车辆路径问题的粒子群算法研究

车辆路径优化问题是一类具有重要实用价值的组合NP问题．粒子群算法(panicle swarm optimization)是一种新出现的群智能(swarm intellingece)优化方法，将其应用于车辆路径优化问题，构造车辆路径问题的粒子表达方法，建立了此问题的粒子群算法，并与遗传算法作了对比试验．结果表明，粒子群算法可以快速、有效求得车辆路径问题的优化解，是求解车辆路径问题的一个较好方案。     

基于生物组织偏振特性的肝癌检测方法

肝细胞性肝癌属于原发性肝癌的一种,在我国发病率较高,且发病隐匿。癌变组织的组织结构和细胞形态会发生改变,这种亚波长微观结构的改变可以通过生物组织的偏振特性进行表达。根据光与生物组织相互作用原理,设计生物组织偏振成像系统,对30μm厚的未染色肝细胞性肝癌切片进行成像,借助与组织作用后背向散射光的偏振差异来表征生物组织的结构差异。实验结果表明,在各起偏角度的线偏振度图像中,肝癌组织与肝硬化组织的对比度较普通强度图像平均提升91%,最高提升155%,在切片较厚、未染色条件下线偏振度成像方法具有区分癌变组织和非癌变组织的能力,为肝癌的病理检测提供了一种新的思路。     

带时间窗车辆路径问题的粒子群算法

将粒子群算法(PSO)应用于带时间窗车辆路径优化问题(VRPTW),构造车辆路径问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法,并与遗传算法作了比较.实验结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案.     

基于生物组织偏振特性的肝癌检测方法研究

肝细胞性肝癌属于原发性肝癌的一种,在我国发病率较高,且发病隐匿。癌变组织的组织结构和细胞形态会发生改变,这种亚波长微观结构的改变可以通过生物组织的偏振特性进行表达。根据光与生物组织相互作用原理,设计生物组织偏振成像系统,对30 μm厚的未染色肝细胞性肝癌切片进行成像,借助与组织作用后背向散射光的偏振差异来表征生物组织的结构差异。实验结果表明,在各起偏角度的线偏振度图像中,肝癌组织与肝硬化组织的对比度较普通强度图像平均提升91%,最高提升155%,在切片较厚、未染色条件下线偏振度成像方法具有区分癌变组织和非癌变组织的能力,为肝癌的病理检测提供了一种新的思路。     

不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题的遗传算法

给出了不确定车辆数的有时间窗车辆路径问题(VRPTW)的数学模型,提出一种基于客户的编码表示方式,可以表示出不同的车辆数,实现VRPTW的路径长度和车辆数的同时优化,并用计算实例进行了验证,同时对计算中涉及的一些问题进行了讨论.     

带阴性选择的粒子群优化算法

针对PSO在计算后期多样性不足、易发生优化停滞的现象,引入免疫系统中的阴性选择概念,定义了新的计算亲和力的方法,提出了带阴性选择的粒子群优化算法,并对其进行了计算复杂性分析.改进算法能在检测到粒子群收敛至局部解后,更新群体中的部分粒子,并使新粒子在解空间上远离局部解,提高了粒子的多样性.试验证明,改进算法的优化性能优于PSO和局部PSO.对改进算法的计算成本及参数选择进行了讨论,并提出了下一步的研究方向.