城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

Evolution of ferronickel particles during the reduction of low-grade saprolitic laterite nickel ore by coal in the temperature range of 900–1250℃with the addition of CaO–CaF2–H3BO3

The method of producing ferronickel at low temperature(1250–1400℃)has been applied since the 1950s at Nippon Yakin Kogyo,Oheyama Works,Japan.Limestone was used as an additive to adjust the slag composition for lowering the slag melting point.The ferronickel product was recovered by means of a magnetic separator from semi-molten slag and metal after water quenching.To increase the efficiency of magnetic separation,a large particle size of ferronickel is desired.Therefore,in this study,the influences of CaO,CaF₂,and H₃BO₃ additives on the evolution of ferronickel particle at≤1250℃were investigated.The experiments were conducted at 900–1250℃with the addition of CaO,CaF₂,and H₃BO₃.The reduction processes were carried out in a horizontal tube furnace for 2 h under argon atmosphere.At 1250℃,with the CaO addition of 10 wt%of the ore weight,ferronickel particles with size of 20μm were obtained.The ferronickel particle size increased to 165μm by adding 10 wt%CaO and 10 wt%CaF₂.The addition of boric acid further increased the ferronickel particle size to 376μm,as shown by the experiments with the addition of 10 wt%CaO,10 wt%CaF₂,and 10 wt%H₃BO₃.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解，但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷，因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制，提高算法效率;引入正余弦搜索机制，加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动，防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明，该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上，性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

量子霍耳效应探讨

本文从线性响应理论的久保公式出发，用正则系综求统计平均的方法，导出了整数量子霍耳电导。从而解释了整数量子霍耳效应。     

Maxwll－Boltzmann统计分布浅析

本文详细讨论了通用教材中对ＭＢ系统的定义及ＭＢ统计分布和各种表述形式，指出ＭＢ系统的最主要标记应是“粒子的可分辨性”，提出了讲述ＭＢ统计分布的一些建议．     

电感耦合电路的量子力学处理

通过正则变换 ,用代数法求解了电感耦合电路的量子涨落 ,并指出电感耦合电路不存在量子压缩效应。     

海森伯—量子力学的奠基人之一

沃纳·海森伯是被公认为 2 0世纪最具创新能力的思想家之一 ,他从修改经典分析力学的途径创立了量子力学的矩阵形式 ,并提出了著名的“不确定原理”.通过对海森伯在量子力学领域这两项重要发现过程的描述 ,来展示这位伟大思想家敏锐的思维历程和独特的科研风格 .     

A NEW DESCRIPA NEW DESCRIPTOR OF AMINO ACIDS BASED ON THE THREEDIMENSIONAL VECTOR OF ATOMIC INTERACTION FIELD

QUANTITATIVE STRUCTURE ACTIVITY RELATIONSHIP (QSAR) IS A VERY IMPORTANT TOPIC FOR MANY SCIENTIFIC FIELDS AND CAN BE TERMED AS QUANTITATIVE SEQUENCE ACTIVITY MODELS(QSAM)[1] WHEN REFERRED TO THE RESEARCH ON RELATION- SHIPS BETWEEN STRUCTURES AND ACTIVITIES OF BIOLOGICAL MOLECULES, SUCH AS PROTEINS, AND NUCLEIC ACIDS. HOW- EVER, IT IS VERY DIFFICULT TO ESTABLISH A QSAM MODEL,…