城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

水溶性La_(0.88)Sr_(0.12)MnO_3纳米粒子的非水相合成

采用纳米微乳液法,以三嵌段共聚物聚氧乙烯-聚氧丙烯-聚氧乙烯(PEO-PPO-PEO)为表面活性剂,乙酰丙酮镧(III),乙酰丙酮锰(III)和乙酰丙酮锶(II)为前驱体,1,2-十六烷二醇为还原剂成功合成了水溶性La0.88Sr0.12MnO3纳米粒子.FT-IR分析证实该纳米粒子表面存在PEO-PPO-PEO分子,XRD和TEM分析表明该纳米粒子基本上呈球形、粒径分布窄、结晶度高,VSM测试表明该纳米粒子室温下显示软铁磁性.纳米粒子在水中快速和高效的分散收集过程,表明该纳米粒子具有良好的水溶性和磁操控性.     

五种希格斯玻色子与希格斯场之内部结构模型图表解析

现今，“希格斯玻色子”被认为是所有基本粒子质量的来源，也是标准模型预言的最后一种粒子，目前，物理学家普遍认为不排除未来可能会发现其他带电荷的希格斯玻色子。许多物理学家认为：事实上，希格斯玻色子组成希格斯场是一种更加复杂的理论模型，而这些理论模型预言了应有五种不同的希格斯玻色子，它们不仅带有电荷，还有可能带有色荷，而且质量也不相同。希格斯场遍布在宇宙中，该文就这五种不同希格斯玻色子及其组成的希格斯场，作一理论模型预言之图表解析。     

Fe、Al纳米粒子熔化过程结构转变的分子动力学研究

采用分子动力学方法结合嵌入原子势函数,应用势能、共近邻技术分析方法,研究了原子数为147、309和561的正二十面体(ICO),正十面体(Dh)和立方八面体(CO)的Fe、Al纳米粒子的熔化行为.结果表明,原子数为147、309、561的ICO结构的Fe、Al纳米粒子在熔化前保持原有结构;Dh与CO结构的Al纳米粒子在熔化前向ICO结构转变,ICO结构比Dh结构和CO结构更稳定.     

车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

电磁波场并矢格林函数的一种表达形式

提出了一种简化Maxwell方程组求解的新方法，应用这种新的方法可以方便地将无散矢势在M和N类矢量波函数空间中各分离成一个分量，每一个分量可以用一个标量函数来表示，然后再将无散矢势所满足的d’Alembert方程分解为两个标量的d’Alerobert方程，进而分析了无散矢势所满足的波动方程可以化为对一个标量d'Alerobert方程求解的方法，再分别用对应的标量格林函数来表示M和N类矢量波函数空间中的两个标量函数，并通过矢量微分运算求得电磁波场的并矢格林函数，这种方法无论对于电磁场的算子理论还是数值分析的方法，都有着非常重要的理论意义和应用价值。     

借用平抛运动辨析矢量、标量的求和

我们知道，矢量的合成遵守几何法则(平行四边形定则或三角形法则)；而标量的合成遵守代数法则。但在平时的教学中却发现许多同学对矢量遵守的平行四边形定则心存疑虑，解题时不能很好地应用。甚至有的同学在对标量求和时错误地应用了平行四边形定则。下面我们借用一道平抛运动的习题，来对上述问题作一辨析。