基于蚁群算法的Ad Hoc网络QoS组播路由研究

在解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题上,针对蚁群算法缺点,提出了一种融合粒子群优化思想的改进蚁群算法.该算法融合PSO思想以加速蚁群算法在路由发现及维护时的收敛速度.仿真结果表明,该算法具有较好的性能,是解决Ad Hoc网络QoS组播路由问题的有效方法.     

基于QPSO-GRNN的水质氨氮预测建模

BP(Back Propagation)网络在用于水质预测时,存在运算速度慢和易陷入局部最优的缺点,与传统的BP网络相比,广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)的计算速度快,预测精度较高。光滑因子σ是广义回归神经网络的唯一待确定参数,它对网络的预测性能影响很大,本文采用量子粒子群算法(quantum particle swarm algorithm,QP SO)优化算法对光滑因子进行估算,并通过GRNN构建水质预测模型。实验表明:该模型能较好地预测氨氮变化趋势,为科学管理水质提供必要依据。     

蒸汽灭菌器开裂失效分析及预防措施

通过宏观检查、壁厚测定、渗透检测、金相检验、光谱分析、介质成分分析等手段对蒸汽灭菌器内筒与门圈法兰焊接部位开裂原因进行分析。结果表明,开裂原因是304不锈钢制蒸汽灭菌器在含有高浓度氯离子的环境中,并在操作应力和焊接残余应力的作用下,发生应力腐蚀开裂。结合以上分析结果,提出了预防蒸汽灭菌器开裂的措施。     

基于当前最优解的人工蜂群算法

为克服人工蜂群算法在求解函数优化问题时存在收敛精度低、收敛速度慢的缺点,提出一种改进的人工蜂群算法。为提高人工蜂群算法的局部搜索能力和避免早熟收敛,跟随蜂在当前最优解的周围进行局部搜索,并随着迭代次数的增加,逐渐缩小侦查蜂在当前最优解周围的局部搜索范围。通过6个标准测试函数完成仿真实验,结果表明,与基本人工蜂群算法相比,改进算法在寻优精度和收敛速度上均得到提高。     

基于VB6.0硫化控制系统

介绍了一种基于VB6．0的硫化控制系统原理，硬件和软件设计。     

求解TSP的改进QPSO算法

旅行商问题（TSP）是运筹学、图论和组合优化中的NP难题。量子粒子群算法（QPSO）参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。针对TSP的特点,通过建立交换子、交换序的运算法则,对基本QPSO算法进行了改造,同时引入了遗传算法中的变异,提出一种求解TSP的改进QPSO算法。实验结果表明了该算法在解决TSP时的有效性,同时算法在稳定性、收敛性以及寻优能力上较其他的一些PSO算法有了很大的提高。     

基于自适应蚁群优化的Ad Hoc网络路由算法

针对蚁群优化固有的搜索时间长、易陷入局部最优解的缺点,提出一种改进的基于蚁群优化的AdHoc网络路由算法.通过增加自适应因子提高路由搜索能力,充分考虑节点间的时延来改进信息的更新机制,同时对路由表做出修改,提高路由算法性能,增强算法的适应能力.经过与已有路由算法DSR和AODV的仿真比较,结果表明该算法在成功传输率和平均端到端延迟上表现了较好的性能.     

基于群智能算法的玻璃切割问题求解研究

通过对玻璃切割问题的研究,提出一种融合量子粒子群优化和蚁群优化的混合算法(QPSO-ACO算法)。该算法对QPSO及ACO的模型进行必要的修改,以实现对玻璃切割中的旅行商问题的较好求解。同时充分利用QPSO的快速性、全局收敛性和ACO的正反馈性及求精解效率高等特点,达到优势互补。实验结果表明,QPSO-ACO算法寻优能力较强,是解决玻璃切割问题的有效方法。     

一种人眼运动及表情仿真方法

真实感人脸动画是计算机图形学领域的一个研究热点,为了更逼真的仿真虚拟人眼部的表情动作,提出了一种基于机构学原理与肌肉模型的人眼运动及表情仿真方法。可将人眼眼皮的三维网格模型分为边界点和非边界点分别控制,对于边界点的运动采用机构模型实现,对于非边界点及眼部其余部分采用肌肉模型控制,仿真出不同的人眼运动及表情。同时给出了仿真运动的效果实例。采用上述方法可以得到逼真的人眼表情动作仿真动画,效果良好。