基于混沌-量子粒子群的分簇路由算法

针对粒子群分簇路由优化算法存在的收敛速度慢、 易陷入局部最优等问题, 提出一种混沌-量子粒子群 的双子粒子群分簇路由算法。 该算法以簇头的能量、 簇头与汇聚节点的距离以及与簇内成员节点的距离构造 最优簇头的代价函数, 主粒子群利用混沌粒子群寻优, 辅粒子群利用量子粒子群寻优, 加入量子波动理论, 使 算法具有较好的全局收敛性。 双子粒子群采用收敛速度快的凹函数递减策略优化权重。 仿真结果验证了该算 法可使无线传感网络节点能量消耗均衡化, 显著延长网络生命周期, 与 LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议、 PSO-C(Cluster setup using Particle Swarm Optimization algorithm)协议相比生命周期分别延长了 80. 1%和 41. 4%。     

厄洛替尼衍生物的合成及抗肿瘤活性研究

以2-氨基-4,5-双(2-甲氧基乙氧基)苯甲酸乙酯盐酸盐为起始原料,经过环合、氯化、取代得到厄洛替尼,然后在其端基炔结构上通过点击化学反应与苄基叠氮反应得到4种1,2,3-三氮唑类化合物,其中化合物5a对肺癌细胞HCC827及其吉非替尼耐药细胞的HCC827GR具有一定的抑制效果,优于厄洛替尼,并且引起HCC827细胞阻滞在G2/M期,引起HCC827GR细胞在G0/G1期阻滞.     

模拟氮沉降对四川马先蒿(原亚种)花特征及表型选择的影响

以青藏高原高寒草甸的四川马先蒿(原亚种)为研究材料, 长期施肥模拟氮沉降, 分析氮沉降对花表型选择的影响 . 连续施肥 NH₄NO₃(5 g/m²) 5 a 后, 于盛花期测定花特征, 观察访花频率, 分批收集种子, 采用线性回归模型对雌性适合度进行表型选择分析 . 结果显示, 氮添加处理组, 四川马先蒿(原亚种)株高变高, 叶长变短, 种子产量增加; 氮添加处理减弱了花大小、访花频率与其他特征的相关性; 对照处理中株高、叶长、花数目和花大小有显著的选择差, 氮添加处理中花大小无显著选择差, 氮添加改变了对花大小总的选择压力, 两组处理中, 花数目均有显著的选择梯度, 但氮添加处理降低了对花数目的选择强度, 两组处理中对花蜜量的表型选择均不显著 . 氮添加导致对花大小的表型选择减弱, 可能是因为氮添加处理增加了种子的产量, 即增加了种群平均适合度, 削弱对植物特征的选择强度, 从而降低对植物特征选择机会 . 因此氮添加可以通过增加种群平均适合度改变对植物特征的表型选择.