粮食安全与食品安全关系的解析

粮食安全和食品安全是两个既相互关联又各有侧重的概念.从社会经济发展的角度梳理了粮食安全和食品安全的核心主题,分析了二者之间的逻辑关系.粮食安全问题起源于食物匮乏,食品安全问题则产生于食物中有害物质的存在,它们是人类社会演进的不同阶段面临的两个历史性难题.当今的市场经济体系、农业技术、产业政策大大缓解了饥饿问题,但生产者对高产量和低成本的追求,有可能对食品安全带来不利影响.     

青干河软硬相间顺向岸坡演化过程研究

青干河岸坡类型多为顺向、斜顺向岩质岸坡,岸坡演化方式主要以滑坡形式进行.岸坡演化过程主要由岸坡结构及软硬相间岩组特征决定.本文通过对岸坡现状及特征的调查研究,认为岸坡演化过程可分为4个阶段:稳定岩质斜坡阶段—不稳定岩质斜坡阶段—斜坡变形失稳阶段—老滑坡残体消亡阶段;岸坡现状为其演化过程中某一阶段的具体特征体现,岸坡演化过程多按4个阶段周期性进行.利用该规律对青干河岸坡进行了演化阶段分区,对指导该区域地质灾害防治具有重要意义.     

基于演化博弈的制造商竞合关系分析

建立了供应链中制造商产量博弈竞合关系的演化博弈模型.从演化结果和演化过程两个方面,分别利用演化博弈复制动态理论以及最优反应动态理论对模型进行了分析和仿真,揭示了供应链中制造商间在产量决策问题中存在着"囚徒困境",并分析了其存在的原因.     

求解约束优化问题的动量粒子群算法

为解决约束优化问题,提出使用双可行域吸引子策略改进动量粒子群算法。该算法只需初始种群中有一个粒子位于可行域内,随着搜索过程的进行,整个种群自动进入可行域内搜索。一方面,在搜索过程早期,由于可行域内粒子少,所有粒子移向相同的吸引子,整个种群迅速进入可行域内。另一方面,随着进入可行域粒子的增多,由于每个粒子使用距本身最近的可行域吸引子,较好地维持了种种群的多样性,避免早熟现象的发生,使算法具有较好的寻优性能。与国际上当前解决约束优化问题的粒子群算法在4个标准约束优化函数上测试比较,实验结果表明本算法取得的最优值要优于其它粒子群算法。

Abstract：

The strategy that two good positions in feasible region worked as attractors was incorporated into momentum particle swarm optimization algorithm in order to resolve constrained optimization problems. The resulting algorithm only requires that one of the initial particles is in the feasible region, and then all particles in the swam automatically move into the feasible region. On the one hand, in the early iterations few particles appear in the feasible region and hence all particles move toward the same attractors, so the particles soon enter into the feasible region. On the other hand, as the number of particles in the feasible region increases, each particle adopts the most near attractor so that each particle has different attractor. Therefore, the algorithm maintains the diversity of the population, alleviates the premature, and hence achieves good performance. The algorithm is compared with other particle swarm optimization algorithms on four benchmark functions. The experimental results show that the solution of the algorithm is better than that of others.     

一种利用不可行解的贝叶斯网学习算法

现有的基于打分搜索的贝叶斯网学习方法都是利用满足有向无环图的可行解进行学习.在搜索过程中遇到不可行解时,这类算法简单地去除不可行解或将不可行解转化为可行解.然而,有的不可行解中往往蕴含着有价值的信息.本文提出一种新的贝叶斯网学习方法ISEC,同时利用可行解和不可行解学习贝叶斯网络,并提出针对不可行解的选择策略,在学习过程中可以有效地利用不可行解中的有用信息.实验结果表明,ISEC能够比仅利用可行解的方法更快地学习到更优的贝叶斯网.     

可演化网络中移动代理的性能分析及优化方法

针对以移动代理软件方式实现的可演化网络的性能问题,提出了一种快速激活及加载方法.通过对移动代理非执行转发、执行转发及执行各步骤的详细性能测量及分析,发现网络节点的执行环境为移动代理执行所做的准备工作时间消耗较大.该快速方法首先解开移动代理包中的所有程序代码并进行预先加载,在加载主程序时优先搜索已预先加载的代码,从而能够较快地找到程序代码.快速方法通过优化代码加载时的搜索顺序,有效地加快了可演化网络中移动代理的执行过程.测试结果表明,采用快速方法使典型的移动代理平均启动加载时间缩短了3.26 ms,网络节点的吞吐率提高了58%.     

1个单纯形搜索法和免疫进化的微粒群算法的混合算法

基于单纯形搜索法和免疫进化微粒群算法,提出1个求解无约束最优化问题的新的混合算法—单纯形搜索法和免疫进化微粒群算法的混合算法.由于它不需要梯度信息,所以具有易实施、收敛速度快和计算准确的优点.为了证明混合算法能够改进免疫进化微粒群算法的性能,首先利用6个测试函数进行仿真计算比较,计算结果表明,新的混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其它进化算法(IEPSO,PSOPC,GSPSO,LSPSO and CPSO);其次,将新混合算法和最新的3种混合算法进行鲁棒性分析比较,结果表明,新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都优于其它算法.     

Enhanced self-adaptive evolutionary algorithm for numerical optimization

There are many population-based stochastic search algorithms for solving optimization problems. However, the universality and robustness of these algorithms are still unsatisfactory. This paper proposes an enhanced self-adaptiveevolutionary algorithm (ESEA) to overcome the demerits above. In the ESEA, four evolutionary operators are designed to enhance the evolutionary structure. Besides, the ESEA employs four effective search strategies under the framework of the self-adaptive learning. Four groups of the experiments are done to find out the most suitable parameter values for the ESEA. In order to verify the performance of the proposed algorithm, 26 state-of-the-art test functions are solved by the ESEA and its competitors. The experimental results demonstrate that the universality and robustness of the ESEA out-perform its competitors.     

审计行为、审计合谋及奖惩机制的演化博弈

针对目前普遍存在的审计合谋现象,依据演化博弈理论,建立了审计师甲和乙的演化博弈模型,分析了两类个体在合谋与诚信两种策略下的行为特征,根据复制者动态方程得到了两者的行为演化规律和政府奖励惩罚机制下的行为演化和演化稳定策略,给出了避免出现审计合谋现象的惩罚和奖励策略,分析了政府实施奖励惩罚机制的有效性。最后,通过数值分析对结论加以说明。     

炼钢—连铸—热轧生产计划编制的统一模型及智能算法

为使钢铁企业主体工序炼钢—连铸—热轧之间的生产协调有序、提高生产计划水平和加强生产资源配置效益,运用统一建模思想进行轧制单元计划、炉次计划和浇次计划的抽象描述,从注重共性的角度统一各阶段批量计划的目标函数,通过对目标函数的组合来实现各阶段计划的有效衔接.设计基于Multi-agent的协同进化算法进行模型求解,编制炼钢—连铸—热轧一体化计划.以某钢铁企业的生产计划制定实例进行模型测试,仿真计算结果表明模型的有效性.