基于Cayley图的六度环绕网络研究

六度网络是一类平面图网络结构,将平面以等边三角形的形式进行分割,包括六度网孔网络和六度环绕网络.六度网孔网络不是规则网络,其边缘节点与内部节点的度不相等.通过对六度网孔网络的边缘节点建立环绕边就形成了规则的六度环绕网络,每个节点的度为6.但是由于环绕边的存在,使得六度环绕网络的通信算法实现复杂,网络直径也非常难于计算.六度环绕网络被证实是一种Cayley图模型,具有良好的对称性.但是基于Cayley图的六度环绕网络的最优路由算法、广播算法还没有得到,该网络模型的具体直径值也是未解问题.针对基于Cayley图的六度环绕网络模型,文中给出了一种简单的最优路由算法和一种基于陪集图理论的广播算法,并给出该网络模型的网络直径确切值.     

针铁矿法沉铁过程亚铁离子浓度预测

针对针铁矿法沉铁过程出口亚铁离子浓度离线化验获得,存在很大滞后性,难以实现沉铁过程实时控制的问题,研究反应器出口亚铁离子浓度在线预测方法.本文在分析沉铁过程化学反应机理的基础上,考虑铜离子对反应过程的影响,结合连续搅拌反应器（Continuous stirred tank reactor,CSTR）特性,建立了针铁矿法沉铁过程的机理模型,并提出了基于信息交换的双粒子群搜索算法（Double particle swarm optimization,DPSO）优化选择机理模型的参数,构建基于最小二乘支持向量机（Least squares support vector machine,LS-SVM）的机理模型输出误差的补偿模型,采用并联补集成方式建立了亚铁离子浓度的集成预测模型.工业现场数据验证了所建模型能有效地反映亚铁离子浓度的变化趋势,为针铁矿法沉铁过程的优化控制奠定了基础.     

基于AT89C51单片机的恒压变频供水控制系统

本文介绍了由AT89C51单片机控制的恒压变频供水系统的系统结构及供水原理,给出了系统的硬件框图和控制算法流程图,并说明了PID算法在单片机上的实现方法。     

基于协方差特征的裁剪AdaBoost算法

针对Haar-like特征的缺陷以及AdaBoost算法存在训练耗时的问题,提出一种基于协方差特征的改进AdaBoost人脸检测算法。该方法用协方差特征代替Haar-like特征进行特征提取;然后使用特征裁剪和动态权重裁剪相结合的裁剪AdaBoost算法,训练得到基于协方差特征的强分类器。实验结果表明,相对于基于Haar-like特征的AdaBoost算法,该算法性能没有明显退化且很大程度上提高了训练速度。     

免疫粒子群算法在城市有轨电车运行调整中的应用研究

针对城市有轨电车运行环境复杂、列车运行调整存在众多约束条件、求解难度大等问题,提出虚站台概念,在此基础上建立了优化的列车运行调整模型.引入免疫系统中的免疫记忆特性和抗体浓度抑制思想,采用免疫粒子群算法对此模型进行求解,并以海珠区环岛新型城市有轨电车实验段数据进行仿真.结果表明,在引入虚站台概念基础上,采用免疫粒子群算法能够有效地解决城市有轨电车运行调整问题,并且其优化能力优于遗传算法.     

基于交叉突变算子的人工蜂群算法及其应用

人工蜂群（artificial bee colony,ABC）算法在解决多峰函数优化问题时经常会陷入局部最优,使得算法过早停滞,而在解决单峰问题时往往出现收敛速度过慢的问题。针对上述不足,为了进一步提高算法的优化性能,提出了一种基于交叉突变的人工蜂群（intersect mutation ABC,IMABC）算法。IMABC算法将整个蜂群依据其适应度值优劣进行划分,引入种群划分参数,对不同种群中的个体运用交叉突变算子,有效地平衡了种群的局部开采与全局探测能力,避免早熟收敛和提高收敛速度。从对基本函数的测试上可以看出,IMABC相对于GABC、IABC、ABC/best等改进的ABC算法,优化能力有了较大的提高。最后,将IMABC用于优化K-means算法,验证了该方法具有一定的实用性。     

无约束非线性lp问题的区间极大熵方法

针对信号处理、系统识别等领域中涉及到的无约束非线性lp问题,为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响,对求解该问题的极大熵方法进行了区间扩张.证明了区间扩张后的极大熵函数至少具有二阶收敛性,并设计了具有多项式时间复杂度的区间算法进行求解,举例进行了数值计算.数值计算结果显示,该区间算法可靠,计算结果与区间扩张前相比,结果更加精确.     

基于改进的简化粒子群聚类算法

针对粒子群算法后期收敛速度慢、易陷入局部极值的缺点,提出一种基于粒密度和最大距离积法的简 化粒子群聚类算法.通过采用线性递减与随机分布相结合的惯性权重策略、添加极值扰动算子、优化粒子个体最优位置,使粒子群算法能够快速收敛于全局最优.再把改进后的粒子群算法与K-means算法相结合,解决K-means算法因随机初始聚类中心而导致聚类效果差、不稳定等问题.通过实验分析,该算法的聚类结果准确率更高、收敛速度更快、稳定性更强.     

改进蚁群算法在应急VRP中的应用及收敛性分析

应急条件(地震、泥石流、洪水等)下的路况不稳定,随时会发生意外的问题.为了解决应急条件下的物资分配,在研究蚁群算法解决传统VRP(vehicle routing problem)的基础上,通过加入动态路况子对VRP数学模型进行改进,提出蚁群算法对改进后的车辆路路径问题的数学模型,并利用陕西省21个城市的实际经纬度作为应急情况下的模拟货物需求地点和仓库进行系统仿真,对影响改进算法收敛性的参数进行分析.通过理论研究和MATLAB仿真,证明了这种改进的算法能够有效解决实际情况中的应急物流分配问题.     

化学反应蚁群优化算法

针对化学反应优化对反馈信息利用不足导致后期求解效率低的问题,提出化学反应蚁群优化算法.该算法利用化学反应优化生成较优解,通过信息素转换策略将较优解转换为蚁群算法的初始信息素,最后由蚁群算法累积更新信息素得到最优解.以TSP为例进行仿真,结果表明,与化学反应优化、蚁群算法、模拟退火算法相比,所提算法具有更高的寻优能力、收敛效率和计算效率.