用于 RFID 网络规划的含 Expansion 关系的多目标云优化算法

给出了一个含有Expansion关系的多目标云优化算法,并用于求解RFID网络规划问题。该算法的思想源自于云模型,利用云模型理论估计优化过程的优势解区域和生成新解。在优化过程中,算法利用获得的信息建立优势解区域的云模型,并用反向云生成算法计算该云模型的3个数字特征。在此基础上,依据这3个数字特征,用正向云生成算法产生当前代的子代种群。为了引导寻优过程,Expansion关系被用于比较最好的一些个体,并对当前代种群和当前代子种群的并集用Expansion关系进行排序;之后,依据这个排序结果从中选择一些最好的个体组成下一代种群。该算法与其它一些算法就一组基准函数进行了模拟测试比较,并用于求解一个模拟RFID网络规划问题,代距准则（ GD）和多样性（Δ）用于评价算法的性能,模拟结果显示该算法是有效的。     

基于光栅的全光缓存器的研究

作为全光交换网的关键技术,全光缓存器技术正成为当前的研究热点.在介绍全光缓存器研究进展的基础上,提出了一种利用阵列波导光栅和光纤光栅实现全光缓存器的方案,具有成本低、器件集成化等优点.     

一种改进的粒子群优化算法及其在盲信号分离中的应用

首先对粒子群优化算法进行了改进,用粒子群中所有粒子最优位置的加权平均值替代速度更新式中的粒子最优位置,并根据粒子群中粒子的浓度自适应地调整加速系数．这种改进的粒子群优化算法利用了粒子群中所有粒子最优位置的信息,并在进化过程中自适应地调整“认知”部分和“社会”部分对粒子的影响,从而提高了算法的收敛速度和精度．然后,针对盲...     

基于X-样条的真实感曲面生成方法

X－样条具有局部控制性，每个控制顶点带有可修控曲线形状的参数，既能逼近控制顶点，又能插值控制顶点（由参数的正负控制）。其参数的选取具有直观性，造型灵活修控方便。从X－样条入手，介绍了X－样条曲面的算法原理，以及以Visual C 6.0为工具，实现基于X－样条的曲面造系统的消隐处理方法及其表面光照的处理过程，并给出了应用实例。     

应用粒子群优化器的立体声回波消除算法(英文)

把三阶累积量和粒子群优化器应用于立体声回波消除.首先,把三阶累积量误差用作调整自适应滤波器系数的准则而提出了一个新的代价函数;然后,通过利用改进的粒子群优化器来优化新的代价函数而获得了一个用于立体声回波消除的累积量域自适应滤波算法.模拟结果显示:利用三阶累积量和粒子群优化器的立体声回波消除算法是可行和有效的,并有好的收敛性能.     

分组粒子群优化算法

分组PSO算法将粒子群分成几个小群,每个小群有不同的进化参数且每个小群分别进化,在间隔一定时刻进行组间变异和重组操作,并且在重组的同时对各小组参数进行粒子群优化,相比普通粒子群算法无论在收敛速度还是在精度和操作方便性上都有提高.