多惯性权重的自适应粒子群优化算法

惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的.     

差分隐私在双向异质频谱拍卖方案中的研究

基于双向异质频谱拍卖模型设计了具有隐私保护的频谱拍卖方案DPDA,在双向异质的频谱拍卖模型中,为了提高频谱拍卖的高效性和收益最大化,通常假设拍卖者是可信的,在此基础上的提交的所有买卖双方信息都将以明文状态提交给拍卖者,这将极大地增加了拍卖过程中个人隐私泄露的风险.DPDA方案有机结合了差分隐私机制和Diffie-Hellman算法使得该方案在原有模型的基础上达到了保护用户个人隐私的目的,并做了安全分析,证明了该方案的安全性,通过仿真实验结果表明该方案具有较好的频谱收益和隐私安全性.     

基于八叉树优化的MoM-PO/PTD混合算法分析目标电磁散射及辐射问题

在综合利用矩量法(method of moments, MoM)和物理光学(physical optics, PO)方法的过程中, 要精准识别和划分PO位置处于点光源照射情况下的暗区和亮区。传统的识别划分手段的时间复杂度为O(N²), 当面片数量N增多时, 所需的时间呈现出急剧增长的趋势。文中应用八叉树和后向追踪算法, 对PO亮区判断过程进行加速, 可将时间复杂度由N²降为NlgN。由于计算PO区域电流时没有考虑边缘绕射造成的影响, 导致计算误差较大。鉴于此, 本文在计算过程中引入物理绕射理论对混合算法加以改进, 并通过与FEKO中的MoM相比较, 说明了修正后的混合算法能够有效提升计算精度。     

强嵌入在群作用下的遗传性质

有限生成群G粗拟作用在一个度量空间X上,如果X具有有限渐近维,且拟稳定子是可强嵌入的,则群G是可强嵌入的.     

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。     

微粒受介电泳效应的动力学建模和仿真

Velocity-Verlet或ODE算法分析微粒的运动特征，涉及的偏微分方程存在求解困难、运算量大和使用效率低的难点.采用COMSOL Multiphysics 5.3a有限元软件，通过AC/DC模块中的边界条件设定可快速求解Laplace方程，为介电泳力的求解提供先决条件.后期根据软件提供的粒子追踪模块，将介电泳力、斯托克斯拖曳力、排斥力和浮力内联进粒子追踪模块的应力参数表中，设定固定的时间步长和范围对介电泳芯片的粒子受力运动问题进行了仿真.结果表明，该方法可以有效模拟微粒受介电泳效应的运动行为，并且与Velocity-Verlet或ODE算法模拟结果相似，能有效降低计算程序的繁琐程度，提高动态模拟的人机可视化效果.     

平面黏弹性力学问题的插值型重构核粒子法

插值型重构核粒子法的形函数结合了包含Kronecker delta特性的简单函数和由基函数向量采用重构条件构造的增强函数,并且具有点插值特性和不低于核函数的高阶光滑性.该方法可直接施加本质边界条件,同时也保证了较高的计算精度.基于插值型重构核粒子法,文章提出了一种求解平面黏弹性力学问题的新方法.采用弹性-黏弹性对应原理和Laplace变换,将黏弹性问题转化为Laplace域内的准弹性问题,并采用插值型重构核粒子法进行求解,然后借助Laplace数值逆变换求得黏弹性问题的解.数值算例验证了本文所提方法的有效性.     

基于大数据挖掘的热油管道闭环安全生产体系

长输加热原油管道运行工艺复杂,安全生产与优化相互矛盾,且存在管道沿线油温理论计算误差大,管壁结蜡评估难度大等问题。本研究利用管道实际生产数据,基于数据挖掘算法从热力和水力两个方面,构建了热油管道闭环安全生产体系。其中热力系统是利用BP神经网络,ARMA和Seq2Seq算法模型,建立稳态和非稳态油温预测模型,预测误差小于0.5℃。水力系统则是通过分析管道清管后一定时间内管道摩阻,利用MEA-BP神经网络建立管道标准摩阻预测模型,可对高含蜡热油管道管壁结蜡情况进行有效评估。建立摩阻数据库,利用高斯公式,对历史摩阻数据进行分析,设置历史摩阻数据的90%、95%为预警值和报警值,有效监控由于管道结蜡等引起的长周期摩阻变化。将研究成果应用于指导HY热油管道工艺调整,实现节能达92.4%。基于生产数据建立的油温预测模型,构建的热油管道闭环安全生产体系,具有很好的适用性,为未来管道智能化控制奠定了基础。     

基于改进K-means算法的工件表面缺陷分割算法研究

工件表面缺陷的存在影响工件产品的质量以及工件的安全使用,传统的工件表面缺陷检测由人工完成,工作量大且易受到检测人员主观因素的影响,很难保证检测的效率与精度.本文提出了一种基于改进的K-means算法的工件表面缺陷分割算法,将自适应人类学习优化算法应用到K-means聚类算法中,使自适应人类学习优化算法初始化K-means聚类算法的聚类中心,最后将改进的K-means聚类算法结合形态学进行工件表面缺陷的检测.实验表明,该算法能够较理想的分割出工件表面的缺陷,具有分割精度高、实用价值较好的特性.