多目标非支配邻近免疫粒子群算法

针对PSO算法求解多目标优化问题时易陷入局部最优解的问题,采用非支配邻近免疫算子来对粒子群的外部档案进行维护和变异操作,有效提高了Pareto解的多样性,从而提出一种多目标非支配邻近免疫粒子群算法(NICPSO)。采用动态加权法选择全局最优粒子,提高全局搜索能力;当粒子群趋于早熟时,采用优势邻域认知的个体极值更新策略;同时将学习因子表示为惯性权重的非线性函数,有效提高算法的统一性。通过ZDT1—ZDT4及ZDT6基准测试函数验证,该算法有效的提高了优化解的收敛性和多样性,与其他多目标进化算法和多目标粒子群优化算法相比,具有较好的性能。     

组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法

提出组合粒子群优化和分布估计的多目标优化算法。在寻优迭代过程中,一半的后代由粒子群算法产生,带有变异操作的粒子群优化算法具有全局搜索能力;另一半后代采用分布估计算法来产生,分布估计算法具有良好的学习和局部搜索能力,由其提取决策空间的信息并建立期望解的概率分布模型,对这个分布模型进行采样而产生下一代的解。与多种多目标优化算法的比较实验表明,组合算法在基准函数ZDT1～ZDT3,ZDT6和ZDT6-1上获得的Pareto解集具有较好的收敛性与多样性,在ZDT4实例上的性能适中。     

一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法

为提高多目标优化算法的收敛性和多样性,提出一种基于Pareto关联度支配的多目标粒子群优化算法(MOPSO-PCD)。该算法在严格遵守传统Pareto支配规则基础上,将灰色关联分析方法融入非劣支配解的进化过程,设计了一种新颖的Pareto关联度支配规则。该支配规则作用于全局最优粒子的选择过程,具有关联度最大的全局最优粒子将引领粒子群体向着真实Pareto前沿不断逼近。同时,将该支配规则应用于外部档案中非劣支配解的维护过程,可减少或避免最终解集多样性的损失,从而维护好外部档案中非劣解的分布过程。仿真实验表明,与被比较算法在ZDT和DTLZ等系列测试函数相比,MOPSO-PCD能够获得更好的Pareto最优前沿分布特性和较快的收敛效率。     

一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法

为定量解决非支配解排序问题,并兼顾多目标粒子群优化算法（multi-objective particle swarm optimization,MOPSO）的收敛性和多样性,提出了一种基于 Pareto 云隶属度的 MOPSO 算法。利用 Logistic 混沌映射优化种群的初始空间分布并融合布谷鸟搜索（cuckoo search,CS）指导粒子跳出局部陷阱,以增强算法的全局寻优能力。首次提出云向量评价 Pareto 最优解集方法,采用云隶属度评价准则对粒子适应度值进行量化评价。依据云隶属度选取个体最优和群体最优,平衡全局开发与开采,进而实现外部档案维护。测试函数集 ZDT 的实验结果表明,改进算法在收敛性和多样性方面较 MOPSO 和 NSGA-Ⅱ有一定优势。     

利用基于精英策略的粒子群算法求解多目标规划问题

本文提出了一种求解多目标规划问题的精英粒子群算法.该算法利用精英策略存储每一代Pareto最优解,同时提出了一种最优粒子的选取策略用以克服粒子陷入局部最优的缺点.最后,通过数值实验验证算法的可行性和有效性.     

多目标联盟竞赛算法

提出一种基于联盟竞赛的多目标进化算法,根据Pareto占优机制重新定义原算法在团队阵型比赛输赢上的判断,并优解扩散策略使算法不轻易陷入局部最优解,最后结合优解扩散策略开关和分布性指标定义算法终止条件.通过对4个二维目标ZDT测试函数、4个三维目标DTLZ测试函数的实验及其他多目标进化算法的对比和分析,验证了新算法的可行性和有效性.     

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.     

一种自适应混合纵向多变异粒子群算法

为克服标准粒子群算法搜索后期收敛速度慢、容易陷入局部最优的缺点,通过引进自适应惯性权重因子平衡标准粒子群优化算法的全局搜索和局部改良能力,同时设计了均匀分布变异和高斯分布变异相结合的粒子群混合纵向多变异策略,来提高算法摆脱局部极值和局部寻优的能力.根据提出的改进算法流程,针对公认的Sphere,Rastrigin,Griewank和Salomon四种标准测试函数进行了收敛精度和收敛速度的测试.测试结果表明,在标准粒子群、自适应权重粒子群、自适应变异粒子群和自适应混合多变异粒子群4种算法中,提出的新算法具有最好的全局最优值搜索能力和最稳定的全局收敛特性,且在提高收敛速度的同时,有效地避免了早熟收敛问题.     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

智能电网中基于ESS-MOPSO算法的调度优化策略

结合智能电网的调度优化策略应综合考虑经济运行、节能减排及电能质量各方面因素,给出了智能电网的优化调度方程,并采用粒子群算法对该方程进行多目标寻优.介于传统粒子群算法中使用Pareto准则的局限性,采用一种基于优先阶的均衡选择全局搜索策略,更加有效地选取出全局最优粒子,引导其他粒子寻优.在对智能电网调度优化的仿真中取得了良好效果.     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.