江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
针对近红外光谱波长选择问题, 在团队进步算法(TPA)的基础上, 提出一种改进团队进步算法(iTPA)的波长变量选择方法, 将分子光谱的波段按照与其相应的理化值建模得到的评价值函数大小降序排列, 顺序分为精英组、 普通组和垃圾回收组。 当新生波段选择学习行为时, 若其产生于普通组, 则需要向精英组样板的方向调节; 若其产生于精英组, 则需要改进其更新方向, 向垃圾回收组样板的反方向调节。 垃圾回收组成员的评价值不像精英组和普通组随着更新的过程一直上升, 而是一直处于极低的状态, 为产生于精英组的新生波段在学习时提供一个准确的更新方向, 从而提升算法的全局寻优能力。 通过不断的迭代更新, 逐步提升整体评价值, 最终选取评价值最高的波段作为筛选波段。 该算法对玉米的淀粉和蛋白质含量数据集进行了实验测试, 并与TPA、 遗传算法(GA)、 主成分分析(PCA)以及全谱方法进行了对比。 实验结果表明, 所提算法能够找出全谱范围内波长的最优组合, 并且可以解释各含量的化学特性。 玉米淀粉数据集运行的效果相比于全光谱, 变量个数从700个减少到17.55个左右(50次试验求平均), 模型的RMSEC从0.335 7降到0.260 9, 校正集预测精度提升了22.3%, 模型的RMSEP从0.391 4下降到0.334 4左右, 预测集预测精度提升了14.6%; 在玉米蛋白质数据集运行的效果相比于全光谱, 变量个数从700个减少到19.6个左右(50次试验求平均), 模型的RMSEC从0.147 4降到0.101 9, 校正集预测精度提升了30.1%, 模型的RMSEP从0.178 9下降到0.117 7, 预测集预测精度提升了34.2%。
近红外光谱 波长选择 改进的团队进步算法 智能组合优化 特征波长 Near infrared spectrum Wavelength selection Improved team progress algorithm Intelligent combination optimization Characteristic wavelength 光谱学与光谱分析
2021, 41(10): 3032
北京航空航天大学 仪器科学与光电工程学院, 北京 100191
光电二极管是一种体积小、成本低的感光传感器, 由至少三个配合可实现太阳矢量的测量, 从而可以作为低精度的太阳敏感器。为了尽可能实现在360°视场空间任意方位求解太阳矢量, 如何选择光电二极管数量并确定其布局方式是一个难点。文中首先将360°视场空间等表面积离散化, 将无限的传感器的布局优化问题转换为有限的组合优化(NP问题难)。然后, 通过建立覆盖度和均匀度的多目标优化函数, 并结合量子遗传算法求解最优方案。实验分析了不同光电二极管数量和视场范围的布局效果, 对多光电二极管的布局优化提供了理论性依据。实验结果显示, 选择12~14个光电二极管可以基本实现无覆盖风险和均匀风险的布局。
布局优化 组合优化 光电二极管 太阳敏感器 量子遗传算法 layout optimization combinatorial optimization photodiodes sun sensor quantum genetic algorithm 红外与激光工程
2019, 48(8): 0813002
中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所 系统集成与IC设计研究部, 江苏 苏州 215123
针对当前聚光光伏系统中自动跟踪系统故障率高及跟踪成本大等问题, 提出了一种由线聚焦菲涅耳透镜、反射式二次聚光器和全反射棱锥组成的组合式免跟踪聚光光学系统, 论述了各组成元件的工作原理与设计方法。在光学设计软件Zemax里对该系统进行结构优化与仿真分析, 结果表明, 在俯仰角最大为16°时, 该系统的平均聚光效率为24.1%, 与FRS系统相比提高了18.7%。集成了基于组合式免跟踪聚光光学系统的免跟踪聚光光伏模组, 初步测试结果表明, 该模组在非跟踪状态下光电转换效率最高达到19.6%, 4 h后光电转换效率仍能达到5.9%。
光学设计 免跟踪聚光光学系统 组合优化 线聚焦菲涅耳透镜 二次聚光器 optical design non-tracking concentrated optical system combinatorial optimization line Fresnel lens secondary optical element 红外与激光工程
2019, 48(3): 0318002
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100039
设计了一个应用于轻小型空间相机的碳纤维框架。根据光学系统中各光学元件的空间分布特点, 通过比较选择结构性能和工艺性能优异的M40J碳纤维复合材料完成了相机框架的结构设计, 并使用TC4预埋镶嵌的方法解决了碳纤维框架接口精度低的问题。对碳纤维框架进行区域划分, 采用集成仿真与优化设计方法、遗传算法全局寻优与单纯型下山法局部寻优的组合优化策略对碳纤维框架各区域结构参数进行优化设计。经过优化, 碳纤维框架包含TC4预埋件的总质量为15.6 kg, 仅占相机整机质量的18.4%, 相机的一阶频率达104.8 Hz。最后通过力学环境试验得到相机整机一阶频率为102 Hz, 与仿真结果相符, 进一步验证了设计的合理性和正确性。文中提出的碳纤维框架方案对轻小型空间相机设计有一定的借鉴意义。文中所采用的优化方法可广泛应用于空间相机光机结构设计中, 能大幅度提高设计效率, 缩短研制周期。
空间相机框架 碳纤维复合材料 集成优化 组合优化策略 framework of space camera carbon fiber composite integrated optimization combined optimization strategy
在网络虚拟化环境下，对底层物理网络资源状态的实时监控有助于更好地为虚拟网络服务提供支持。构建了虚拟网络资源管理架构，采用了基于监控代理的策略来实现网络资源的实时监控，并综合考虑监控信息上报所需的带宽、时延以及节点负载能力，构建了监控代理部署问题的二进制组合优化模型，通过改进的粒子群算法来求解该问题的近似最优解。仿真结果表明：该策略生成的监控方案具有较好的性能表现。
网络虚拟化 资源监控 二进制组合优化 改进的粒子群算法 network virtualization resource monitoring binary combinatorial optimization improved particle swarm algorithm
黑龙江八一农垦大学生命科学技术学院, 黑龙江 大庆 163319
为确定黄瓜中愈伤组织继代培养中激素浓度的最佳组合, 以黄瓜不同外植体, 诱导初代愈伤组织, 利用最佳外植体子叶诱导的愈伤组织进行继代培养, 采用响应面设计分析方法, 进行二次多项式回归拟合, 预测数学模型, 并进行激素浓度组合寻优。结果表明: 模型的决定系数 R2为0.9957; 激素浓度的最佳组合为MS+6-BA 1.009 mg/L+IAA 0.5502 mg/L+AgN03 1.1026 mg/L
黄瓜 响应面设计 愈伤组织继代 激素组合优化 cucumber central composite design(CCD) callus subculture optimization of hormone combination
空军工程大学航空航天工程学院, 西安 710038
为解决飞行器管理系统的任务调度问题, 提出了一种基于蚁群算法的多处理机任务调度方法, 考虑任务个数、任务等级、任务负载、任务与飞行状态关系等4个因素构建了单机风险系数函数; 以单机风险系数均衡为目的设计了任务调度目标函数, 给出了蚁群算法求解飞行器管理系统任务分配问题的流程。仿真得到一种较优的调度方案, 验证了所提方法的有效性。
飞行器管理系统 任务调度 蚁群算法 组合优化 Vehicle Management System(VMS) task scheduling Ant Colony Optimization(ACO) combinatorial optimization
1 中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所 应用光学国家重点实验室,吉林 长春 130033
2 中国科学院大学,北京 100049
考虑小卫星用反作用飞轮系统小型化的要求, 提出了飞轮电机体积最小时的电枢尺寸确定方法,并设计了一种定子无铁芯式反作用飞轮系统。为防止磁路饱和, 将多学科优化设计方法应用于飞轮转子结构和电机磁场联合设计中, 并采用外罚函数法及序列二次规划算法(SQP)组合优化策略对飞轮系统进行多目标优化设计。选取飞轮转子质量最小和电机气隙磁通密度最大为优化目标, 以最大等效应力、一阶共振频率、极转动惯量、磁饱和等作为约束条件, 将iSIGHT软件作为优化平台, 集成有限元软件ANSYS实现了优化过程, 最后依据优化结果制造出飞轮样机。优化结果表明, 优化后飞轮转子质量由0.73 kg减小到0.67 kg, 减小了8.22%, 气隙磁通密度由0.376 T增大到0.401 T, 增大了6.65%。设计的优化方法提高了飞轮设计的合理性, 推动了飞轮系统的小型化研究。
小卫星 反作用飞轮 电机 多学科优化设计 组合优化策略 有限元分析 small satellite reaction flywheel motor multidisciplinary design combinatorial optimization strategy Finite Element Analysis (FEA)
1 电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室, 安徽 合肥230037
2 电子制约技术安徽省重点实验室, 安徽 合肥230037
3 电子工程学院航天系, 安徽 合肥230037
提出了一种空-谱二维特征蚁群组合优化支持向量机的高光谱图像分类算法。 利用两类蚁群分别在光谱维空间和样本分布空间交替搜索最大类间距波段组合和异质样本, 提取最优特征波段, 降低了高光谱的波段信息冗余, 去除训练样本中的异质样本, 优化了训练样本特征空间分布。 将蚁群组合优化后的高光谱图像和训练样本应用到支持向量机(SVM)分类器中, 扩大了特征空间类间距, 提高了SVM算法的分类精度。 实验表明该算法总分类精度达95.45%, Kappa系数0.925 2, 是一种分类精度较高的高光谱图像分类方法。
高光谱图像 蚁群算法 支持向量机 组合优化 Hyperspectral imagery Ant colony optimization algorithm Support vector machine Composite optimization 光谱学与光谱分析
2013, 33(8): 2192
