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。     

关于有限群幂图的强彩虹连通数

图的强彩虹连通数在网络信息安全传输中有重要的应用,由于决定图的强彩虹连通数问题是NP-困难的,因此需要给出一些特殊图的强彩虹连通数的计算方法.该文首先运用图论与群论的相关知识,给出了幂图强彩虹连通数的一些上下界,并且研究了达到界的一些幂图.其次利用这些界给出了循环群、初等交换p-群、二面体群和半二面体群的幂图的强彩虹连通数的计算公式.结果表明,幂图的强彩虹连通数依赖于群的极大对合数及群的极大循环子群数.     

关于二面体群的共轭类长素图

讨论二面体群的结构问题,利用GAP软件给出二面体群D2n的共轭类长素图,并完整给出当n以及n/2分别是奇数和偶数时的共轭类长素图情况.     

非同分布φ混合序列加权和的强极限收敛性

利用φ混合序列矩不等式和截尾的处理方法,研究非同分布φ混合序列加权和强极限收敛性质的问题,得到了若干新结果,推广并改进了独立同分布情形下的相应结果.     

二阶椭圆混合问题的三棱柱单元逼近

针对二阶椭圆混合问题,构造了一个新的三棱柱单元,分析了该单元的适定性,利用Falk-Osborn方法,证明了单元满足离散inf-sup条件,进而给出了误差估计结果.     

基于随机机器故障的柔性作业车间动态调度

为了有效快速地应对生产过程中出现的随机机器故障,构建了一个故障机器可恢复的动态柔性作业车间调度模型,采用事件和周期混合驱动的方式,设计了一个组合重调度策略.在组合重调度策略中,将改进的二叉树右移重调度与完全重调度进行组合,引入序位偏差和完工时间偏差为重调度评价指标,对重调度方法进行选择,并且在精英选择遗传算法(elite selection genetic algo-rithm,ESGA)基础上,对精英选择策略进行改进,以防止陷入局部最优.试验算例仿真结果表明,动态调度算法对随机机器故障下的柔性作业车间动态调度是有效的.     

关于Berger定理的推广

Berger定理断言任意可解群G中的拟本原复特征标也是本原的，文章考察了该定理关于正规子群L?G的相对情形。为了统一研究复特征标和Brauer特征标的本原性和拟本原性的关系，引入了L-本原的和L-拟本原的π-部分特征标，证明了在适当的可解性条件下L-拟本原性等价于L本原性，该结果加强并推广了Berger定理。     

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．