求解交货期可变动态调度问题的差分进化算法

针对差分进化算法求解动态优化问题时存在多样性缺失、寻优效率低的问题,提出一种多种群差分进化算法,将这种用于求解连续解空间优化问题的进化算法应用于顺序编码的动态调度问题求解中.该算法利用随机键编码表示法将连续位置向量转化为顺序编码,提出自组织多种群策略,将种群按动态空间特征自动分成主种群与子种群;由主种群不断探索峰值所在...     

动态环境下基于可变记忆的进化算法

常规基于记忆的进化算法在动态环境中往往达不到期望的效果,这主要是由于记忆体大小的限制.为此提出了动态环境下基于可变记忆的进化算法(IMEEA),其核心思想是算法中拥有两个种群,即搜索种群和记忆种群,同时采用过度变异策略来增加种群的多样性.算法中的两个种群有最小和最大的允许长度,并且种群的大小根据进化过程的进行而不断变化...     

多峰值函数优化的改进克隆选择算法

通过分析Castro提出的CLONALG算法在优化多峰值函数时存在峰值搜索能力弱、最优解易退化、收敛效率低等问题的根源,提出了一种基于记忆库小生境自适应克隆选择算法（MNACSA）。该算法首先采用小生境机制将种群分成若干类、分别从每个类中选出最优个体组成新种群;其次建立记忆库和自适应的高频变异率、且在库中引入最佳抗体抑制操作。对算法进行了分析和仿真实验,证明了该算法可以防止优秀个体退化、自动调节种群个体数目、提高优化效率、增强多峰搜索能力。     

子种群个体动态调整的人工蜂群算法

针对基本人工蜂群算法存在局部搜索能力差、收敛速度慢等缺点,提出一种动态调整子种群个体数目的改进人工蜂群算法用于求解无约束优化问题.该算法利用反向学习策略产生初始种群,以保证个体尽可能均匀分布在搜索空间中;基于个体适应度值,将种群分为两个子种群,分别采取不同的蜜源搜索公式,用于进行全局搜索和局部搜索.5个标准测试函数的仿真实验结果表明,改进算法具有较好的寻优性能.     

动态参数调整的多策略差分进化算法

针对差分进化算法在处理函数优化问题时存在的收敛速度较慢和过早收敛的问题,提出了一种动态参数调整的多策略差分进化算法.先将种群随机分为3个独立的子种群,分别采用3种不同的变异策略来避免种群陷入局部最优,并通过动态参数调整机制提高算法的收敛性能.经过一定代数的进化后,将种群中的优秀个体进行择优保留.采用CEC2005的25个标准测试函数对算法进行仿真,实验结果表明,新算法能够有效避免过早收敛,具有较好的优化性能.     

变异率和种群数目自适应的遗传算法

提出了针对个体变异率和种群数目的2种自适应方法.算法中个体变异率根据其适度值在种群中的排序自适应调整,使优良个体具有较小的变异率继续进化,而使种群中较差个体具有较大变异率,增强了种群搜索能力.同时根据种群个体适度值方差动态调整变异率曲线,种群数目调整则根据最优个体更新率动态增大,以动态适应解空间的规模避免采样误差造成的进化停滞.通过在不同尺度的NK Landscape上与传统的简单遗传算法(SGA)比较可得,2种自适应方法的引入对遗传算法的寻优能力有了明显改进.     

基于改进遗传算法的配电网动态无功优化

综合混沌变异的泛化能力和邻域搜索的局部寻优能力,实现配电网动态无功优化问题的快速求解.利用混沌神经元的输入输出特性建立变异算子与种群多样性测度的自适应关系,实现种群多样性的动态调节,提出基于优秀个体特征信息的邻域搜索,实现局部寻优.在编码过程中,结合配电网动态无功优化的特点提出一种由投运组数和投运时间构成的两段式整数编码方式,缩短了染色体长度、消除了不可行码.IEEE69配电网算例结果表明本文方法在全局收敛性以及克服早熟等方面具有优势.     

基于改进自适应遗传算法的船联网拓扑优化算法

提出了一种改进的自适应遗传算法优化船联网拓扑结构.考虑实际应用场景,以及网络的连通度、节点度、通信链路质量及通信成本等因素,最大化船联网总链路增益.改进的遗传算法在选择操作中,提出自适应个体适应度调节公式,动态调整当前种群中个体的适应度值,减小个体间适应度的差值,增加适应度较低个体通过选择过程进入下一步操作的概率,提高种群多样性.交叉和变异过程中,引入自适应调节系数,调整交叉和变异概率,尽可能使适应度值较高的个体进入下一次迭代过程.仿真实验表明,提出的改进算法能够避免早熟收敛,跳出局部极值,最终收敛得到船联网最优拓扑结构,且收敛速度更快,算法效率更高.     

光皮桦种群自疏调节的初步研究

研究了福建卫闽林场光皮桦种群的密度随径级年变化以及光皮桦种群个体平均重量与密度之间的动态关系。提出了描述光皮桦种群密度随径级年变化的分段函数表达式以及光皮桦种群个体平均重量与密度之间规律的模型。经实测资料验证,笔者提出的模型在拟合光皮桦种群自然稀疏过程中,均具有较高的可信度。同时,对其它种群的自然稀疏研究也具有普遍意义。     

基于改进遗传算法的智能组卷研究

通过在遗传算法中引入个体浓度的选择机制和记忆机制,确保了进化过程中种群内个体的多样性,避免局部收敛,保证了算法朝优化方向进化.实验结果表明改进算法能跳出局部收敛,有效避免了早熟产生和遗传退化现象出现.     

我国个人所得税的现状及优化措施分析

我国现行的个人所得税实行分类所得税制,针对不同类所得,费用扣除标准不同,税率亦不相同。分析我国个人所得税现状,揭示我国个人所得税税制模式、费用扣除额等方面的漏洞与不足,根据国情探寻有关个人所得税的优化措施,以期对我国个人所得税的完善提供借鉴。     

生命的蝉蜕与发现：关于《长恨歌》的叙事伦理

在《长恨歌》丰富的叙述中,由“小历史”与个体的生命体验、“民间社会”与个体的生命伦理、“日常生活”与个体的生命意义等所构成的生命关学及其叙事伦理尤值得关注,它们使《长恨歌》成为汉语叙事的“典范”和文学史链条上不可替代的“孤本”。     

藏族民间人观及其意义解析

从文化人类学和藏族传统哲学的视角,对藏族民间人观梳理归纳后得出：每个人的个体是由物质性肉体和精神性识体组成的共同体,故本质上没有一个独立实在的自我.这种观念居支配地位,由此引发生命流转不息、众生互为父母等次生观念以及相应的文化行为.而“个体”和“社会人”则居从属地位,两者趋于合而为一,并认为人一生下来就附有五尊守护神.为了自身、村社、天下有情众生的福祉,时时对神灵世界进行“等价交换”.     

基于在线归档技术的多目标粒子群算法

提出一种基于在线归档技术的新型多目标粒子群优化算法. 使用外部集归档,在归档粒子中采用适应值共享技术选出全局最优位置,使得种群多样性得以维持;在粒子群的进化过程中,使用在线归档策略,将归档的粒子合理地引入下一代的种群,淘汰原种群中的不良粒子,从而保证进化过程中种群的优良性. 用Zitzler的两个多目标测试函数评价算法的性能. 结果表明,该算法能快速收敛到Pareto非劣最优目标域,并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性.     

儒家孝德思想的历史演进及其评价

以孔子为代表的原初形态的儒家从孝德的层次和境界、行孝的标准和原则以及孝德与仁德、孝与忠的关系角度入手,将"孝德"从个人、家庭领域扩展到社会和政治领域,从而使它成为一个丰富和完整的伦理概念。从孔子到董仲舒,"孝德"思想在理论层面上,由伦理向哲学转变;实践层面上,则由道德规范向意识形态转变。与此同时,它也遭到了不同方面的批评。对儒家孝德思想进行合理诠释和定位,不仅需要正确认识上述的两种转变,还需要从孝德自身的内在逻辑中来对其进行重新评估。     

基于精英个体划分的变步长萤火虫算法的特征选择方法

针对标准萤火虫算法(firefly algorithm,FA)收敛速度慢及其在解空间内的搜索易陷入局部最优的缺陷,充分考虑萤火虫算法在寻优过程中其种群内个体的差异性,提出一种基于精英萤火虫个体划分的变步长策略,改进后的FA在算法迭代中对每代目标值较好的精英萤火虫个体随机增大其移动步长,而对每代目标值较差的非精英个体则线性减小其步长。为适用于特征选择问题,又对FA中萤火虫的编码和位置移动进行了离散化定义,给出了基于所提改进型离散FA(binary firefly algorithm,BFA)的包装式特征选择方法流程。在UCI分类数据集上对比测试了所提改进型BFA与其他算法在优化特征选择方面的性能。测试结果表明,基于所提改进型BFA优化特征选择的效果较好,验证了所提改进策略可有效提升FA的优化能力。     

试论方针目标管理中人的价值观及其行为的关系

本文论述了把握人的价值观与其行为关系,对有效地实行方针目标管理具有重要作用,既可强化企业的目标意识,又能推动管理系统的各个环节,并能促进企业目标的实现和企业成员素质的提高。通过分析作为人的主观意识的价值观形成的客观基础、价值观对人的行为的导向以及人的行为对价值观的影响,指出,社会主义企业职工应树立科学的价值观,正确处理国家、集体和个人三者利益关系,奋发向上,在创造社会价值中实现人的自身价值。又强调,要在实行方针目标管理中不断提高人的价值观水平,激励人的积极行为。     

A normalized thoracic coordinate system for atlas mapping in 3D CT images

In this paper, a normalized thoracic coordinate system (NTCS) is defined for rapidly mapping the 4D thoracic organ atlas into individual CT volume images. This coordinate system is defined based on the thoracic skeleton. The coordinate values are normalized by the size of the individual thorax so that this coordinate system is universal to di?erent individuals. For compensating the respiratory motion of the organs, a 4D dynamic torso atlas is introduced. A method for mapping this dynamic atlas into the individual image using the NTCS is also proposed. With this method, the dynamic atlas was mapped into the clinical thoracic CT images and rough positions of the organs were found rapidly. This NTCS-based 4D atlas mapping method may provide a novel way for estimating the thoracic organ positions in low-resolution molecular imaging modalities, as well as in modern 4D medical images.     

文化粒子群优化算法

为了提高粒子群优化(PSO)算法的计算精度和计算效率,避免"早熟",给出了文化粒子群优化算法.该算法模型将PSO纳入文化算法框架,组成基于PSO的主群体空间和知识空间,两空间具有各自群体并独立并行演化.下层主群体空间定期贡献精英个体给上层知识空间,上层知识空间经演化后,定期贡献精英个体给下层主群体空间,于是形成"双演化双促进"机制,从而实现增加PSO的群体多样性.在以卫星舱和印刷电路板布局设计为背景的算例中进行了数值验证,结果表明对于该算例,该方法的计算精度和计算效率比遗传算法、PSO算法高.     

基于基因算法的水电补偿方法

通过对电力系统水电站群联合补偿调节原理的分析和研究,建立了水电站群联合补偿调节模型;为了提高基因算法的计算效率和精度以及改善其全局收敛性能,结合水电补偿问题的目标函数,构造了基因算法的动态变指数适应度函数,在标准基因算法中,引入了移民操作,隐含了最优个体保护策略;给出了基于基因算法的电力系统水电站群联合补偿调节新方法．该方法可在一定程度上克服传统算法应用于求解水电站群联合补偿调节问题的不足之处,从而为电力系统水电站群联合补偿调节方法研究提供了一条新的思路．