基于学习进化的机器人同时定位与地图创建

利用学习与进化结合的思想,改善基于粒子滤波的SLAM算法。在对学习与进化的关系深入分析的基础上,针对基于粒子滤波的SLAM算法,提出将滤波过程分成学习和进化两个阶段,分别给出相应算法解决粒子有效性与多样性的问题,缓解二者之间的矛盾,改善了SLAM算法的效果,增强了算法的鲁棒性,也验证了学习与进化的关系。最后,通过多次Monte-Carlo仿真实验结果表明了该算法的有效性。     

集成粒子群优化算法在电网规划中的应用

电网规划是一个大规模、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,考虑了投资费用、可靠性和对环境的影响等三个因素。提出将模拟退火优化方法嵌入粒子群优化算法中,以此构建集成粒子群优化算法。在搜索过程中还加入变异操作来增加种群多样性,以避免早熟收敛。局部搜索增加了算法的开发能力,而变异操作提高了算法的探测能力。探测与开发能力的平衡,通过两个阈值来实现。通过对一220kv电力传输系统的实例研究表明,集成粒子群优化算法局部搜索能力有显著提高。     

基于免疫粒子群算法的飞行控制器参数寻优

提出了一种免疫粒子群混合优化算法.该方法将免疫算法中的基于浓度的抗体繁殖策略与粒子群优化算法相结合.对浓度低的粒子进行促进,对浓度高的粒子进行抑制,因而保持了粒子的多样性,克服了PSO算法易于陷入局部最优点的缺点,寻优速度快.将该方法用于飞行控制器的参数优化设计.仿真结果表明：使用该方法进行参数优化设计获得了优良的飞行控制效果,能够较大地提高飞行控制器参数的设计效率.     

基于递归小波网络的直升机动力学模型研究

提出一种基于递归小波网络建立直升机动力学模型的方法,给出了模型结构并利用粒子群优化算法对小波网络权参数进行调整。这种网络模型利用内部状态反馈来描述系统的非线性动力学特性,不必事先确定系统模型的类别和阶次,直接建立操纵量与加速度、角速度等变量之间的对应关系,从而避免了建立复杂的气动系数、气动导数模型的过程。与传统的机理模型相比,该模型具有结构简单、并行解算程度高、运算速度快的特点。在某型直升机飞行模拟器中取得了良好的应用效果。     

基于BPSO的元胞自动机准周期三行为研究

为研究一维二值元胞自动机的一类重要的群体演化行为--准周期三行为,提出了基于离散粒子群的元胞自动机演化算法,并通过使用活性元胞迭代图的平均面积为适值函数,发现了具有准周期三行为的元胞规则.与遗传算法相比,基于离散粒子群的元胞演化算法的搜索效率更高.实验还进一步表明,准周期三行为是某些元胞规则的特定行为,一定条件下与元胞自动机的初始构型关系不大.     

粒子群算法在投资组合中的应用

投资组合面临现实证券市场中大量数据，求解组合模型是一个非线性整数规划问题，传统数学规划算法难以有效求解。为此，本文将粒子群算法应用到基于VaR的投资组合模型中，并通过上海证券交易所的实际数据进行计算机模拟，结果说明该算法所求最优投资组合是实用的和有效的。     

多被动探测器对多目标定位模型及仿真

对于探测目标间距较小的目标群,提出使用3个被动探测器的探测模型。首先,重点研究了多被动探测器对多目标进行定位的目标关联问题;然后,建立了3个被动探测器的机动模型,提出了3个被动探测器多目标定位的目标关联算法。最后,通过仿真分析了各种因素对目标关联的影响。仿真结果表明提出的3个被动探测器机动模型和目标关联算法是有效的。     

波动率风险溢价——基于VIX的实证

波动率风险溢价是金融学文献关注的核心问题之一. 基于非仿射GARCH扩散模型,推导相应的VIX公式,继而采用S&P500与VIX 指数联合数据,给出模型客观与风险中性参数基于有效重要性抽样（EIS）的联合极大似然（ML）估计. 进一步利用粒子滤波 方法给出隐波动率的估计,推断VIX隐含的波动率风险溢价. 蒙特卡罗模拟实验表明,提出的估计方法是有效的. 采用实 际数据进行的实证研究表明,波动率风险被定价,且波动率风险溢价为负,隐含市场投资者整体表现为风险厌恶.     

System deployment optimization in architecture design

Optimization of architecture design has recently drawn research interest. System deployment optimization （SDO） refers to the process of optimizing systems that are being deployed to activi- ties. This paper first formulates a mathematical model to theorize and operationalize the SDO problem and then identifies optimal so- lutions to solve the SDO problem. In the solutions, the success rate of the combat task is maximized, whereas the execution time of the task and the cost of changes in the system structure are mini- mized. The presented optimized algorithm generates an optimal solution without the need to check the entire search space. A novel method is finally proposed based on the combination of heuristic method and genetic algorithm （HGA）, as well as the combination of heuristic method and particle swarm optimization （HPSO）. Experi- ment results show that the HPSO method generates solutions faster than particle swarm optimization （PSO） and genetic algo- rithm （GA） in terms of execution time and performs more efficiently than the heuristic method in terms of determining the best solution.     

美用真菌制造可降解无人机

<正>这架飞机是活的吗?嗯,几乎可以这么说吧——它是全球首个生物无人机,其大部分制造材料都取自有生命的真菌(真菌是一种真核生物。常见的大型真菌有香菇、草菇、金针菇等。除少数例外,真菌都有明显的细胞壁,通常不能运动,以孢子的方式繁殖)。这架刚刚在11月初成功完成首航的无人机,具备了可生物降解的特性。据《新科学家》杂志网站报道,这架原型机的主体部分是由被称为菌丝体的材料制造的,