分块矩阵群逆的表示

S.L.Campbell在文献[1]中提出形为M=(ACBO)(其中A为方阵)的矩阵的Drazin逆表示问题.该问题至今未解决.本文利用群逆存在的充分必要条件和群逆的求解公式,给出形为M的分块矩阵的群逆的存在性证明及一般表示方法.     

不同胺模板剂合成有孔硫化锌纳米空球

采用乙二胺、1,3-丙二胺、丁胺和β-羟乙基乙二胺等不同胺为模板剂,它们与CS2反应生成的H2S为硫源,在50℃与ZnSO4搅拌反应20min制备了有孔的ZnS纳米空球.用SEM和TEM表征了有孔ZnS纳米空球的形貌、粒子大小为100～850 nm以及孔的大小为150～600 nm,XRD和HRTEM阐明了其为β型立方晶系,并由2～5 nm的ZnS纳米晶构成,UV-vis最大吸收峰蓝移表明其具有一定的量子尺寸效应.胺模板剂的两个氨基有利于与Zn2 作用而形成均匀、相对光滑的有孔ZnS纳米空球,引入羟乙基则不利,提出了由H2S冲出形成孔的合理机理.     

体外诱导大鼠骨髓间充质干细胞表达酪氨酸羟化酶

目的:探讨体外诱导大鼠骨髓间充质干细胞(mesenchymal stem cells,MSCs)表达酪氨酸羟化酶,为帕金森病细胞移植替代治疗提供特异性分化的细胞.方法:在无菌条件下从SD大鼠的股骨中分离骨髓间充质干细胞,体外培养传3代后,用表皮生长因子、碱性成纤维细胞生长因子和抗坏血酸诱导MSCs 表达酪氨酸羟化酶.在镜下,观察MSCs 在诱导前后的形态变化;用免疫荧光染色检测酪氨酸羟化酶的表达.结果:MSCs经诱导分化后,胞体逐渐变圆,并伸出神经轴突、树突样突起;免疫荧光化学表明细胞酪氨酸羟化酶染色呈强阳性反应.结论: SD大鼠骨髓间充质干细胞在体外能被定向诱导表达酪氨酸羟化酶,有可能为帕金森病治疗提供特异性分化的细胞.     

面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

基于改进粒子群算法的系统辨识新方法

提出了一种利用改进的粒子群优化算法对系统进行辩识的方法.该方法是将典型的数学模型的相互组合而构成系统模型的新辨识方法,即首先将系统结构辨识问题转化为组合优化问题,然后采用粒子群优化算法同时实现系统的结构辨识与参数辨识.为了进一步增强粒子群优化算法的辨识性能,提出了利用一种改进的粒子群优化算法.最后,给出了仿真示例,结果验证了所给的系统辨识方法的合理性和有效性.     

嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)无法很好平衡全局与局部搜索能力,且收敛速度较慢、易于早熟收敛等问题,提出了嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法(isolation niches em-bedded in chaos particle swarm optimization,INCPSO)。利用隔离小生境技术,保证了解的多样性,同时,引入混沌搜索策略,提高了解的搜索精度和收敛速度,且避免早熟收敛。仿真试验结果表明,与标准粒子群算法和只嵌入隔离小生境技术的粒子群算法(isolation niches particle swarm optimization,INPSO)相比,嵌入隔离小生境技术的混沌粒子群算法对复杂问题的求解能力较强,寻优性能较好。     

基于微分进化算子的量子粒子群优化算法及应用

分析了量子粒子群优化算法(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)的进化方程,指出其存在的局部收敛问题,通过将微分进化(Differential Evolution,DE)的基本操作思想引入到QPSO中,提出了改进的QPSO算法(QPSO-DE);算法改进的方法是在粒子搜索过程中,以一定的概率对粒子的每一维执行微分进化操作,以增加粒子的随机性,从而减少了粒子群体因多样性缺失而易于陷入局部最优或停滞的情况,增强了粒子群体的搜索能力,提高了算法的优化性能;对多个标准测试函数及在IIR数字滤波器优化设计中的仿真实验结果表明,与PSO算法和QPSO算法相比,QPSO-DE算法能够取得更好的优化结果。     

基于动态种群结构的粒子群算法及仿真研究

针对标准粒子群算法易陷入局部最优而早熟的问题,提出了一种基于动态种群结构的粒子群算法。该算法在种群结构中引入小世界网络模型,由于网络模型的演化,使算法具有动态的种群结构,从而保持了种群的多样性。同时为了使粒子尽可能地分布在不同的搜索空间,在网络模型演化过程中考虑了结点的个体价值。为了加快算法的收敛速度,在进化后期采用全局模型粒子群算法。通过对三个经典测试函数优化问题的数值仿真并与其它方法进行比较,结果表明了算法的有效性和实用性。     

Hybrid particle swarm optimization for multiobjective resource allocation

Resource allocation （RA） is the problem of allocating resources among various artifacts or business units to meet one or more expected goals, such a.s maximizing the profits, minimizing the costs, or achieving the best qualities. A complex multiobjective RA is addressed, and a multiobjective mathematical model is used to find solutions efficiently. Then, all improved particie swarm algorithm （mO_PSO） is proposed combined with a new particle diversity controller policies and dissipation operation. Meanwhile, a modified Pareto methods used in PSO to deal with multiobjectives optimization is presented. The effectiveness of the provided algorithm is validated by its application to some illustrative example dealing with multiobjective RA problems and with the comparative experiment with other algorithm.     

Multi-objective fuzzy particle swarm optimization based on elite archiving and its convergence

A fuzzy particle swarm optimization （PSO） on the basis of elite archiving is proposed for solving multi-objective optimization problems. First, a new perturbation operator is designed, and the concepts of fuzzy global best and fuzzy personal best are given on basis of the new operator. After that, particle updating equations are revised on the basis of the two new concepts to discourage the premature convergence and enlarge the potential search space; second, the elite archiving technique is used during the process of evolution, namely, the elite particles are introduced into the swarm, whereas the inferior particles are deleted. Therefore, the quality of the swarm is ensured. Finally, the convergence of this swarm is proved. The experimental results show that the nondominated solutions found by the proposed algorithm are uniformly distributed and widely spread along the Pareto front.