基于混沌理论和自适应惯性权重的PSO算法优化

针对粒子群算法固定惯性权重和早熟收敛的缺陷,提出一种动态自适应惯性权重调整策略,有效增强了算法的全局和局部寻优能力;并针对早熟问题,采用混沌映射方法增加种群多样性,同时利用负梯度方向调整群体极值,极大降低了算法陷入局部极值的概率.通过在多个常用测试函数上与其他算法比较,证明了所提改进粒子群算法的正确性和有效性.     

低分子量聚丙烯酰胺溶液流变性研究

采用椎板流变仪,研究质量浓度、温度、剪切速率对分子质量为8万的低分子量聚丙烯酰胺溶液的流变性能的影响.结果表明,ω(PAM)≤15%的低分子量聚丙烯酰胺溶液呈现出牛顿流体的性质,ω(PAM)=25%的低分子量聚丙烯酰胺溶液为假塑性流体,ω(PAM)=35%的低分子量聚丙烯酰胺溶液接近于塑性流体.     

基于聚类分析和AHP的商场类建筑火灾风险评估

根据商场类建筑的火灾特点,以半定量和定性相结合的层次分析法建立了商场类建筑火灾风险评价体系.采用专家问卷调查的方式,利用层次分析法和聚类分析确定了评估体系中的指标权重值,然后根据评分手册对指标因子进行打分,计算出火灾风险评估值,进而确定建筑物的火灾风险等级.将此体系运用到武汉某服饰商城,验证了该评价体系的实用性和可靠性.该评价体系不仅可用于我国消防评估,还可广泛用于保险等相关行业.     

滴定法与失重法测定溶垢率对比实验研究

目前,实验室通用的评价溶垢剂溶垢效果的方法是失重法。采用失重法评价溶垢效果的实验过程繁琐、样品烘干时间较长、实验误差大。采用一种新的滴定方法评价溶垢剂的溶垢效果,该方法是根据溶垢剂与钡离子、镁离子的反应关系,滴定并计算出螯合型溶垢剂的溶垢率。实验数据准确度高,实验结果重复性好,操作简单快速。为评价新方法较传统的失重法测溶垢率的优越性,分别采用滴定法和失重法,对螯合型溶垢剂LQG-2的溶垢效果和溶垢剂浓度、温度、时间以及p H值等因素对该溶垢剂溶垢效果的影响进行了室内评价。实验结果表明,滴定法所测实验数据稳定性好,操作简便、快速。当硫酸钡含量为0.5 g/100 m L,温度为75℃,溶垢剂浓度为8%,反应时间为24 h时,溶垢率高达79.32%。溶垢剂最佳反应浓度为8%,最佳反应温度为75℃,最佳反应时间24 h。另外,p H值对溶垢效果的影响较大,溶垢率随p H值的增加而明显增大。     

RAQPSO算法的云计算资源调度策略

在"互联网+"时代,云计算代表了一种新的商业模式,而云系统中用户任务与计算节点的调度问题极大地影响着系统的性能和云竞争力。为此,提出了一种改进的量子粒子群算法——反向自适应量子粒子群算法(RAQPSO),通过对惯性权值参数的调整和加入反向学习算子来提高算法的全局搜索能力,并将其应用于云计算资源调度中,仿真验证了算法的有效性。建立了云计算资源调度问题的模型;采用自适应机制,将适应度函数的变化程度作为惯性权值的更新因子,避免了单纯地根据迭代次数的线性函数来取值,从而使粒子不易陷入局部最优;随后加入粒子反向学习算子,加强了粒子全局搜索能力。实验结果表明,RAQPSO算法大大节约了任务完成时间,并且保持了良好的计算节点负载平衡。     

基于遗传算法的立体仓库货位动态分配优化

针对企业仓储管理中货位分配效率低的现状,提出立体仓库货位动态分配优化问题的数学模型和约束条件并对货位分配策略进行了讨论.采用基于遗传算法的权重系数变换法对优化模型进行求解.通过仿真验证了算法的有效性.     

基于信息熵和集对分析理论的硫化矿石自燃倾向性判定

结合信息熵和集对分析理论,建立一种新的硫化矿石自燃倾向性综合判定模型.以矿样的常温氧化质量增加率、自热点和自燃点等3项指标作为基本判定因子,采用信息熵反映测试数据的效用值确定不同因子的权重,避免权重分配的主观性,得到各待判定矿样的自燃倾向性与鉴定标准之间的联系度表达式:依据矿样不同指标的实测值与分级标准界限值的关系,对矿样进行同一、差异和对立的集对分析,得到相应的指标联系度和综合联系度,最终确定各矿样的自燃倾向性级别.运用该模型对国内某典型矿山的10个代表性矿样的自燃倾向性进行综合判定,所得结果与矿山实际结果相符合,表明该方法可行.     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。     

基于权值的优先调度算法

介绍了经典的期限最近优先调度算法，分析了优先级倒置难题。提出一种基于权值的优先调度算法。该算法对资源分配权值，建立任务的权值评价函数。该算法由资源权值表和评价函数来实现。实验表明，该算法资源分配更合理，特别是能够克服期限最近优先调度算法的优先级倒置难题，从而更加有效提高实时操作系统的实时性能和稳定性。     

细分曲面修正的权函数选择问题

文中给出了细分曲面的一个修正，即在每个奇异点的邻域内，通过引入一个权函数，用定义在示性映射上的一个低次多项式来调和极限曲面，得到的修正曲面保证了曲面处处二阶光滑，包括奇异点处。本文着重讨论调和权函数的选择问题。