导读:本文包含了复杂网络优化设计论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:复杂产品,小样本数据,人工神经网络,多目标粒子群优化算法
复杂网络优化设计论文文献综述
冯国奇,崔东亮,张琦,代学武[1]（2019）在《神经网络辅助的多目标粒子群优化算法在复杂产品设计中的应用》一文中研究指出复杂产品有限元分析(Finite Element Analysis,FEA)费用很高,给多目标优化(Multi-Objective Optimization,MOO)带来很大困难。提出一种人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)辅助的多目标粒子群优化算法(Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO)处理这类计算密集的设计问题:以基于噪声的虚拟样本丰富ANN的训练样本集,通过虚拟样本的控制参数和ANN模型参数的协同优化提高ANN泛化能力;以此ANN为代理模型支持多目标粒子群算法的进化,并采用基于网格邻域信息的拥挤指标提高Pareto前沿的收敛性、多样性及均匀性。最后,以航空发动机高压涡轮盘(High Pressure Turbine Disc,HPTD)多目标优化案例验证该策略的有效性和可用性。试验证明,这种面向成本的MOO方法降低了复杂产品多目标优化的工程应用难度,提高了设计质量。(本文来源于《系统管理学报》期刊2019年04期）
李孟泽[2]（2019）在《基于复杂网络的复杂产品设计变更传播路径优化研究》一文中研究指出从收集顾客需求到成熟的设计方案,产品设计是一个不断变化的过程。在复杂产品开发过程中,设计变更难以避免,并且决定了产品最终成本的70%-80%,变更活动很大程度的影响产品开发周期和产品质量。变更传播会对产品设计时间和成本造成负面影响,进而影响产品交货期和价格。由于变更传播路径的不唯一性,在实施变更之前找到影响最小的变更传播路径非常重要。针对复杂产品设计变更传播路径优化问题,本文提出了一种基于有向加权复杂网络的最优传播路径搜索方法,其主要研究内容如下。(1)基于非支配排序遗传算法的设计变更传播多目标路径优化。首先将复杂产品分解为零部件,根据复杂产品零部件之间的变更传播依赖关系,构建复杂产品有向加权网络。从变更传播数据库中评估每个变更的变更传播概率及变更传播影响,根据历史数据得到每个研制单元的成本和时间。通过引入变更传播概率及变更传播影响计算每个变更方案的变更传播风险、研制时间、研制成本。将变更传播风险、研制时间、研制成本作为叁个优化目标,采用非支配排序遗传算法搜索最优变更传播路径,最终得到Pareto前沿。最后,通过实例验证说明所提方法的有效性,并与传统的广度优先搜索算法进行方法对比,发现本文提出的方法可以解决多目标优化问题,而广度优先搜索算法只能优化单个目标,本文所提方法的算法复杂度也大大降低,更适用于解决复杂产品设计变更传播问题。(2)基于蚁群算法的多源设计变更最优传播路径搜索。首先将复杂产品分解为零部件,并建立零部件之间的变更依赖关系,构建产品网络模型。对零部件之间的连接重要度通过LinkRank算法进行评估,通过对历史数据和产品变更数据库的数据提取,得到变更传播概率和每个零部件的设计时间。通过计算变更传播指数确定每个零部件的属性,也即吸收者/携带者/扩散者。然后,通过变更传播指数,零部件连接重要度,设计任务执行时间和传播的概率四个变量来评估变更传播强度。变更传播强度作为产品网络的边权,由此得到产品有向加权网络模型。评估每个零部件的变更吸收能力,以及初始变更零部件的初始变更影响,通过蚁群算法对多源设计变更传播优化模型进行求解得到最优变更传播路径。通过实例验证说明该方法的有效性,并且与单源变更传播方法进行结果对比突出所提方法的优越性,结果表明本文所提方法可以解决并行传播过程中的路径耦合问题,实现全局最优解的搜索。论文首先针对单源设计变更传播问题,提出了一种基于多目标非支配排序遗传算法的方法对其优化。由于现实中多源变更经常发生,因此针对多源设计变更传播的路径耦合问题,提出了一种基于蚁群算法的方法对其优化。所提方法对于复杂产品设计变更传播路径优化具有一定的实际意义,解决了单源设计变更传播过程中的多目标优化问题和多源设计变更传播的路径耦合问题,可有效降低设计变更成本,节省变更时间,快速为决策者提供可行方案。该论文有图32幅,表16个,参考文献104篇。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2019-05-01）
李韩军,张宜军,潘海捷,陈童[3]（2019）在《面向城市复杂环境的5G移动网络优化设计技术研究》一文中研究指出随着社会信息化的发展和进步,人们对高速移动通信技术的需求更加强烈,移动通信从传统的2G、3G和4G逐渐发展到了5G,引入了很多先进技术,如SON技术、D2D技术、异构超密集部署分析技术和SDN技术等,大幅提升了5G移动网络的通信传输能力,实现了数以千兆的网络带宽,能够为人们提供高清晰视频、大型在线网游、金融证券和智能旅游等服务。但是,5G移动网络也存在一些自身缺陷,如网络穿透能力较弱,一旦基站部署不充分,通信小区边界就会存在缝隙,导致网络数据传输中断。为了解决上述问题,许多通信学者和政企研究机构提出了移动网络优化措施。笔者基于多年的实践和探索,重点描述了城市复杂通信应用场景,引入多种移动网络优化技术,实现了网络的无缝覆盖,确保人们能够正常使用移动通信网络。(本文来源于《通信技术》期刊2019年03期）
李玉鹏,李孟泽,王召同[4]（2019）在《基于有向加权网络模型的复杂产品多源设计变更传播路径优化》一文中研究指出提出一种基于有向加权网络模型的复杂产品多源设计变更路径优化方法。首先,以零部件为节点,零部件之间的物理连接关系为边构建复杂产品结构的有向网络模型。采用Linkrank算法计算零部件连接重要度,考虑节点出度和入度定义变更传播指数,进而结合设计任务执行时间及变更传播概率计算变更传播强度(Change propagation intensity, CPI),并以此作为边的权重,建立变更分析网络模型。其次,选取多个零件作为多个变更源,通过改进的蚁群算法对复杂产品多源设计变更搜索累积变更传播强度最小的最优传播路径。最后,以某型号直流电钻行星轮齿轮箱多源设计变更为例验证了方法的可行性和有效性。(本文来源于《机械工程学报》期刊2019年06期）
陈新欣[5]（2018）在《复杂船舶电力网络系统的优化设计》一文中研究指出传统船舶电力系统,存在网络运行时延较长、系统应用稳定性较低等弊端。为解决上述问题,设计基于复杂船舶电力网络的新型优化系统。通过网络结构设计、组网方法选择2个步骤,完成系统硬件的优化设计。通过数据库设计、网络运行程序设计、电力网络协议选择3个步骤,完成系统软件的优化设计。模拟系统运行环境,设计对比实验结果表明,应用新型优化系统后,网络运行时延长、系统应用稳定性低等情况,得到有效控制。(本文来源于《舰船科学技术》期刊2018年12期）
朱家明,蒋沅,赵平[6]（2018）在《复杂网络提高的抗毁性优化设计仿真》一文中研究指出实际的多智能体系统处在各种复杂的网络环境当中,复杂网络在面对随机失效时,常常表现出较强的抗毁性,而在面对恶意的攻击时,常常表现出较弱的抗毁性。如何提高和优化复杂网络的抗毁性是要面对和解决的问题,可以对复杂网络提高的抗毁性进行优化设计。具体可以用度分布熵和平均二步度来对复杂网络提高的抗毁性进行优化设计,分别通过遗传算法和非线性混合整数规划来解决约束条件下最优化度分布熵和无标度网络方面的问题。通过计算机仿真和理论推导,可以得到以下结论:度分布熵和平均二步度不仅可以作为网络抗毁性的量度而且还能帮助优化网络抗毁性。和度分布的熵相比,平均二步度不仅包含了度分布多样性的信息,而且还包含了网络拓扑的信息。因此,平均二步度是复杂网络异质性的一个更好的度量。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年04期）
王国欢,李敏,于仕[7]（2018）在《复杂网络通信信息传输性能优化设计仿真》一文中研究指出对复杂网络通信信息的传输过程的分析,能够有效提高复杂网络通信的质量。对信息传输性能的优化,需要构建通信信息辅助决策模型,对传输信息可用频段进行估测,完成通信信息传输性能的设计。传统方法通过获取上界矩阵和下界矩阵,并计算其矩阵之间的关联度,忽略了对传输信息可用频段的估测,导致优化效果不理想。提出基于信息辅助决策模型的复杂通信信息传输性能优化方法。依据大数据技术,对通信信息全面分析挖掘,对传输中的通信信息定位采样,评估采样信息传输体系的健康度,引入可视化方式,构建智能化运行辅助决策模型,对电离层传输可用频段进行估测,获取符合条件的工作频率,完成复杂网络通信信息传输性能的优化。实验结果表明,所提方法通信信息的传输性能更优,有效提高了复杂网络通信的质量。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年01期）
李海威,韦天瀚[8]（2016）在《基于Q函数优化的加权有向复杂网络模糊聚类算法设计研究》一文中研究指出研究加权有向复杂网络中社团的模糊聚类算法,在谱平分、FCM算法的基础上,构建新的适用于加权有向复杂网络模糊划分的Q函数,设计了复杂网络模糊聚类算法,并针对FCM聚类算法结果不稳定的现象进行了算法上的改进,使算法更适合于现实世界。通过实验数据验证了设计的算法,从总体上提高算法的划分精确度,结果也趋向于稳定。解决了从加权有向复杂网络、模糊集中发现、划分社团的实际问题。(本文来源于《广东科技》期刊2016年10期）
冯国奇,崔东亮,张亚军,周平[9]（2016）在《样本视角下面向复杂产品多目标优化设计的混合人工神经网络—遗传算法技术》一文中研究指出针对复杂产品优化设计计算密集的问题,从样本角度提出一种改进的人工神经网络—遗传算法多目标优化框架:针对正交实验设计的小样本问题,采用基于限制扰动的虚拟样本构造方法扩大训练样本集,用于提高人工神经网络建模精度;以基于熵权的极差分析法确定各决策变量的灵敏度,通过变决策变量建模的方式确定高性价比人工神经网络模型,用于遗传算法搜索的适应度计算;设计一种兼顾Pareto前沿平滑性和均匀性的遗传算法初始解构造方法,用于提高优化的效率和质量。以航空发动机高压涡轮盘优化实例验证了所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《计算机集成制造系统》期刊2016年06期）
张鑫彧[10]（2015）在《针对复杂环境的内容中心网络移动性优化设计》一文中研究指出内容中心网络是近年来得到广泛研究的一种新型网络体系结构,相比传统的TCP/IP网络结构而言有着灵活性高,安全性好,传输速度快,能耗低等多种优点。内容中心网络在处理移动性问题时具有很大的优势,然而其请求端驱动的特性使得其在处理移动性问题时的稳定性和传输效率方面都有待进一步的提高。本文针对内容中心网络的移动性处理机制中存在的问题,对请求转发路由优化策略和命名映射存储优化策略进行了分析,同时研究了复杂环境下移动自组织(Ad Hoc)网络架构的特点。在其基础上设计了专门用于更新路由表和传递节点移动信息的标识符虚拟请求的数据包通信机制,以及在节点当中设置专用的临时缓存区的方法。结合这些机制,本文提出了两种利用标识符虚拟请求的路由优化策略:提升网络稳定性的优化策略通过设置校验协议和存储内容备份的方式,减少了节点移动过程中的丢包重传问题;提升网络传输效率的优化策略则通过提升路由表更新速度和在路由路径当中的稳定节点放置缓存的方式,缩短了网络的传输延迟,提高了命中率。此外,本文还针对特殊情况下节点或者链路出现故障时所使用的特殊应对方案进行了设计,以提升网络的抗毁性和鲁棒性。最后,本文通过基于ndnSIM的仿真平台对复杂环境下移动内容中心网络的结构进行了模拟。实验验证本文提出的优化方案分别在优化稳定性和优化传输效率方面表现出了较好的性能。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2015-03-02）
复杂网络优化设计论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
从收集顾客需求到成熟的设计方案,产品设计是一个不断变化的过程。在复杂产品开发过程中,设计变更难以避免,并且决定了产品最终成本的70%-80%,变更活动很大程度的影响产品开发周期和产品质量。变更传播会对产品设计时间和成本造成负面影响,进而影响产品交货期和价格。由于变更传播路径的不唯一性,在实施变更之前找到影响最小的变更传播路径非常重要。针对复杂产品设计变更传播路径优化问题,本文提出了一种基于有向加权复杂网络的最优传播路径搜索方法,其主要研究内容如下。(1)基于非支配排序遗传算法的设计变更传播多目标路径优化。首先将复杂产品分解为零部件,根据复杂产品零部件之间的变更传播依赖关系,构建复杂产品有向加权网络。从变更传播数据库中评估每个变更的变更传播概率及变更传播影响,根据历史数据得到每个研制单元的成本和时间。通过引入变更传播概率及变更传播影响计算每个变更方案的变更传播风险、研制时间、研制成本。将变更传播风险、研制时间、研制成本作为叁个优化目标,采用非支配排序遗传算法搜索最优变更传播路径,最终得到Pareto前沿。最后,通过实例验证说明所提方法的有效性,并与传统的广度优先搜索算法进行方法对比,发现本文提出的方法可以解决多目标优化问题,而广度优先搜索算法只能优化单个目标,本文所提方法的算法复杂度也大大降低,更适用于解决复杂产品设计变更传播问题。(2)基于蚁群算法的多源设计变更最优传播路径搜索。首先将复杂产品分解为零部件,并建立零部件之间的变更依赖关系,构建产品网络模型。对零部件之间的连接重要度通过LinkRank算法进行评估,通过对历史数据和产品变更数据库的数据提取,得到变更传播概率和每个零部件的设计时间。通过计算变更传播指数确定每个零部件的属性,也即吸收者/携带者/扩散者。然后,通过变更传播指数,零部件连接重要度,设计任务执行时间和传播的概率四个变量来评估变更传播强度。变更传播强度作为产品网络的边权,由此得到产品有向加权网络模型。评估每个零部件的变更吸收能力,以及初始变更零部件的初始变更影响,通过蚁群算法对多源设计变更传播优化模型进行求解得到最优变更传播路径。通过实例验证说明该方法的有效性,并且与单源变更传播方法进行结果对比突出所提方法的优越性,结果表明本文所提方法可以解决并行传播过程中的路径耦合问题,实现全局最优解的搜索。论文首先针对单源设计变更传播问题,提出了一种基于多目标非支配排序遗传算法的方法对其优化。由于现实中多源变更经常发生,因此针对多源设计变更传播的路径耦合问题,提出了一种基于蚁群算法的方法对其优化。所提方法对于复杂产品设计变更传播路径优化具有一定的实际意义,解决了单源设计变更传播过程中的多目标优化问题和多源设计变更传播的路径耦合问题,可有效降低设计变更成本,节省变更时间,快速为决策者提供可行方案。该论文有图32幅,表16个,参考文献104篇。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复杂网络优化设计论文参考文献
[1].冯国奇,崔东亮,张琦,代学武.神经网络辅助的多目标粒子群优化算法在复杂产品设计中的应用[J].系统管理学报.2019
[2].李孟泽.基于复杂网络的复杂产品设计变更传播路径优化研究[D].中国矿业大学.2019
[3].李韩军,张宜军,潘海捷,陈童.面向城市复杂环境的5G移动网络优化设计技术研究[J].通信技术.2019
[4].李玉鹏,李孟泽,王召同.基于有向加权网络模型的复杂产品多源设计变更传播路径优化[J].机械工程学报.2019
[5].陈新欣.复杂船舶电力网络系统的优化设计[J].舰船科学技术.2018
[6].朱家明,蒋沅,赵平.复杂网络提高的抗毁性优化设计仿真[J].计算机仿真.2018
[7].王国欢,李敏,于仕.复杂网络通信信息传输性能优化设计仿真[J].计算机仿真.2018
[8].李海威,韦天瀚.基于Q函数优化的加权有向复杂网络模糊聚类算法设计研究[J].广东科技.2016
[9].冯国奇,崔东亮,张亚军,周平.样本视角下面向复杂产品多目标优化设计的混合人工神经网络—遗传算法技术[J].计算机集成制造系统.2016
[10].张鑫彧.针对复杂环境的内容中心网络移动性优化设计[D].哈尔滨工程大学.2015
标签：复杂产品; 小样本数据; 人工神经网络; 多目标粒子群优化算法;