多智能体量子多目标进化算法及其在EELD问题中的应用

环境经济负荷分配问题是电力系统中重要的多目标优化问题。求解多目标优化问题的关键在于找到尽可能多的Pareto最优解。在基于量子进化理论,智能体的竞争、学习能力和生物的进化策略的基础上,提出了一种用于求解多目标优化问题的量子编码的多智能体进化算法。该方法将智能体分布在多智能体网络环境中,智能体之间通过量子进化来生成问题的可行解。将该算法应用于经济环境负荷分配的两目标(燃料成本和NOx排放)与三目标(燃料成本,NOx排放和SO2排放)优化问题,通过与经典多目标优化算法进行比较,表明了该算法的有效性。     

纳米CdS材料的研究现状及应用

Ⅱ - Ⅵ族半导体纳米材料CdS,具有较大的禁带宽度(2.42ev),因而,在纳米光电子器件等领域有重要的应用前景.就此,系统地介绍了CdS纳米材料的制备方法及各自特点,就近年来国内外对CdS纳米材料的研究进行了总结,研究表明,CdS纳米复合材料是今后发展的趋势.