基于微卫星的喀斯特地区长梗吊石苣苔和吊石苣苔的遗传多样性研究

长梗吊石苣苔Lysionotus longipedunculatus (W.T. Wang) W.T. Wang是我国吊石苣苔属中的一个比较罕见的物种,目前濒危等级被评估为极危CR Blac (ⅰ,ⅱ,ⅴ),而同属的吊石苣苔L. pauciflorus Maxim.分布范围非常广泛、生境变化多样,濒危等级为无危LC。本研究通过筛选出16个微卫星位点对长梗吊石苣苔的两个居群进行遗传多样性研究,并对比相近地区的吊石苣苔居群,比较研究导致长梗吊石苣苔濒危的原因。结果显示二者的遗传多样性都比较低,有较高自交现象,但吊石苣苔具有明显的走茎,可以有效地克隆繁殖,相较之下,长梗吊石苣苔较弱的克隆繁殖能力可能是导致其濒危的原因之一。     

基于客户满意度的车辆路径问题的混合蝙蝠算法

车辆路径问题对现实有着良好的指导意义,自提出以来便吸引了企业界和学术界的广泛关注。然而,传统车辆路径问题仅仅将车辆行驶里程最短作为目标,忽视良好的客户体验对于企业的重要性。考虑客户满意度这一目标,建立以客户满意度和车辆行驶里程最短为目标的多目标优化模型,根据车辆路径问题的具体特征,改变基本蝙蝠算法的编码方式。为克服基本蝙蝠算法求解精度低、易陷入局部最优的缺陷,加入贪婪随机自适应启发式算法提高求解精度,引入病毒进化机制以增强蝙蝠算法跳出局部最优的能力。算例分析表明:病毒进化混合蝙蝠算法相比于基本蝙蝠算法,在求解精度上有较大幅度提高,是一种有效求解车辆路径问题的方法。     

基于不同租期下的预防性维修优化策略

针对租赁市场的实际情况,提出了一种既考虑租期不同又考虑维修服务质量的多设备租赁的预防性维修策略;策略综合考虑了惩防成本、预防维修、小修、故障率阈值以及维修服务质量等因素对利润的影响,以出租方利润最大化为目标的预防性维修策略,优化了故障率阈值,并利用遗传算法共同优化了修复程度和不同租期下的维修次数;实例证明了模型的可行性,也为企业的设备维修管理提供了一种新的建模与决策思路。     

基于快速图挖掘的网络拓扑局部调节区域算法

针对IP骨干网重新配置中繁重工作量的问题,提出一种快速图挖掘算法来解决网络拓扑的局部调节区域问题,解决了从网络拓扑中找到组件时子图同构的NP-hard问题,减少了网络重构的操作工作量.该文提出的启发式图挖掘算法顶点,称为顶点目标搜索(vertex targeting search,VTS)算法,通过考虑网络操作条件减少了搜索空间的大小.实验结果表明,该文方法可以快速得到搜索网络模式图,与其他方法比较,该文具有较少的搜索时间,说明该文方法具有可行性和有效性.     

混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派方法

针对一类混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题,提出了一种基于遗传算法的优化方法。对混合工作日历下资金受限工程项目工期最短化任务指派问题进行了描述,并设计了遗传算法对问题进行求解。提出了基于承包商工作日历的时间推算机制,设计了时间推算函数作为混合工作日历下工程项目工期推算的基础;算法采用"基于承包商号的整数编码方式"对个体进行编码和"拒绝策略"产生初始可行种群,使用"交叉算子改进策略"和"两点交叉方式"进行交叉以保证交叉后子个体可行,采用"拒绝策略"和"单点变异方式"进行变异以保证变异后子个体可行,解码过程中基于"关键路径法"和"正向推算函数FC"推算项目工期。通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

考虑缓冲时间成本的鲁棒性停机位分配

针对实际航班提前或延误给停机位分配带来的扰动问题,分析了航班实际到离港时间偏离计划时间的分布规律,提出了基于缓冲时间成本的停机位分配鲁棒性评价函数.在此基础上,建立了以缓冲时间成本、机位-航班大小差异度和远机位数等最小为优化目标的鲁棒性停机位分配模型,设计了求解模型的禁忌搜索算法.基于首都国际机场两个典型的A、B工作日实际运行数据的模型验证结果表明,所提方法与不考虑鲁棒性及传统最小化空闲时间离差平方和的停机位分配相比,在A日航班冲突分别减少了98.1%和97.6%,在B日航班冲突分别减少了74.3%和70.8%,有效地提高了停机位分配计划的鲁棒性.      

神经元模型的四足机器人适应性行走控制

为了改善足式机器人的适应性行走能力,提出仿生控制和智能优化算法相结合的控制策略.利用Rulkov神经元模型对生物中枢模式发生器(central pattern generator, CPG)进行机理建模;设计了基于CPG模型的单关节和多关节耦合的网络拓扑结构,并利用多目标遗传算法优化CPG单元间的耦合系数矩阵,使得CPG网络的输出信号可以控制机器人关节按照一定的时序发生动作;设计机器人信息融合反馈系统并提出坡面适应性行走控制策略,并以四足机器人GhostDog作为实验对象,在Webots仿真平台上做实验验证.结果表明,所提出的行走控制策略可以控制机器人自主完成模式切换,具有一定的环境适应性.     

基于PSASP自定义接口功能的直驱型风电机组简化模型

针对大规模直驱永磁风电系统机电暂态仿真时采用PSASP自带的通用发电机模型不能表述实际直驱型永磁风力发电机组(简称D-PMSG)运行特性的问题,以某地近海风电场D-PMSG单机测试数据作为参考,利用PSASP自定义建模环境(PSAP/UD)搭建直驱永磁风机暂态简化模型。D-PMSG暂态简化模型忽略发电机及机侧变流器影响,同时考虑低电压穿越时动态短路电流的特性、电压频率保护控制以及有功恢复速率设置,将D-PMSG当成带有低压穿越保护的受控电流源,并根据D-PMSG低压穿越时的实测数据基于遗传算法实现了重要参数的优化工作。通过分别将D-PMSG暂态简化模型与详细模型、增加爬坡功率设置以及单机测试系统实测运行数据在三相短路故障条件下的对比,验证了D-PMSG暂态简化方法的正确性,以及参数优化方法的有效性。     

基于GPU的多维树搜索算法在管道流体仿真中的应用

为提高邻近粒子搜索速度,使水力压裂过程中注入管道内的水流现象更好地满足实时性要求,在图形处理器(GPU)上基于光滑粒子流体动力学(SPH)算法,将结合GPU的并行操作能力和多维树搜索算法优点的多维树搜索算法应用在水力压裂管道流体模拟中。首先,给出了流体粒子的受力分析及更新颗粒位置的方法;然后,给出了该算法在管道流体模拟中的具体实现过程。最后,通过实验近似模拟水力压裂过程中管道与水流交互过程,并与其他算法进行对比分析。结果表明将本文算法应用于大规模管道流体模拟中,执行速度快了几倍,实现了水流模拟在管道中的实时性。     

基于自适应动态时间规整(DTW)的GA-FCM多阶段间歇过程故障诊断

多时段是间歇过程的固有特征,对间歇过程划分阶段可以提高故障诊断的精度。采用模糊C-均值聚类（FCM）算法划分阶段存在对初始聚类中心敏感、易于陷入局部极优值的问题。提出遗传算法与FCM算法相结合的方法（GA-FCM）,用于克服FCM易于陷入局部极优值的问题,以达到全局最优。同时,针对间歇过程数据不等长问题,提出自适应动态时间规整（DTW）算法。随后,用GA-FCM方法完成阶段划分,再建立多向核主元分析（MKPCA）模型完成故障检测。最后将此算法应用于青霉素发酵过程,仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。