城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于免疫粒子群优化的移动Sink路径规划算法

为了减少能量空洞和延长网络生命周期，在无线传感网中采用移动 Sink 的方式收集节点采集的数据是解决能 量效率问题的有效措施．采集路径的规划问题类似于旅行商问题，无法得到多项式时间的解．提出了将人工免疫算法和粒子群算法相结合，针对移动 sink 数据收集的路径规划问题寻求近似最优解，仿真结果表明: 与其他算法进行性能比较，所提出的优化算法能够有效减少能耗和缩短遍历路径．     

基于热中子探测评价裂缝的示踪剂特性研究

针对裂缝热中子示踪探测方法,从中子双组扩散理论入手结合蒙特卡洛数值模拟方法,分析压裂前后地层热中子分布影响因素,并模拟不同类型示踪剂及含量的热中子裂缝响应规律,筛选最佳示踪剂并给出其在支撑剂中含量的上、下限。结果表明:压裂前后热中子计数变化量主要受裂缝宽度和标记支撑剂中示踪剂含量的影响;钆对裂缝宽度变化反应最灵敏,钆元素是作为标记支撑剂的最佳示踪元素;随支撑剂中Gd 2O 3含量的增加,热中子计数率降低,热中子计数变化量D增加;示踪剂中氧化钆的上、下限值随裂缝宽度呈指数降低,且当裂缝宽度为1.0 cm时,Gd 2O 3的质量分数上限为0.68%,下限为0.03%。     

五种希格斯玻色子与希格斯场之内部结构模型图表解析

现今，“希格斯玻色子”被认为是所有基本粒子质量的来源，也是标准模型预言的最后一种粒子，目前，物理学家普遍认为不排除未来可能会发现其他带电荷的希格斯玻色子。许多物理学家认为：事实上，希格斯玻色子组成希格斯场是一种更加复杂的理论模型，而这些理论模型预言了应有五种不同的希格斯玻色子，它们不仅带有电荷，还有可能带有色荷，而且质量也不相同。希格斯场遍布在宇宙中，该文就这五种不同希格斯玻色子及其组成的希格斯场，作一理论模型预言之图表解析。     

Fe、Al纳米粒子熔化过程结构转变的分子动力学研究

采用分子动力学方法结合嵌入原子势函数,应用势能、共近邻技术分析方法,研究了原子数为147、309和561的正二十面体(ICO),正十面体(Dh)和立方八面体(CO)的Fe、Al纳米粒子的熔化行为.结果表明,原子数为147、309、561的ICO结构的Fe、Al纳米粒子在熔化前保持原有结构;Dh与CO结构的Al纳米粒子在熔化前向ICO结构转变,ICO结构比Dh结构和CO结构更稳定.     

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。     

法国的空间探测技术产品

SMART 1是欧洲第一个月球研究计划 ,由欧洲空间署(ESA)领导 ,瑞典空间署负责具体实施。该计划实际上是对有关技术进行检测 ,以验证用于星际旅行的电力推进技术的可能性。法国正以创新的方式加入这一计划 ,向其提供一台静止等离子推进器和一台摄像机 ,并参与开发用来检测月球起源模式的仪器。法国的贡献具有革新意义 :一台静态等离子推进器 ,一台微型摄像机 ,并由辐射空间研究中心 (CESR UPS)研制以检测月球起源模式为主要目的的D CIXS仪器。静态等离子推进器以及全部推进系统由斯奈克玛发动机公司 (SNECMAMoteurs)为欧洲空间署 (…