碳化细菌纤维素在钙钛矿太阳能电池对电极中的研究

在高效的钙钛矿太阳能电池(PSCs)中，通常采用贵金属对电极(Au、Ag)和昂贵的空穴传输材料(HTM)，导致了高成本和不稳定等问题.该研究使用稳定的无HTM的CsPbBr3纯无机钙钛矿的PSCs，将结构优异的天然纳米生物材料细菌纤维素(BC)经过高温碳化得到具有纳米精细结构、大表面积和孔容的多介孔碳化细菌纤维素(CBC)材料，对该材料进行SEM、XRD、FT-IR、比表面积、电导率测试以证实该材料在PSCs上的应用潜质.根据PSCs对电极的应用需要，将CBC及其与商业导电碳浆(CS)混合物作为PSCs对电极材料，通过J-V、IPCE等测试，发现纯CBC材料的电池效率高于纯CS，在作为PSCs对电极方面具有很大的潜力.该研究不仅扩大了生物质碳材料的应用领域，而且有望将CBC作为低成本稳定高效PSCs对电极材料.     

基于模糊均值的细菌群体趋药性复杂网络社团结构发现

复杂网络的社团发现问题是网络数据挖掘中的重要问题之一.利用基于模糊C均值的细菌群体趋药性算法最大化网络的模块度,算法中模糊C均值的初始值由群体细菌取药性算法获得.模糊C均值算法在此基础上发现复杂网络的社团结构.其创新点在于最佳模块度的寻找.实验结果表明:该算法具有对现实世界网络社团划分的可行性和有效性.     

基于自适应多态融合蚁群算法的无人机航迹规划

为解决传统航迹规划最短路径算法易陷入局部最优及复杂地形情况下的无人机航迹规划问题,提出了一种基于自适应多态融合蚁群算法的航迹规划方法。通过对航迹规划问题进行描述,建立数学模型,将自适应和蚁群算法相结合,与多态蚁群形成了全局、局部并行搜索模式,以提高算法寻找全局最优值的能力;提出自适应并行策略和自适应信息更新策略,以提升其全局搜寻能力。仿真结果表明,自适应多态融合蚁群算法较传统蚁群算法和多态蚁群算法具备更好的性能,能有效地提高搜索路径的长度和收敛速度,从而避免在求解过程中陷入局部最优,因此在求解最优航迹规划问题上有很好的应用前景。     

细菌群体趋药性算法在多元非线性回归分析中的应用

利用细菌群体趋药性优化算法的优化速度和精度超过其他一些常见群体优化算法的优势,对多元非线性回归问题进行分析,并将该方法应用到混凝土重力坝顺河向位移的预测中,分析结果表明拟合效果较好,为解决回归问题提供了一种新思路.     

基于改进RBF的空间插值算法及其在矿体三维可视化中的应用

为径向基神经网络确定更为优化的初始中心,增强径向基网络的性能。通过采用改进的模拟退火蚁群算法作为径向基神经网络径向基层的训练法,将改进的径向基神经网络模型应用于地层高程的面插值和矿体品位的空间体插值,并与普通克里金法进行交叉验证,优化效果明显,然后利用VC++与OpenGL开发环境开发出矿体可视化系统,结果在结合矿体实际数据进行实例应用的过程中,实效性明显。     

基于蚁群优化的命名数据网络QoS路由研究

针对命名数据网络(NDN)具有多样的路由转发策略,但都未能实现NDN的服务质量(QoS)保障能力,利用蚁群优化算法(ACO)设计相应的QoS路由机制(ACO_QoS)能够保障NDN的服务质量.实验结果表明:ACO_QoS能够在满足QoS的前提下找到一条花费最小的路由.     

A multi-path routing algorithm of LEO satellite networks based on an improved ant colony system

Geography rectangle is used to reduce signaling overhead of the LEO satellite networks.Moreover,a multi-path routing algorithm based on an improved ant colony system （MPRA-AC） is proposed.Matrix indicating the importance of the link between satellites is introduced into MPRA-AC in order to find the optimal path more quickly.Simulation results show that MPRA-AC reduces the number of iterations to achieve a satisfactory solution.At the same time,the packet delivery ratio of LEO satellite networks when running MPRA-AC and DSR-LSN （dynamic source routing algorithm for LEO satellite networks） is compared.The packet delivery ratio is about 7.9％ lower when running DSR-LSN.Moreover,because of the mechanism of active load balancing of MPRA-AC,simulation results show that MPRA-AC outperforms DSR-LSN in link utilization when data packets are transmitted in the networks.     

盐胁迫下P.putidaRs-198液体菌肥对棉花的促生效应

基于P.putida Rs-198菌株为主要成分开发的Rs-198液体菌肥为目的,并采用盆栽试验考察了在盐胁迫条件下Rs-198菌肥对棉花种子发芽和棉苗生长的促生效应。结果表明:与菌肥载体物质处理(F)相比,Rs-198液体菌肥处理(MF)后棉花种子发芽率、棉苗株高、根长、鲜重、干重分别比对照分别提高了17.20%、14.93%、31.81%、7.89%、31.25%。而可溶性蛋白含量提高了10.67%,脯氨酸和丙二醛含量分别降低了13.00%和7.02%。另外,Rs-198菌肥处理后的棉苗中超氧化物歧化酶、过氧化物酶、过氧化氢酶、多酚氧化酶的活性分别降低了27.81%、6.19%、10.47%、27.75%。因此,Rs-198液体菌肥的应用能够有效地促进棉花生长和缓解盐胁迫的危害。     

考虑客流量差异的区域公交车辆调度

考虑到公交客流时间分布非均衡以及公交区域调度的多条线路客流高峰时间、空间分布集中会导致总体客流的高低峰客流量差异进一步加大,提出在低平峰期允许部分公交车辆停运的抽停策略,从"部分车次被某辆车完成"的集合划分角度研究区域公交车辆调度问题,建立改进的区域公交车辆调度优化模型,并设计了最大最小蚁群算法进行求解.算例结果显示:与常规调度方案相比,车辆等待时间减少4034 min,等待时间在总工作时间中占比减少10%,驾驶员减少14个,证明了文中模型的有效性和实用性.     

数据云中基于启发式反向蜂群的虚拟机选择节能算法

结合数据中心中数据密集型作业的频繁读写数据特点,综合考虑CPU使用率和RAM使用率两个影响因素构建服务器能耗评价模型,并引入人工蜂群算法及启发式反向思想,将其应用于数据中心虚拟机迁移策略中的虚拟机选择环节,实现云计算中数据中心节能问题的优化.在CloudSim 3.0云计算模拟器中的仿真实验结果表明:该启发式反向蜂群虚拟机选择节能算法(ABCS)与最大最小时间(MMT)、随机选择(RS)和最小使用率(MU)3种经典虚拟机选择算法相比节能20%~25%,虚拟机迁移频率减少至5%以下.