题中;然后,以该约束所在行为枢轴行进行旋转变换产生辅助超平面上的一个极顶点,如果这个点可行,第一阶段对偶单纯形算法结束,否则,迭代固定在辅超平面上极行;接下来,以右手项取负值的所有约束之和为目标(约束),通过对偶迭代使右手边的值单调增加,同时保持右手项为非负的约束仍然可行,一旦右手边取负值的约束变为可行,就将其从目标约束中删除,直至获得一个可行解或者得到原问题无可行解的结论;最后,从NETLIB和MIPLIB测试数据库中选取一些标准的中大规模算例,通过MATLAB编程在计算机上实现数值试验,初步计算结果表明与经典单纯形算法相比,提出的算法在大部分问题上使用更少的迭代次数和执行时间,因而具有更高的计算效率.

摘要： 基于单纯形算法的基本思想，提出了一种新的求解线性规划问题的算法．数值试验和理论上表明，在求解大规模解线性规划问题时，利用新的求解算法，能提高求解的效率．

摘要： 针对二维线性规划问题最优解性质定理,给出求解线性规划问题的加速单纯形算法,将单纯形算法由原来的沿一维线性方向迭代改进为沿二维平面方向迭代,指出加速单纯形算法是单纯形算法的一个推广,其迭代次数和计算量都优于单纯形算法.

摘要： 针对蝙蝠算法(bat algorithm,BA)具有初始值敏感和单纯形算法simplex algorithm(SA)容易陷入局部极值的缺陷,本文结合蝙蝠算法和单纯形算法的各自的优点,提出一种单纯形蝙蝠算法,用来求解非线性方程组问题.该混合算法不仅发挥了蝙蝠算法强大的全局搜索能力而且利用了单纯形算法的局部精细搜索能力.仿真实验成果表明:该算法不仅凭借较高的精度解出了各种非线性方程组的根,而且鲁棒性强,收敛速度快速,是解决非线性方程组的一种有效方法.

摘要： 在地源热泵技术应用过程中,地下岩土体热物性参数是影响地源热泵系统设计与运用的重要因素,地下岩土体的热工参数测量是急需解决的关键问题.本文运用非稳态导热反问题的原理,通过建立地埋管的圆柱热源模型,并利用单纯形算法对地下岩土体的物性参数进行辨识.通过代入实验数据,对该算法进行验证.结果表明利用导热反问题原理辨识地下岩土体的物性参数是可行的.

摘要： 针对现有LF炉合金化模型存在的问题，首先分析了其数学机理，指出LF炉合金化算法的本质是线性规划；然后将LF炉合金化问题转化成线性规划算法的单纯形问题，给出单纯形算法的具体实现步骤.并对算法的计算结果进行数值验证；最后介绍了包含合金化模型的LF炉过程控制系统的实现。系统运行实践表明，该模型收敛速度快，能满足实时生产的需求。

摘要： 以河南省息县流域为例,用改进的Simplex Method对Topmodel参数进行了自动优化,并对优化结果进行了检验.研究结果表明:改进的Simplex Method可以用于半分布式水文模型-Topmodel;Topmodel参数上下边界需根据参数的物理意义和所研究的流域特性来确定;在改进的Simplex Method优化中,目标函数应突出高水过程和洪峰对模拟效果的影响;将随机生成初始点模块嵌入算法中,快速生成多组局部最优解中选择相对最优解具有很好的实用性和有效性;采用模型参数量级0-1化,减轻算法对参数初值的依赖,提高优化效率.

摘要： 将小生境技术、单纯形算法与自适应遗传算法有机的结合起来，通过启发式搜索策略针对特定的滤波问题实现数学形态滤波器的参数训练优化。实验表明该混合策略能快速有效的搜索到最优的滤波器参数。本文使用训练后的数学形态滤波器对图像噪声进行去除，获得很好的处理效果。

摘要： 单纯形算法作为一种无约束寻优算法,无需求解代价函数的各阶导数而在寻优迭代算法中得到广泛应用,但是当代价函数存在多个峰值时,该算法往往会陷入局部最小.本文将两类直接搜索算法相结合,提出了一种有界的单纯形算法与模式算法相结合的改进算法,能够减少运算量,避免算法陷入局部最小,理论分析证明了该算法的收敛性.

摘要： 本文对二次规划的单纯形算法进行了分析，表明它和线性规划有直接联系，因此受到较为广泛的关注。笔者从算法到收敛条件均加以改进，得到更简易的程序和收敛准则。

摘要： 为适应电炉厂三电控制系统改造和逐步掌握LF炉过程控制系统中合金添加模型技术。自主重新开发了LF炉合金添加模型，满足了模型运行载体发生变化和功能优化的需求，提高了模型的运行率和准确率。文中介绍了LF炉合金添加模型原理、功能、自主开发前后运行环境和系统框架及新增功能。

摘要： 本发明公开了一种基于单纯形法的风力发电机组PI控制器自动调参方法，包括：获取风力发电机组线性化处理后得到的转矩环和变桨环模型的线性定常系统系数矩阵作为主要输入数据；设计基于单纯形法的PI控制器参数自动寻优策略程序，通过面积法及目标动态特性设置目标约束，作为寻优策略的输出条件；读取系数矩阵，采样周期Tc，传动链参数，滤波器，PI控制器参数的初始值Kp，Ti及其对应的步长等数值输入到程序中；输出转矩环和变桨环的合理PI控制器系数。该方法能快速简易地输出机组转矩环和变桨环的PI控制器参数，为风力发电机组控制策略提供支持，具有实用性强、调参效率高的特点。

摘要： 本发明涉及一种基于网格搜索和改进NM单纯形算法的光伏模型更新方法，包括以下步骤：步骤S1：获取光伏面板的实际I‑V特性曲线信息；步骤S2：确定光伏组件模型和目标函数；步骤S3：采用网格搜索对光伏模型参数进行全局搜索，获取光伏模型参数搜索起始点，并确定模型参数搜索范围；步骤S4：采用改进的Nelder‑Mead单纯形对步骤S3中的模型参数搜索起始点进行局部搜索,获取全局最优的光伏模型参数向量。步骤S5:根据得到的全局最优的光伏模型参数向量，实时更新光伏阵列的模型，从而便于评估和优化光伏电站的工作状态。本发明提高了光伏模型参数提取的精度和速度，能够实时更新光伏阵列的模型，从而便于评估和优化光伏电站的工作状态。

摘要： 本发明涉及一种基于单纯形算法的磁纳米粒子临界产热值自动定位方法。引入单纯形算法、磁纳米粒子临界产热技术后，应用有限元方法来求解基于磁纳米粒子产热的生物传热数学模型，通过算法优化来自动定位磁纳米粒子临界产热值；在此基础上，改进磁纳米粒子产热理论的应用有效地提高了目标几何模型温度分布的预测精度。本发明能够最终优化磁纳米粒子在磁热疗期间的最优粒子属性，以应用于磁纳米热疗仪中，提高磁纳米热疗仪的磁热疗效果。

摘要： 本发明公开了基于差分进化单纯形算法的关节式坐标测量机标定方法。现有关节式坐标测量机标定方法在标定过程中，无法同时满足辨识速度，辨识精度及收敛性。本发明的步骤如下：一、建立关节式坐标测量机数学模型。二、关节式坐标测量机转角数据采集。三、建立适应度函数。四、以差分进化单纯形算法辨识测量机运动学参数。步骤五、以步骤四所得的最终个体内的25个元素作为测量机运动学参数集输入关节式坐标测量机，标定完成。本发明通过全局搜索算法和局部搜索算法的集成，将单纯形算法和差分进化算法的有效结合，解决了差分进化算法在全局搜索能力和收敛速度之间的矛盾，提高了关节式坐标测量机运动学参数的辨识精度和速度。

摘要： 本发明属于核动力装置设计领域，具体涉及一种基于松弛约束遗传单纯形算法的冷凝器优化设计方法。本发明包括：建立冷凝器参数评价模型；确定优化变量、目标函数以及约束函数，建立冷凝器的优化模型；根据优化模型，产生初始群体；创建评定个体优劣程度的松弛约束处理法；对群体进行改进寻优策略的遗传算法优化，产生遗传进化后的新群体；产生下一代新群体；利用松弛约束处理法对下一代新群体进行评价，更新约束松弛度；若满足终止条件，则终止群体进化，输出全局最优解。本发明针对冷凝器优化的复杂非线性约束问题，提出松弛约束处理法，并融入到混合优化算法中，大大增强了算法的寻优能力，保证冷凝器优化设计的有效性。

摘要： 本发明涉及一种基于网格搜索和改进NM单纯形算法的光伏模型更新方法，包括以下步骤：步骤S1：获取光伏面板的实际I‑V特性曲线信息；步骤S2：确定光伏组件模型和目标函数；步骤S3：采用网格搜索对光伏模型参数进行全局搜索，获取光伏模型参数搜索起始点，并确定模型参数搜索范围；步骤S4：采用改进的Nelder‑Mead单纯形对步骤S3中的模型参数搜索起始点进行局部搜索,获取全局最优的光伏模型参数向量。步骤S5:根据得到的全局最优的光伏模型参数向量，实时更新光伏阵列的模型，从而便于评估和优化光伏电站的工作状态。本发明提高了光伏模型参数提取的精度和速度，能够实时更新光伏阵列的模型，从而便于评估和优化光伏电站的工作状态。

摘要： 本发明是一种基于单纯形算法的大型高速回转装备圆柱轮廓误差分离方法。包括以下步骤：建立大型高速回转装备圆柱轮廓测量模型；确定测头半径误差和测头支杆倾斜角:步骤3：通过单纯性优化算法确定待估参数，建立目标函数；对于每个截面轮廓的目标函数，采用单纯形寻优算法估计得到参数的估计值，通过估计值消除影响；采用单纯形寻优估计法对目标函数直接求解，得到大型高速回转装备圆柱轮廓测量模型的整体偏心误差、几何轴线倾斜误差和最小二乘半径的精确估计值；逐点分离多偏置误差。本发明可实现在不对测量模型和误差参数估计过程进行任何简化的前提下，同时实现对多个偏置误差参量的精确估计和分离，显著提高了误差分离准确性。

摘要： 本发明涉及一种基于单纯形算法的磁纳米粒子临界产热值自动定位方法。引入单纯形算法、磁纳米粒子临界产热技术后，应用有限元方法来求解基于磁纳米粒子产热的生物传热数学模型，通过算法优化来自动定位磁纳米粒子临界产热值；在此基础上，改进磁纳米粒子产热理论的应用有效地提高了目标几何模型温度分布的预测精度。本发明能够最终优化磁纳米粒子在磁热疗期间的最优粒子属性，以应用于磁纳米热疗仪中，提高磁纳米热疗仪的磁热疗效果。

摘要： 本发明公开了基于差分进化单纯形算法的关节式坐标测量机标定方法。现有关节式坐标测量机标定方法在标定过程中，无法同时满足辨识速度，辨识精度及收敛性。本发明的步骤如下：一、建立关节式坐标测量机数学模型。二、关节式坐标测量机转角数据采集。三、建立适应度函数。四、以差分进化单纯形算法辨识测量机运动学参数。步骤五、以步骤四所得的最终个体内的25个元素作为测量机运动学参数集输入关节式坐标测量机，标定完成。本发明通过全局搜索算法和局部搜索算法的集成，将单纯形算法和差分进化算法的有效结合，解决了差分进化算法在全局搜索能力和收敛速度之间的矛盾，提高了关节式坐标测量机运动学参数的辨识精度和速度。

摘要： 本发明属于核动力装置设计领域，具体涉及一种基于松弛约束遗传单纯形算法的冷凝器优化设计方法。本发明包括：建立冷凝器参数评价模型；确定优化变量、目标函数以及约束函数，建立冷凝器的优化模型；根据优化模型，产生初始群体；创建评定个体优劣程度的松弛约束处理法；对群体进行改进寻优策略的遗传算法优化，产生遗传进化后的新群体；产生下一代新群体；利用松弛约束处理法对下一代新群体进行评价，更新约束松弛度；若满足终止条件，则终止群体进化，输出全局最优解。本发明针对冷凝器优化的复杂非线性约束问题，提出松弛约束处理法，并融入到混合优化算法中，大大增强了算法的寻优能力，保证冷凝器优化设计的有效性。