面向车联网边缘计算的智能计算迁移研究

为了满足车联网中车载任务所面临的服务迁移时间优化与边缘设备的资源负载优化需求,提出了一种面向车联网边缘计算的智能计算迁移方法（intelligent computingoffloading method,ICOM）.首先构建了车联网边缘计算系统资源模型、执行时间模型、边缘设备负载均衡模型;然后利用非支配排序遗传算法（non-dominant sorting genetic algorithm,NSGA-II）实现了对车载计算任务的迁移时间和边缘设备的负载均衡进行联合优化,从而为车载计算任务找到有效的计算迁移策略;最后根据多目标决策准则（multi-criteria decisionmaking,MCDM）和逼近理想解排序法（technique for order preference by similarity to anideal solution,TOPSIS）选择出最优的计算迁移策略.实验结果表明,ICOM方法能够使车载计算任务在期望时间内完成,同时也保证边缘设备的负载均衡.     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

Temperature modeling and control of Direct Methanol Fuel Cell based on adaptive neural fuzzy technology

Aiming at on-line controlling of Direct Methanol Fuel Cell （DMFC） stack, an adaptive neural fuzzy inference technology is adopted in the modeling and control of DMFC temperature system. In the modeling process, an Adaptive Neural Fuzzy Inference System （ANFIS） identification model of DMFC stack temperature is developed based on the input-output sampled data, which can avoid the internal complexity of DMFC stack. In the controlling process, with the network model trained well as the reference model of the DMFC control system, a novel fuzzy genetic algorithm is used to regulate the parameters and fuzzy rules of a neural fuzzy controller. In the simulation, compared with the nonlinear Proportional Integral Derivative （PID） and traditional fuzzy algorithm, the improved neural fuzzy controller designed in this paper gets better performance, as demonstrated by the simulation results.     

一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用

基于遗传算法与免疫系统的机理,提出了一种自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法定义了选择、扩展与突变等操作,通过对选择比例、扩展半径、突变半径的约束和参数的自适应调节,提高了算法的全局与局部搜索能力.同时,将AIGA用于系统辨识以及PID参数的优化中,进行了仿真实验,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性.     

设施拥堵状态下的层次性备用覆盖网络模型与改进遗传算法

经典的分层覆盖位置问题(HCLP)是在有限预算内找到设施位置以提供分层服务的问题.这个过程中,需求点的差异化服务需求可以来自层次型网络中不同服务可用性的设施.我们设计了混合服务可用性的层次型网络,通过讨论层次型设施数量为定量和变量的情况构建混合层次网络备用覆盖问题的整数规划模型,并设计、改进元启发式算法来求解问题.结果表明考虑变量的混合服务可用性的优化模型在一次覆盖中能更好的满足客户的需求,而其备用覆盖能力和系统造价并非始终优于单类型层次网络;建议的启发式算法在合理的计算时间内产生高质量的解.     

Preliminary report on the genetic structure of Glyphoglossus molossus (Anura: Microhylidae) from the Khorat Plateau,north-eastern Thailand

Glyphoglossus molossus, is one of the most economically important amphibians in the Khorat Plateau, north-eastern Thailand. It is categorised as a near-threatened species by IUCN due to over-exploitation. Here, we examined the genetic structure of G. molossus using partial mitochondrial cytochrome-b gene sequences from specimens collected at 11 localities. The sequence analysis revealed the presence of 15 haplotypes, 5 of which are shared by 2 or more populations, and 10 haplotypes that are confined to a single population. The relatively low haplotype (h) and nucleotide (π) diversities suggest that the Phu Phan Mountain Range is not high enough to act as an effective dispersal barrier between the Sakon Nakhon and Khorat Basins. However, AMOVA and phylogenetic analyses based on Maximum likelihood (ML) and Bayesian inference (BI) strongly supported the presence of two genetically divergent clades, Sakon Nakhon Basin and the northern part of the Khorat Basin (clade A) and the southern part of the Khorat Basin (clade B). These two lineages are separated by substantial geographical distance, which has putatively resulted in a reduction of gene flow. Further studies, with more extensive genetic sampling, especially from throughout the species range will aid in better interpreting our results.     

自动化立体仓库固定货架货位的优化研究

通过对自动化立体仓库总体工作过程和存储模式的分析,提出了一种基于作业时间的固定货架的货位优化设计思想,并应用遗传算法进行了实验验证,证明优化后的货位设计确实提高了仓储作业效率。     

基于量子进化算法的空区激光探测点布局设计

针对地下空区边界不规则并且可能包含多个遗留矿柱,如何布局合适的探测点以便三维激光探头能扫描空区内部全貌的工程难题,提出了在基于空区初步资料获得的水平特征截面图上预先布置待选探测点,设计探测点布局方案评价函数,采用量子进化算法进行探测点布局优化的方案.优化设计中,考虑了采空区边界的凸凹不规则性及内部包含多个边界不规则遗留矿柱,以及激光探测范围等因素,建立了通用优化模型,寻求探测点最少的技术及经济上的最优布局方案.实例运算及统计分析结果表明,和遗传算法相比,本文提出的量子进化算法优化模型可快速得出优化的探测点布局方案,保证三维激光探测法成功实施,为复杂空区三维激光探测提供科学决策依据.     

基于自适应遗传算法的超平面分类及遥感应用

智能分类算法是遥感影像分类研究的热点,遗传算法作为一种智能全局优化技术在遥感影像分类中具有良好应用前景.针对现有多光谱遥感影像分类方法的不足,提出了基于自适应遗传算法的超平面分类方法(hyper plane-adaptive genetic algorithm,HP-AGA)并应用于遥感影像分类,该方法利用神经网络中的神经元激活函数Sigmoid函数,对遗传算法中交叉率、变异率进行非线性自适应性调整,不再需要反复训练遗传参数,同时利用快速全局寻优特点,确定分类超平面的各个位置参数,从而获取最佳分类超平面集进行分类.多光谱遥感影像分类方法的应用实验表明,基于自适应遗传算法的超平面遥感分类方法能更快、更稳定地收敛到全局最优解,具有更好的效率及鲁棒性,并能取得优于简单遗传超平面分类算法及传统分类方法的分类精度.