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。     

扭曲状石墨烯及其掺杂量子点的荧光性能

采用密度泛函理论(DFT)研究扭曲状石墨烯C80H30的本征结构以及边缘位置掺B、中间位置掺B、边缘位置掺N、中间位置掺N等5种量子点的电子结构和光学性质,并与平面状石墨烯结构对比分析.结果表明,扭曲状GQDs未掺杂前能隙宽度为2. 014 e V,在紫外波段强烈吸收,615. 7 nm绿色波段发光,掺入电子受体B后HOMO能级和LUMO能级均升高,掺入给电子体N后HOMO能阶和LUMO能阶均出现降低,2种原子的掺入都会导致能隙宽度变窄,在红色波段发光,掺杂原子及位置不同均会对吸收光谱产生影响.类比于平面状GQDs,扭曲状GQDs的能隙宽度均变宽,吸收峰整体表现出往短波方向移动,发射光谱出现不同程度的蓝移.     

英国量子技术研究与发展现状

量子信息是量子物理与信息技术相结合发展起来的新学科。近年来,英国政府、学术界以及产业部门通过资源整合,积极开展量子技术基础研究和应用研究,通过对当前最前沿技术的原始性挖掘和突破,试图打破制约信息技术发展的瓶颈与束缚。在量子技术的帮助下,特别在导航和计算机芯片制造方面,目前已经取得了很大的突破。曾创作出《侏罗纪公园》和《失去的世界》等作品的科幻作家迈克尔·克莱顿曾在科幻小说《时间线》中用文学的笔调来想象量子计算的神奇。其中,一家国际技术公司的经理如此推销其眼中的高新科技:"普通的计算机用     

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.     

基于混合高斯模型的储物柜存取货行为检测方法

针对储物柜存取货物场景的实际情况和人员行为的特点，提出一种通过融合时间调整机制控制前景融入背景的改进型混合高斯建模检测方法，并引入手臂识别机制。融合时间调整机制减小了由于人员停止运动而错误决策为背景的可能性；手臂识别算法模型有效地识别人员伸手动作。实验结果表明，该方法可以简单有效地从连续的图像序列中检测出人员在储物柜场景下的存取货物行为。     

基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制方法

针对传统混合动力汽车控制方法不考虑已知道路交通信号灯信息对车辆能量管理影响的问题,提出了基于交通信号灯信息的混合动力汽车节能预测控制智能优化策略。通过建立混合动力汽车系统的简化模型,并采用连续广义最小残量方法求解模型预测控制问题。运用MATLAB/Simulink进行仿真,仿真结果验证了交通信号灯信息模型的有效性,以及所设计的模型预测控制算法大幅度提高混合动力汽车的燃油经济性的能力和实时控制性能。研究结果表明所提出的控制策略可以实现车辆行驶轨迹的优化控制,显著提高了车辆的燃油经济性,并满足系统的实时最优控制要求。