动态改变惯性权重的新模式粒子群算法

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高.     

一种云环境下的虚拟机负载均衡算法

针对多数负载均衡算法都以虚拟机的CPU、内存等资源的利用率作为优化目标,而未考虑虚拟机上总任务工作时长不均衡导致任务总等待时长增加的问题,提出一种结合随机森林分类器的粒子群优化算法用于解决虚拟机的负载均衡问题.该算法不仅均衡了虚拟机的CPU利用率和内存利用率,也将虚拟机上总任务工作时长作为优化目标,以达到均衡虚拟机资源利用率,同时减少任务总等待时间的目的.仿真实验结果表明,该算法能有效解决虚拟机的负载均衡问题.     

基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。     

基于马尔科夫生存模型与粒子群算法 的动态航路规划

针对未知情况下航路规划问题,采用动态规划策略保证飞机可以实时规划未来路径,并引入基于马尔科夫的生存模型来获取飞机的生存状态概率,从而评估生存代价,再综合任务、油耗、飞机机动性等作为粒子群算法的目标函数与约束条件,同时为了缓解生存与任务之间的矛盾,引入目标函数权重自适应策略.仿真实验证明,提出的动态航路规划策略是可行的,自适应权重也在一定程度上缓解了生存与任务之间的矛盾,同时将基于马尔科夫的生存模型应用于动态航路搜索中,能够更加直观地掌握每一时刻飞机的生存代价以及各状态的概率.     

再沉淀法制备复合纳米药物及体外抗肿瘤研究

本文利用两种不同的抗肿瘤药物阿霉素(DOX)和苯丁酸氮芥(Cb)混合,通过再沉淀法制备了一种新型的复合药物纳米粒子.1 H NMR证明了DOX和Cb混合后通过氨基和羧基静电力相互作用形成超分子复合物,通过DLS、SEM、AFM、TEM等表征证明了复合药物纳米粒子具有规整的形貌,较窄的尺寸分布.三种肿瘤细胞模型(MCF-7、A549、HepG2)的细胞毒性实验证明了复合药物纳米粒子相比于单独的DOX、Cb、DOX/Cb混合物有着更好杀死肿瘤细胞的效果.选取HepG2采用Hoechst染色检测凋亡细胞成像以及Western说明了复合药物纳米粒子能更好的诱导了肿瘤细胞的凋亡.共聚焦实验则很好的验证了相比于自由药阿霉素(DOX),复合药物纳米粒子可以更容易被肿瘤细胞内吞.     

距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法

针对不规则网络以及网络空洞造成估计距离与欧氏距离相差较大,导致定位精度不足这一问题,提出一种距离修正的混沌粒子群多维标度定位算法(CMDS-CPSO).首先通过递推策略计算节点对距离,利用接收信号强度对距离加权修正,以减少距离误差,回避网络空洞问题.然后采用混沌粒子群算法对坐标转化参数问题进行优化,进一步降低坐标转换中参数所带来的影响.通过对比SPSO-MDS算法与MDS-DMC算法,仿真结果表明,距离修正的混沌粒子群算法能够明显改善节点定位精度,具有更好的鲁棒性和对不规则网络的适应性.     

基于结构自适应模糊神经网络的前列腺癌诊断方法

前列腺癌是近年来严重危害男性健康的疾病.利用模糊神经网络方法可以实现前列腺癌诊断,并将诊断模型表示为模糊规则集合.针对模糊神经网络所提取规则解释性差的问题,提出结构自适应模糊神经网络方法,通过改进损失函数,在训练中控制相似隶属度函数的合并,实现模糊神经网络模型结构自适应调整,减少模糊规则数量,在保证诊断准确性情况下,提取出容易理解的可解释性规则.同时该方法在模型的训练过程中引入粒子群优化(PSO)算法进行结构和参数学习,有效减少计算量,提高训练效率.最后,使用临床医学科学数据中心提供的前列腺疾病检查数据进行数值实验,验证了所提出方法在前列腺癌诊断和可解释性规则提取中的有效性.     

基于折扣高斯粒子滤波器的桥梁可靠性动态预测

桥梁健康监测(BHM)系统在长期运营中积累了大量信息,如何利用这些信息动态预测结构可靠性已成为BHM领域的关键科学问题之一.为合理预测桥梁的动态可靠性,应用BHM系统日常监测的极值应力数据,建立带有最优折扣因子的动态线性模型,结合高斯粒子滤波器给出折扣高斯粒子滤波器预测算法,分别对日常监测极值应力的一步向前预测分布参数和状态变量后验分布参数进行修正预测,并基于此,采用一次二阶矩(FOSM)方法预测桥梁的动态可靠性,结合桥梁实测数据对所提方法进行了验证分析,为桥梁预防性养护维修决策提供理论基础.     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

富氧度和粒子浓度对硅橡胶绝热材料烧蚀行为影响对比

为探究富氧度和粒子浓度对硅橡胶绝热材料烧蚀行为影响机理间的联系,基于自主研发的氧-煤油烧蚀试验系统,对某型硅橡胶基绝热材料进行了烧蚀试验。试验共设计有0%、5%、9%、15%、20%5组富氧度条件,每组均设置4%、6%、8%、10%4类粒子浓度,试验后测算各试样烧蚀率,并绘制了烧蚀率、富氧度和粒子浓度的三维曲面图,同时利用扫描电镜(SEM)对试样进行微观形貌研究。结果表明:在试验参数范围内,当富氧度一定时,随粒子浓度的增加,材料的2类烧蚀率均有所增大;而粒子浓度不变时,材料烧蚀率随富氧度的增加先上升后下降,在9%左右达到极值;粒子浓度直接影响材料表面的机械受力状况;富氧度影响材料中SiO_2的生成速率,在低富氧度条件下,SiO_2的生成析出量无法全面包裹保护纤维,致使烧蚀率略有上升;而在高富氧度条件下,生成的SiO_2附着在纤维丝表面加强了耐冲蚀性能,减缓了粒子破坏;粒子浓度对材料烧蚀行为的影响大于富氧度对材料烧蚀行为的影响,在开展的实验条件下,约是富氧度影响的5倍。