基于动力学的多父体杂交算法

多父体杂交算法将种群中多个个体张成一个空间,然后在此空间中进行空间搜索,该算法具有很强的解搜索能力和较快的运行速度.动力学演化算法根据粒子群的统计物理特性,模拟粒子群在空间中的运动,提出了一种基于统计物理的粒子选择机制.数值实验表明,动力学演化算法是有效的.结合动力学演化算法的选择策略和多父体杂交算法的遗传操作,提出一种新的基于动力学的多父体杂交算法.该算法对多父体杂交算法中的替换策略进行改进,有效地提高了算法的求解能力,数值实验表明新算法可以很好的收敛,能够快速的找到问题的最优解.     

基于个性化和记忆机制的多模态情感计算模型

随着情感计算研究的不断深入,记忆、个性化、情感之间的密切联系逐渐引起研究者的重视.已有方法在机器情感的感知、理解和表达方面仍存在着诸多不足.提出一种集情感感知、理解和表达于一体的情感计算模型.该模型是一个面向记忆机制的、接受多模态输入(视觉、听觉、词汇)的深度网络感知模型,并应用一种模糊化的情感集成决策来实现不确定性情...     

O-Sepa选粉机内三维流场的数值模拟

划网格时把模型分成了若干个块进行划分,对转子叶片和导向叶片附近的网格进行了加密处理,这样既保证了网格质量,又可以获得较准确的计算结果.使用商用有限体积CFD分析软件FLUENT 6.3对O-Sepa-N1000型选粉机内部三维流场进行了数值模拟,通过计算得到选粉机内的速度场和压力场图.模拟结果表明,标准k-ε湍流模型可以准确预测选粉机内的流场特性、径向速度、切向速度和压降.     

基因表达式程序设计的GRCM方法

基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法,该算法在运行时具有很高的运行效率,实验表明在求解很多问题的时候比遗传程序设计在速度上优越两个数量级以上。在基因表达式的基础上,提出了基因阅读运算器方法,此方法不需要把染色体转换为表达式树,而是直接对染色体进行操作得到该染色体的适应值。实验表明,采用这种方法不仅简单有效,而且能提高运算的速度。     

预见影响:基于粒子智能的决策行为演化分析研究

面对复杂性社会难题,决策行为如何从"遇见风险/影响"进化到"预见风险/影响"将成为未来组织管理的"必备技能".粒子智能方法可对管理决策的行为效果进行计算机动态模拟,是实现组织管理学"预见"能力的有效工具.基于此,本文以近年来备受关注的"多校划片"为主要研究对象,通过建构房地产商的粒子智能模型,对不同区位因素情境下的政策...     

LMG多向载荷及刚度模型的研究

根据理论力学、弹性力学及其赫兹接触理论等有关方面的知识,对整个滚动直线导轨副的力学性能进行了分析,提供了在任意力、力矩作用下滚动直线导轨副各个轴向的分力及力矩的计算公式;推导出导轨在此载荷条件下的静刚度模型。     

O-SEPA选粉机内部流场数值模拟的方法选择

O-SEPA选粉机的内部结构复杂,相对于传统试验方法,模拟仿真可以反映出其内部流场的情况。基于CFD理论使用有限体积CFD分析软件Fluent 6.3对O-SEPA1000选粉机内部三维流场进行数值模拟是比较经济可行的一种方法。在数值模拟过程中,其选择方法尤为重要,直接关系到数值模拟是否成功,结果是否足够精确。经过试验验证,文中讨论的方法比较准确地反映了选粉机内部流场的各种特性。     

基于差分演化算法的证券投资组合研究

差分演化算法作为一种高效的全局优化方法,在众多领域得到了成功的应用.本文首次将差分演化算法引入到证券投资组合中,研究以Markowitz的均值-方差模型为基础的最佳证券组合的优化求解.实验结果表明,该算法与经典的传统遗传算法和粒子群优化算法相比,具有更快的收敛速度及更好的优化结果.     

O-SEPA选粉机流场分析及其对性能的影响

分别对O-SEPA通风部分的结构进行了相关分析和计算流体动力学的模拟仿真,并与实际使用的磨损结果进行了比较,具有很好的吻合和统一,从而证实了理论分析和计算机仿真的正确性,这就为改造已有结构的O-SEPA选粉机提供了理论依据,为开发新型选粉机提供了参考依据。     

农村商业性小额贷款决策风险评估模型及其求解

作为一种金融创新制度,农村小额贷款将在未来经济发展中发挥重要的作用,如何科学地控制小额贷款公司在实施贷款业务过程中的风险一直是一个关键问题.本文通过分析农村小额贷款中的相关风险指标,构建了小额贷款公司农村贷款业务的决策风险评估模型,提出一种基于约束处理和统一性的多父体杂交算法对模型进行求解.实证分析结果表明提出的模型和方法能在一定程度上控制贷款决策的风险,为小额贷款公司的决策管理提供一条可参考的解决思路.