具有混沌搜索策略的蝙蝠优化算法及性能仿真

蝙蝠算法是受自然界中的蝙蝠通过回声定位进行搜寻、捕食行为的启发演变而来的一种新颖的仿生群智能优化算法.在分析基本算法仿生原理和局限性的基础上,提出一种改进蝙蝠局部搜索能力的优化算法,通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到蝙蝠算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度.改进算法有效结合了基本蝙蝠算法的全局优化能力和混沌算法的局部搜索能力,对经典函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在寻优精度和全局收敛能力方面优于基本蝙蝠算法,是解决工程应用中复杂函数优化问题的一种有效方法.     

具有混沌搜索策略的萤火虫优化算法

萤火虫算法是一种新颖的仿生群智能优化算法,分析了算法的仿生原理和局限,提出一种改进萤火虫局部搜索能力的优化算法。通过逻辑自映射函数产生混沌序列,引入到萤火虫算法中对精英个体进行混沌优化,同时动态收缩搜索空间以加快收敛速度。改进算法有效结合了基本萤火虫算法的局部搜索能力和混沌算法全局优化能力,对典型函数的仿真测试表明,改进算法显著提高了优化性能,在收敛速度和寻优精度方面优于基本萤火虫算法,适合复杂函数优化问题。     

基于“AHP-模糊评价”的项目进度控制评价

项目进度控制是一个项目成功实施的基础和重要因素,一直是项目管理中十分关注的问题。它是项目能否成功,按期发挥效益的关键。在实际的项目管理中,进度控制理论是进度管理中非常重要的部分,有着广泛的应用并发挥着重要的作用。进度控制理论的研究为企业有效控制项目进度提供了理论参考,并起到通过控制项目进度达到控制项目成本和质量的作用。将项目进度控制的相关理论有效地应用于工程建设中,可以很好地指导工程进度的实施,保证工期的按时完成。本文通过对项目进度管理理论的研究,分析如何将项目进度控制的理论、方法与技术运用到项目进度评价体系的建立中,充分发挥项目进度控制理论在解决项目实际运作中的作用。     

求解旅行商问题的混合量子算法

提出了求解旅行商问题的混合量子算法(HQA).HQA以量子计算为基础,设计了移位解码,解决了构造路径难的问题.并采用微粒群算法的进化模式和跟踪保优模式,构造了动态惯性权重使量子角更新、更有效,增加了局部优化进行精细搜索.对多个算例的测试结果表明,HQA具备了求解旅行商问题的能力.     

基于多目标萤火虫膜算法的学习效应生产调度问题

针对复杂的生产环境,建立基于学习效应的多目标置换流水车间调度问题模型。设计嵌套有萤火虫算法的膜算法,改进其邻域搜索策略,对构建的模型进行寻优求解。利用Car类基准测试问题测试萤火虫膜算法的性能,并通过与萤火虫算法和粒子群算法的对比,验证了萤火虫膜算法在求解置换流水车间调度问题中的可行性和有效性。利用膜算法求解得到的不同学习率下置换流水车间调度问题的最大完工时间及总流经时间,构建Pareto最优解集,分析不同学习效应因子对多目标置换流水车间调度问题的影响程度。     

运用改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配调度问题

针对薄膜晶体管液晶显示器(TFT-LCD)液晶板组装制造阶段(Cell)生产调度的复杂性,且在考虑了各种约束条件的前提下,以最小化工件最大完工时间和加权延迟最小为调度目标,建立了TFT-LCD单元装配作业调度数学模型。运用加入混沌搜索的萤火虫算法解决作业车间调度问题,克服了标准萤火虫算法容易陷入局部最优、优化速度慢以及计算量大等困难,并与其他算法比较,仿真结果表明了改进的萤火虫算法求解TFT-LCD单元装配作业调度问题的合理性和优越性。最后,建立了具有学习效应和遗忘效应的TFT-LCD单元装配作业调度模型,分析了不同的学习因子和遗忘率对所求目标函数的影响。     

大容量气枪震源在海陆联测中的应用:南海北部试验结果分析

利用海上大容量气枪震源和陆上地震台站在南海北部进行海陆联测试验尚属首次. 试验结果表明, “实验2号”调查船新枪阵的信号传播距离最远为255 km, 信号有效范围达5×10⁴ km², 覆盖了香港和珠江三角洲地区, 比旧枪阵在信号强度、传播距离和有效范围等方面都有大幅度提高, 说明气枪震源的更新改造是成功的. 与其他地区已有的试验结果相比较, 发现新枪阵的激发效果达到了国际同类震源的最好水平, 特别是在利用陆上固定地震台站接收远距离海上气枪信号方面有新的突破, 这对于沿海地区三维地壳结构的探测和“地震雷达”概念的实现具有重要的意义.     

数值模拟圆柱统流旋涡生成、分离及演化

本文应用有限差分方法求解涡量－流函数形式的Ｎ－Ｓ方程，数值模拟了圆柱瞬时起动后流动分离，旋涡生成、脱落以及随时间推进涡街产生和长期非定常演化过程，包括对称涡的生成，二次涡形成的α结构及卡门涡街等．本文方法效率较高，数值模拟结果与实验结果吻合较好，可推广到模拟其他复杂钝体在中等或高雷诺数下的非定常绕流问题．     

云计算下的分布式联络中心服务设计

建立分布式联络中心是企事业单位未来发展的趋势,但成本问题限制了其推广和应用,云计算的出现有效地解决了这一问题.通过对云计算和分布式联络中心进行研究,分析了云计算的关键技术优势和分布式联络中心的特点,针对这些优势特点提出了科学地将云计算应用到分布式联络中心的一些具体服务设计方案,并进一步研究了采用云计算后,分布式联络中心所具有的功能和优点,为云计算分布式联络中心的实际推广应用提供了理论依据.     

一种基于最优模型选择的流量预测方法

本文提出一种基于ARMA(Auto-Regressive and Moving Average Model)最优模型选择的流量预测方法。该方法建立流量序列对应的ARMA模型集,利用OPTICS和K-Means两种聚类算法对序列分类。通过对基于模型集的最佳预测结果和序列分类的分析,建立序列分类与模型之间的对应关系,并利用对应关系选择针对序列类型的最优模型预测。实验表明该方法预测结果具有良好的精确度和稳定性。