用和声搜索算法求解技术站列车解编方案

确定到达列车的解体顺序和出发列车的编组顺序(即列车解编方案)是技术站编组调机运用计划的核心问题.本文为解决该问题,构建相应的优化模型,利用结合邻域搜索的和声搜索算法进行求解,采用目标函数值评价新的和声,邻域搜索策略用于获取新的和声.最后利用算例对所设计算法的求解效率进行分析验证,表明:算法收敛速度较快,而与邻域搜索策略的结合,有利于扩展其搜索范围与提升全局搜索能力,降低对选择概率的依赖.通过对不同参数条件下计算时间的测试说明,所设计算法能够满足技术站编组列车解编方案编制的要求.     

现代城市住宅区规划与邻里关系的构建

分析了现代城市住宅区中的邻里关系及其原因,探讨了构建新型的现代城市住宅区邻里关系的对策.     

利用强部分平衡t-设计构造分裂认证码

本文在有限域上的二维向量空间中构造了一个带约束的强部分平衡设计,在此基础上构造了完善分裂认证码.首先,借助方程组的理论构造了一个强部分平衡t-设计,得到了第一类分裂认证码.然后对第一类构造增加限制条件,得到了第二类分裂认证码.分别计算了两类认证码的r-阶欺骗攻击成功概率,并证明了它们分别是Ⅰ型和Ⅱ型的完善认证码.最后,分析了所构造认证码的性能.通过对具体实例的编码矩阵进行数值仿真,验证了本文构造的合理性和相应结论的正确性.通过与相关文献的结果进行对比,得出如下结论:本文信源数目较多,各阶欺骗攻击成功概率都达到最小;且所用理论较基础,编码算法更简单,模拟仿真易于实现.因此本文所构造的认证码,无论从传送信息量还是从安全性与实用性的角度来看,均具有一定的优势.     

一种求解柔性作业车间调度问题的改进灰狼优化算法

针对柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为目标提出了一种改进灰狼优化算法(IGWO),采用两段式的编码方式来构造算法个体位置与调度方案之间的关系,使用基于启发式规则的初始化种群方法来提高初始解的质量.为了平衡算法的全局搜索与局部搜索,提出一种基于双曲正切函数的非线性收敛因子公式,并在算法的个体更新阶段提出了一种基于适应度值的加权方法,在算法决策层嵌入了变邻域搜索算法.通过仿真实验表明,算法在求解柔性作业车间调度问题上是有效的.     

级联自适应局部投影降噪方法

针对具有非线性、非平稳性特征的信号，提出一种邻域半径自适应局部投影和小波阈值去噪级联的降噪方法.首先，利用经验模态分解得到信号中的高频分量并以此估计噪声水平;再根据噪声水平确定邻域半径;最后，利用该半径进行局部投影处理并结合小波阈值方法进行细节平滑.Lorenz系统时间序列的降噪结果表明，本方法能够提高信噪比并降低均方误差，并在信号结构失真时恢复其原始吸引子形态，去噪和还原信号特征的能力皆优于小波阈值去噪方法.对桡、颈、肱动脉脉搏信号、心电信号的降噪结果展示了本方法在生理信号噪声抑制和特征保留方面的优越性能.     

中江气田致密砂岩体积压裂应用

四川盆地川西中江气田致密砂岩具有河道砂体展布不均、水平应力差大、脆性指数低、天然裂缝不发育、延伸压力梯度高的特点，前期施工压力较高排量偏低，使得改造整体加砂强度偏低，压后产量不理想。借鉴“流动距离最短，流动阻力最小，控制范围最大”理念，依托地质—工程一体化，以多向量强支撑体积改造为关键，研究川西致密砂岩体积改造工艺。基于均衡扩展精细布缝技术，优化川西致密砂岩双甜点分段分簇，大幅度增加横向动用率。以二级组合支撑、高排量连续加砂及变黏液体实时调控的强加砂技术，实现复杂裂缝耦合支撑剂组合的多向量强加砂。通过簇间多粒径暂堵球、缝内多组合暂堵剂的双重复合暂堵强制分流提高横向裂缝复杂程度。研究成果在川西中江气田已成功应用并逐步进行推广，加砂强度由前期0.50 t/m提高到4.18 t/m，加砂强度提高7倍多，已实施井平均无阻流量55.7$\times 10^4{\rm m}^3$/d，平均有效控制储量1.33$\times 10^8{\rm m}^3$，改造效果较前期显著提高。     

一种基于SSA-BRF的网络入侵检测方法

针对随机森林(random forest,RF)超参数的选择会对RF的分类结果产生较大影响的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)的RF超参数寻优方法,利用该方法帮助RF寻找一组优秀的超参数.并针对RF较难准确识别出少数类数据的问题,利用平衡随机森林(balanced random forest,BRF)来提高模型对少数类的召回率.综合SSA和BRF构建SSA-BRF模型,并在CIC-IDS-2017数据集对模型的分类效果进行验证.实验结果表明,SSA-BRF相较于RF在准确率、宏召回率和宏F1分数上分别提升了9.57%、26.62%和0.17,该模型在一定程度上可以提高网络入侵检测系统的性能.     

基于混合变邻域遗传算法的柔性车间调度研究

针对柔性作业车间调度的问题，以最大完工时间为目标建立数学模型，提出一种混合变邻域遗传算法。采用三种初始化方法保证初始解的质量，用遗传算法进行初步搜索，将搜索的结果通过迭代贪婪策略进一步搜索，以提高解的质量，再对关键路径进行邻域搜索，设计“跨机器工序搜索邻域”、“同机器工序搜索邻域”、“次优工序搜索邻域”三种邻域结构，加强局部搜索能力。引入迭代贪婪策略和改进的邻域结构可显著提高算法的稳定性与迭代速度。通过对国际通用的柔性作业车间调度基准算例进行测试，实验结果表明所提改进算法能够有效求解柔性作业车间调度问题。     

动车运用所调车作业计划优化

动车运用所的调车计划编制随着检修任务的增加而变得越来越复杂,调车计划编制的自动化对于增强动车运用所的检修能力具有重要意义。以最小化动车组检修任务完成时的时刻之和为目标,考虑动车运用所的股道占用冲突等约束构建优化模型,设计的贪婪算法结合邻域搜索的启发式算法可以对调车计划编制的自动化问题进行快速求解。最后,设计算例验证本文算法的有效性。研究发现,对于15组动车组规模的5个算例,平均Gap值为0.87%,且有3个算例直接求出了最优解;对于20组动车组规模的5个算例,邻域搜索改进的平均值为1.35%。     

非连通图C_(12)(r_1,0,r_2,0,r_3,0,…,0)∪G的优美标号

讨论了非连通图C_(12)(r_1,0,r_2,0,r_3,0,…,0)∪G的优美性,给出了非连通图C_(12)(r_1,0,r_2,0,r_3,0,…,0)∪G是优美图的一个充分条件。