云南省香格里拉市伊隆迈铜多金属矿区物探异常特征

伊隆迈多金属矿位于西南"三江"义敦岛弧的南段东部斑岩成矿带中。以地质勘查资料为依据,通过开展物探工作获得了以下成果:60线长剖面的重力测量在2 780~4 500区间获得了明显的相对低重力异常,推断该区间深部存在隐伏中-酸性岩体;激电中梯扫面工作在测区东西两侧各获得一个北北西向展布的高极化率条带,推断这两个条带与玄武岩和黄铁矿化凝灰岩有关;利用放射性伽马总量测量对平面上石英二长斑岩脉的走向延伸情况进行了推测;利用高密度电法、激电测深及音频大地电磁测深对该区深部的地质特征进行了推测,根据高密度电法工作成果推断,石英二长斑岩在埋深30m范围内产状陡倾略偏南西,闪长玢岩前期侵入灰岩地层并形成较陡的接触面,石英二长斑岩在后期侵位于闪长玢岩与灰岩的接触面。     

基于多特征的域间路由节点安全状态评估方法

域间路由节点安全状态评估能够实现对BGP节点安全状态的直观、实时描述,可为制定合理的安全策略,及时定位、抑制异常路由事件提供数据参考.然而由于完整的异常域间路由集难以获取,使得传统基于数据融合的状态评估方法不再适用.分析BGP节点间交互路由过程中存在的统计特征以及这些特征与域间路由节点安全状态的关系,进而提出一种基于多特征的安全状态评估方法.以平均路径长度和路由事件发生频率等属性为安全特征,并借鉴云模型理论转换定量特征为定性概念的思想,构建域间路由安全特征云,将正常态下的多属性综合安全特征转换为安全正常态,然后通过度量安全特征偏离正常态的程度来计算节点偏离正常态的程度,由此得到域间路由节点面临安全威胁的概率.实验结果表明,该方法能够实现对域间路由节点安全状态的评估,准确性高、实时性强,可为域间路由系统的安全稳定运行提供有力支撑.     

基于新算法的P码序列捕获处理器设计与实现

通常P码的捕获是利用C/A码来完成的。但是,考虑到实际的战场可用性,利用C/A码引导的P码捕获方式不再具有较好的可靠性。同时考虑到P码信号的特点,对P码信号进行直接、快速的相关捕获是首先要解决的问题。因此,在研究相应理论的基础上,对提出的新的P码直接捕获算法进行硬件设计,实现了P码序列捕获处理器。在实验室环境下对序列捕获处理器进行测试,结果验证序列捕获处理器可以有效捕获GPSP码信号。     

求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法

同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。     

k-冗余结构无线自组网广播算法研究

针对k-冗余连接路由算法的特点,对最优广播树的生成算法进行了研究。首先根据最优广播树的数学模型,证明了它是一个NP难题(NP-Complete)。然后针对网络拓扑的特点提出了启发式广播树生成算法。针对算法的特点,分析了算法复杂度和算法的效率。结合GlomoSim仿真平台,在无线网络环境下对算法的效率进行了仿真,将协议的性能与简单广播算法进行了比较。仿真结果表明,启发式广播算法能够减小网络开销和节点的转发次数,提高网络的传输效率。     

客户需求可分的车辆路径问题求解

针对车辆路径问题中客户需求可分的新设想重新进行了问题描述和模型构造,根据该问题的特点,利用蚂蚁算法的基本原理,设计了相应的优化算法.虽然在客户需求不大的情况下,分割客户需求并未产生比较理想的效果,但随着客户点需求与车辆载重的比例逐渐增大.实例计算结果表明,需求可分所带来的车辆需求数量和总行驶里程的下降都比不可分情况下要好很多,从而证明了算法的有效性和分割客户需求策略的现实可行性.     

大陆北方/台湾班轮航线方案优化研究

在阐述了两岸贸易发展及直航必然性的基础上 ,提出了大陆北方 /台湾班轮航线直航制的航线方案 ,分析预测了航线货流量 ,比较了中转制和直航制两种航线方案下班轮的航次时间 ,通过单位运输成本指标的分析计算 ,论证了直航制的优越性 ,确定出了直航制航线方案下航运公司的配船数 ,结合运量、班期等条件要求 ,构建了班轮挂靠的线性规划模型 ,并依此作出最优的挂靠港序方案.     

电子海图平台下的航线自动设计方法

为优化舰船计划航线设计,提出了一种基于电子海图的自动设计方法.通过追踪安全等深线和处理障碍区,得到可航渡区域.在可航渡区域内,进行路径的可航渡性测试,自动搜索一条安全的最短计划航线,并根据障碍区的动态变化,实时调整和优化航线.实验结果表明,与传统的手工作业方法相比,该方法在效率、经济性、可靠性等方面都具有明显的优势.     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.