李智
- 作品数：79 被引量：402H指数：11
- 供职机构：武汉轻工大学更多>>
- 发文基金：湖北省教育厅科学技术研究项目湖北省自然科学基金湖南省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程冶金工程轻工技术与工程更多>>
- 粒子群算法在光学膜系初始结构优化设计中的应用研究
- 膜系初始结构优化设计是膜系优化设计的关键,本文在分析和研究粒子群算法原理、算法实现过程的基础上,针对多膜料设计,以1200600nm波段内带通滤波器、1200600nm波段内截止滤波器、600000nm波段内截止滤波器和...
- 李智彭宗勤秦建华
- 关键词：膜系折射率滤波器粒子群算法优化设计
- 文献传递
- 基于自适应进化算法的烧结配料优化被引量：4
- 2011年
- 针对烧结配料系统的多样性、复杂性和相关性特点,基于广义回归神经网络建立了烧结配料预测模型,提出基于自适应加速机制的多种群进化算法的烧结配料优化算法。该算法在引入自适应加速机制和弹性缩放因子的前提下,充分运用了多种群进化算法的全局搜索能力寻找最优的工艺参数组合,将神经网络和自适应进化算法有机结合,实现了烧结配料的优化,增加了混合料中有用的化学成分,从而提高了产品质量。实际计算结果验证了该优化算法的正确性。
- 秦岭李逸飞李智
- 关键词：烧结配料系统广义回归神经网络
- 模拟退火算法在装卸机扒取机构设计中的应用被引量：1
- 2002年
- 采用模拟退火算法对蟹爪式装卸机扒取机构进行了优化计算 ,仿真结果表明是正确的 ,与常规算法相比具有更好的再现性。为类似的复杂非线性问题优化求解提供新方法和新思路。
- 李智
- 关键词：装卸机模拟退火算法仿真优化计算港口机械
- 免疫遗传算法在机械优化设计中的应用被引量：10
- 2003年
- 绍了遗传算法的特点和不足,分析了免疫遗传算法的原理,并利用其对一个机械优化设计实例进行仿真计算,结果表明,免疫遗传算法可以有效地避免陷入局部解,对于复杂的机械优化设计切实可行。
- 李智
- 关键词：免疫遗传算法机械设计优化计算
- 基于神经网络的班轮航线配船优化方法被引量：14
- 2000年
- 通过一种神经网络算法对班轮航线配船进行了优化求解 ,其计算结果经验是正确的 ,符合运输任务少时吨位大的船舶优先分配到各条航线 ,从而减少运输成本的原则 ,此算法表明 ,基于神经网络的优化方法对于其它的数学规划也是可行的 ,开辟了优化求解的新思路。
- 李智陈明昭董治德
- 关键词：神经网络航线配船仿真
- 模拟退火优化算法在混匀配料中的应用被引量：4
- 2001年
- 建立了混匀配料的数学模型 ,运用模拟退火优化算法对武钢工业港的混匀配料进行了优化计算 ,计算结果表明完全符合工艺要求。此方法比传统的计算方法速度快、精确度高 ,为武钢工业港的混匀配料提供了定量依据。基于模拟退火的优化计算方法也为以后类似问题的优化计算提供了新的途径和方法。
- 李智卢兰光
- 关键词：混匀配料模拟退火算法数学模型
- 粒子群算法在配电网络无功补偿优化中的应用被引量：51
- 2004年
- 介绍了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程,并采用粒子群算法对配电网络无功补偿优化数学模型进行了优化计算,计算结果符合实际情况,表明粒子群算法应用于电力优化计算切实可行,为复杂的电力系统优化设计问题提供了新的思路和方法。
- 闻朝中李智
- 关键词：粒子群算法配电网络无功补偿优化计算
- 基于改进型蚁群算法的货物作业车取送模型优化被引量：9
- 2004年
- 介绍了蚁群算法及其改进型的原理、模型和算法实现过程,并采用改进型算法对货物作业车取送数学模型进行了优化计算。优化计算结果表明,改进型蚁群算法的优化计算切实可行,为类似其他的铁路运输优化计算提供了新的思路和方法。
- 李智
- 关键词：铁路运输优化计算
- 基于改进型蚁群算法的内燃机配气凸轮机构型线动力学优化设计被引量：6
- 2005年
- 针对内燃机配气机构工作时的振动、冲击和噪声问题,建立内燃机配气凸轮机构型线的动力学数学模型。对蚁群算法在内燃机配气凸轮机构型线参数优化设计进行详细分析,并对蚁群算法存在的容易陷入局部解问题,将蚁群算法和遗传算法进行有效地结合,使得改进后的蚁群算法能够高效率地对内燃机配气凸轮机构型线参数进行优化设计。运用改进型蚁群算法和Matlab语言,对内燃机配气凸轮机构型线数学模型进行仿真优化计算,与原设计相比,仿真结果表明,丰满系数提高,动态最大正加速度在上升段降低,在下降段增加,动态最大负加速度降低,使得系统动态速度和动态加速度趋于平稳,有效地减少了内燃机配气机构的冲击振动,提高了内燃机的动力性能。
- 李智常晓萍Yigong LOU
- 关键词：内燃机配气机构蚁群算法
- 智能优化算法研究及应用展望被引量：13
- 2016年
- 针对智能优化算法理论和应用的不断发展,分析了智能优化算法的特点,对蚁群算法、粒子群算法、鱼群算法等7种不同算法的原理、算法过程及应用进行了综述,并对智能算法的进一步发展进行了探讨。
- 李智
