交叉策略粒子群算法

提出了一种基于交叉策略的粒子群优化算法(CSPSO),该算法利用遗传算法中的交叉变异策略的优点,将粒子两两进行交叉变异进而得到相同数目的子代粒子来更新替代亲代的粒子,从而更好地解决粒子群优化算法容易陷入局部最优值以及计算精度低等问题.通过对仿真实验的结果分析可知,与基本粒子群优化算法、布谷鸟搜索算法以及已有的部分改进算法相对比,CSPSO在收敛速度和精度方面的优势更为突出.     

Job-shop调度问题的离散布谷鸟搜索算法求解

在布谷鸟搜索算法的基础上,提出了一种基于升序排列的离散布谷鸟搜索算法(DCS),使用该算法求解Job-shop的经典LA问题.仿真数据显示,该算法在收敛速度、精度和稳定性方面都明显优于粒子群优化算法和萤火虫优化算法,显示出DCS算法的可行性和有效性.     

核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化算法

针对粒子群算法搜索后期易陷入局部极值的缺点,提出一种基于核矩阵协同进化的震荡搜索粒子群优化(kenel matrix synergistic evolution shock search particle swarm optimization,KMSESPSO)算法,该算法对粒子进行局部与全局结合的震荡搜索,且当整个粒子种群陷入停滞状态时,利用核矩阵对特定粒子组进行协同进化以扩大种群的多样性.实验结果表明,KMSESPSO算法有效提高了粒子的全局搜索能力,既避免粒子种群易早熟收敛,又较好地提高寻优精度、加快收敛速度,且有一定的鲁棒性.     

基于协同进化思想的人工鱼和粒子群混合优化算法

在分析人工鱼群算法(AFSA)、粒子群算法(PSO)存在不足的基础上,提出一种将PSO群与AFSA群作为两个独立进化的群,同时进行搜索的算法.该算法利用协同思想与正反馈机制,让AFSA群跟踪PSO群的全局最优解,PSO群跟踪AFSA群的全局最优解的算法.这样,一方面利用AFSA的快速找到全局极值邻域的能力克服PSO易陷入局部的不足;另一方面利用PSO的快速收敛能力来提高AFSA的收敛速度和求解精度.基于典型的函数和实例测试的结果都说明了该算法具有收敛速度较快、精度较高的特点.     

基于正交试验设计的粒子群优化算法

针对粒子群优化(particle swarmopti mization,PSO)算法在进化初期收敛速度快但容易陷入局部最优、在进化后期收敛速度变慢且精度低的缺陷,为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,提出了基于正交试验设计的粒子群优化(orthogonal-experi mental-design-based PSO)算法.在基本粒子群算法的基础上,算法OE-PSO对当前搜索到的解进行局部寻优,利用正交试验设计对搜索空间的分布均匀性在可行解的领域选择有代表性的解进行测试.算法OE-PSO用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索,从而获得更快的收敛速度和更精确的解,同时避免局部最优.实验结果表明,算法OE-PSO不但具有较快的收敛速度,而且能够有效提高解的精确性,增强算法的鲁棒性.     

多种进化算法混合解决约束工程优化问题研究

针对单一进化算法不适合解决所有优化问题的情况,提出了一种混合多种进化算法解决约束工程优化问题的算法.该算法混合了差分进化、粒子群优化和共生生物搜索等3种算法,首先利用差分进化算法产生和选择最优种群,然后利用粒子群优化算法寻找每一个最优解并进行更新,最后利用共生生物搜索算法对所有种群进行共生互动更新,选择出最优种群以进行...     

具有遗传特性的粒子群优化算法及在非线性盲分离中的应用

粒子群优化算法是一种新的基于群智能的随机优化进化算法.文章将变异和交叉思想引入到粒子群优化算法中,其基本思想是利用粒子群优化算法每次迭代的最优粒子位置及速度为基础对部分粒子进行变异,然后对变异前后粒子的分量进行随机交叉操作,从而产生新一代粒子群.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而提高了算法的收敛速度和精度.该算法应用于盲信号分离中而获得一种非线性盲信号分离算法.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能优于粒子群优化算法,并且在非线性盲信号分离中是有效的.     

一种改进的自适应粒子群算法

针对标准粒子群优化算法早熟收敛、易陷入局部最优、收敛精度低等缺点,提出了一种改进的自适应粒子群算法.该算法在每次进化后自适应地更新每个粒子的惯性权重和学习因子,并对粒子进行排序,实现了自适应调整局部搜索和全局搜索的功能.与标准粒子群算法在6个标准测试函数上的实验进行比较并进行了t检验分析.结果表明,该算法具有很好的性能.     

基于贪婪搜索和变异操作的布谷鸟算法

作为一种新型的生物启发式群体智能算法,布谷鸟算法模拟了布谷鸟生育雏鸟以及鸟类的Levy flights行为,是一种全局最优搜索算法,为了更好地提高算法对不同问题的适应能力,提出一种基于贪婪搜索和变异操作的布谷鸟(GMCS)算法.根据最优位置设计一种贪婪搜索策略,贪婪搜索策略和Levy flights随机游动搜索策略按概率交替进行,加强算法的局部探索能力;引入差分进化算法中的变异操作,提高算法跳出局部最优的能力;加入一个新的参数,根据收敛状态自适应地调整参数阈值以控制贪婪搜索策略和变异操作的执行次数.通过8个标准测试函数进行数值实验,实验结果表明,与部分改进的布谷鸟算法以及一些其他改进的演化算法相比,GMCS算法具有较好的收敛性能和适应能力,验证了改进后算法的有效性.     

一种动态惯性权重的粒子群优化算法

自粒子群优化算法被提出以来,由于其收敛速度快、易实现,得到了快速发展和广泛应用.在此提出了一种改进型的粒子群优化算法,主要特点是随进化代数的增加而动态非线性减小惯性权重,以此改善演化后期收敛速度迅速降低的问题.为了评价其性能,选取了5个基准函数进行测试,并与惯性权重线性递减的粒子群优化算法作了比较.数字仿真表明,改进算法能极大地提高搜索性能.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

十二烷基苯硝化选择性的测定

利用对位异构体的对称性由核磁共振氢谱测定了工业十二烷基苯在硝硫混酸中的硝化选择性，发现一硝化产物中对位异构体的比例为７５％￣８０％。以月桂酸和苯为原料，经氯化、酰化和还原合成了正十二烷基苯。在同样条件下研究了正十二烷基苯的硝化，由核磁共振氢谱和气相色谱分析，发现一硝化产物中对位异构体的比例仅为６０％。根据空间位阻效应，对结果进行了讨论，并与甲苯，乙苯，异丙苯等短链烷基苯的硝化结果进行了比较。     

YBCO掺杂效应研究

介绍了YBCO掺杂的基础知识,总结了YBCO各个位置采用典型元素掺杂而导致的超导电性和结构的变化,阐述了掺杂对YBCO的重要影响,并简介了当前YBCO掺杂效应研究中的几个热点问题.     

A_5的一类12阶子群的构造

由于有限群的Lagrange定理的逆不成立,因此,n较大时要确定n次交代群An的所有子群或对An阶数的每一个正因数,确定是否存在这个阶数的子群是较困难的问题.文章通过对5-循环置换各次方幂的计算及其研究,构造出了A5的5个12阶子集,并证明了每一个子集都是A5的12阶子群,最后对A5的部分阶的子群做了总结.     

高频机组基础振动检测分析

为了找出诱发高频机组基础不良振动的原因，从基础计算模型方面对基础激励与响应进行了分析，以两个高频机组基础为动测实例，经模态分析得出钢筋混凝土构架式基础竖向1阶振动与电机产生共振；应用功率谱法对动力机组及基础平台进行动测，得出平台异常响应频率66Hz为水泵工作频率，调整机器的工作频率可避开不良振源影响，达到明显的减振效果。由此而知，动力机器基础出现不良振动时，不可盲目改变结构的动力特性，应在机器不同工况比如：停机、起机及正常转速下，对机器及基础进行动测并对振动信号进行比较分析，以制定出行之有效的减振方法。     

圈幂补图的树宽

基于“前沿分支”的观点研究了圈幂补图的树宽，首先确定了它的树宽下界，又给出了达到此下界的标号，从而得到了它的树宽表达式。     

鸡法氏囊病及其防治

报告鸡法氏囊病的流行状况，主要症状，剖检情况及诊断，提出了综合性防治措施。