复杂工业中高维耦合优化问题的解空间多层次立体分割优化理论研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61203177
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    任佳
  • 依托单位：
    浙江理工大学
  • 学科分类：
    F0304.系统工程理论与技术
  • 结题年份：
    2015
  • 批准年份：
    2012
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

With the application of " Soft" optimization techniques, more and more complicated optimization problems has been modelled in complex industrial process.When the dimension of the model increases, the existing general optimization methods are often unable to provide a complete, efficient solution.For high-dimensional coupling optimization problems abound in complicated industrial process, considering the fact that large amounts of historical process data are availabe,a novel theory, named solution space multi-level cross partition optimization theory is proposed.. Its main research contents and ideas are summarized below:. (1)Analyze optimization variable's correlation relationship based on industrial process historical data.. (2)Establish the optimization model of solution space multi-level cross partition according to the mined correlation relationship information among optimization variables. " Multi-level" is realized by variable correlation degree, and " cross" by different main variables' combination.. (3)Explore the multiple and parallel solutions in the subspaces consisting of main variables.. (4)Explore the Mapping method of optimization results from subspaces to global solution space, and solve the problems in global solution space.. To sum up, our project's proposed theoretical framework and its components' implementation will provide a feasible solution for solving the high-dimensional coupling practical optimization prolbems existed in complicated industry.
"软"优化技术的应用，使得复杂工业过程产生了愈来愈多的复杂优化问题。而随着模型维数的增加，现有的通用优化方法往往无法为其提供完整、有效的解决思路。针对其高维、耦合的特点，且考虑到工业现场有大量历史数据可供利用的有利条件，项目提出基于变量相关关系的解空间多层次立体分割优化理论。.其主要研究内容和思路如下：. （1）基于工业过程历史数据的优化变量间相关关系分析。. （2）依据变量相关关系，建立解空间多层次立体分割优化模型。"多层次"由变量相关程度实现，"立体"由不同的主干变量组合实现。. （3）探讨由主干变量组成的子空间内的优化问题的多样化并行求解方法。. （4）探讨子空间优化结果向全局解空间的映射及全局空间优化问题的求解方法。. 该理论框架的提出及其各组成部分方案的具体实现将为解决复杂工业现场中的高维耦合应用优化问题提供一定的理论依据和可行的解决方案。

结项摘要

随着信息技术在工业现场的深入应用，大量信息得以存储，越来越多的工业问题可以通过建模---优化的思路得以解决，因而对复杂优化问题的求解也提出了更高的要求。项目即针对复杂工业现场的高维耦合优化问题开展研究。.项目主要完成的工作包括：（1）解空间多层次立体分割理论研究：提出了基于变量相关度的解空间分割方法，首先通过SOM对变量进行粗筛，基于变量相关度实现了解空间的聚类分割。（2）并行搜索机制研究：对子种群规模采样函数构造，子种群内部粒子分配，子种群间粒子的迁移策略，通讯周期的设定四个方面进行了重点研究。（3）子空间内群智能优化方法搜索能力的改进研究：通过引入镜面边界约束处理法、自适应混沌因子、分阶段搜索法和全局最优信息等方法分别对遗传算法、粒子群算法、猫群算法、人工鱼群算法的全局收敛性能进行了改进研究。（4）优化理论应用验证：建立了印染定型过程综合能耗模型，利用提出的优化方法对其进行了优化求解，得到了过程变量在最小能耗下的最优工作点。.项目所提出的解空间分割、并行搜索框架能够在一定程度上解决大规模优化问题难以获得全局最优解的难题。对群智能搜索算法的改进研究进一步提高了算法的整体搜索效率和收敛性能。.复杂工业过程中高维耦合优化问题的研究，充分利用已有数据及其特点，可为大数据时代工业过程控制和优化提供理论基础和技术支持，对工业现场的优化应用也有一定的指导作用。

项目成果

期刊论文数量（8）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（3）
专利数量（0）
多维度惯性权重衰减混沌化粒子群算法及应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    仪器仪表学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋晓屾;任佳;顾敏明
  • 通讯作者：
    顾敏明
大批量定制下按订单装配产品同步生产计划方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
  • 期刊：
    计算机集成制造系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    任佳;江支柱;刘曦泽;祁国宁
  • 通讯作者：
    祁国宁
A New Subspace Identi？cation Approach Based on Principal Component Analysis and Noise Estimation
一种基于主成分分析和噪声估计的子空间识别新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    Industrial & Engineering Chemistry Research
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Ping Wu;Haipeng Pan;Jia Ren;Chunjie Yang
  • 通讯作者：
    Chunjie Yang
印染热定型机煤、电能耗建模及优化求解研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    仪器仪表学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    任佳
  • 通讯作者：
    任佳
A novel approach to adaptive image fusion using multi-objective evolutionary algorithm
一种使用多目标进化算法的自适应图像融合的新方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Digital Content Technology and its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Junfeng Li;Feiyan Zhang
  • 通讯作者：
    Feiyan Zhang

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其他文献

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  • DOI：
    10.16003/j.cnki.issn1672-5190.2016.10.052
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  • 通讯作者：
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  • 通讯作者：
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  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2014
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    --
  • 作者：
    张南南;杜文才;任佳;聂泽东
  • 通讯作者：
    聂泽东

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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