多目标的跟踪区域列表动态优化算法

5G移动网络要适应多样化和不断增加的用户设备(User Equipment, UE),应对终端巨大的位置管理信令开销是实现这一目标的重要保障。文中提出了一种多目标算法优化跟踪区域列表(Tracking area List, TAL)的策略,目的是寻找TAL中跟踪区(Tracking Area, TA)的最优分布以及如何将TAL分配给UE,以最小化位置管理中冲突的跟踪区更新(Tracking area update, TAU)和寻呼信令开销。在本地侧利用多目标粒子群优化算法实现TAL的最优分布,网络侧根据不同UE的移动特性来分配大小合适的TAL。通过仿真验证,所提方案可以在TAU和寻呼开销之间取得妥协,并在节省总位置管理开销方面得到了大幅度改善。     

具有给定共轭类长的有限非可解群

设G是有限非可解群且Z(G)=1.如果G的非中心共轭类长为pq,p r2,qr2,那么G同构于5次交错群A5;如果G的非中心共轭类长为15,5p,15p,5p2,3p3,那么G同构于5次对称群S5.     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

多agent协同强化学习算法SE-MACOL及其应用

针对多agent团队中各成员之间是协作关系且自主决策的学习模型,在此对Q学习算法进行了适当扩充,提出了适合于多agent团队的一种共享经验元组的多agent协同强化学习算法。其中采用新的状态行为的知识表示方法,采用相似性变换和经验元组的共享,能够提高多agent团队协同工作的效率。最后将该算法应用于猎人捕物问题域,实验结果表明该算法能够明显加快多个猎人合作抓捕猎物的进程。     

基于粒子群的交叉规划问题的求解算法

提出了基于单纯形法和内部映射牛顿法的子空间置信域法的粒子群算法,分别用于求解线性交叉规划和非线性交叉规划,并结合实例说明了这两种混合粒子群算法求解交叉规划的可行性和有效性.     

红鳍东方鲀中华拟德氏吸虫病的组织病理学观察

通过对感染了中华拟德氏吸虫的红鳍东方鲀的解剖取样,显微镜观察,用组织连续切片法对被感染的病鱼内脏器官组织进行病理学观察．发现该虫在养殖的红鳍东方纯循环系统中寄生,明确了虫体、虫卵在体内各器官组织中的分布情况以及主要器官组织的病变情况．探讨了该病的病理变化和虫体、虫卵在体内的发育过程以及该虫的传染途径．     

粒子群优化算法中加速因子的设置与试验分析

着重分析了粒子群优化算法中线性变化加速因子对粒子收敛的影响,使用4个著名的基准函数,对加速因子进行了测试,并在此基础上,对加速因子提出了一个推荐的设置值．模拟实验结果表明,该推荐设置值可以使粒子在搜索的初期获得更好的多样性,从而使粒子具有更强的摆脱局部极值的能力,在后期加快粒子的收敛速度以提高PSO算法的性能。     

介孔空心碳球限域酸碱液滴促进水-油两相反应研究

以介孔空心碳球为载体,采用等体积浸渍法将酸和碱的液滴限域在其纳米空腔内,制备了具有较大反应界面的固体酸/碱催化剂,并用于水-油两相反应体系.通过TEM、SEM、N2吸附等测试表明所得到的空心碳球尺寸均匀、可调(280 nm～510 nm),且具有较高的比表面积(797 m2/g～ 1305 m2/g)和较大的介孔孔径(...     

基于混沌粒子群算法的高速旅客列车优化调度

列车优化调度是一个大规模、复杂的、具有非线性离散变量和多约束的多目标数学优化问题.在优化过程中,考虑了特快旅客列车中途离开时间和整个运行时间等因素.首次将粒子群优化(particle swarmoptimization,PSO)技术引入列车优化调度,克服了传统优化方法易陷入局部最优和维数灾难等弊端.通过一个工程实例验证了该算法的可行性和有效性.同时,与现存的列车优化调度方法相比,粒子群优化方法的搜索时间短而且优化结果更接近最优解.     

周期性需求下多级库存缺货控制模型研究

从一个以区域分销中心(DC)为主导地位且由多个供应商与零售商共同组成的多级库存系统出发,系统在假设DC和零售商都实行连续性盘点的(R,Q)库存控制策略,提前期为常量,零售商需求为正态分布的前提下,采用缺货策略的思想来确定订货临界点及订货批量.并且以确定DC的库存策略为目标,建立了缺货条件下的多级库存控制模型,从而达到有效控制库存的目的.最后,给出了一个算例,说明了该库存控制模型的可行度.