基于退火策略的暂态混沌神经网络算法及其在FDP中的应用

影片递送问题（简称FDP）是组合优化的一个新问题，它比旅行商问题（TSP）复杂的多，它可以推广到一大娄路径和排序问题，文章给出了一种解FDP问题的混沌神经网络算法，该算法首先将FDP问题转换成TSP 问题，然后利用神经元的自抑制反馈产生混沌动态，构造具有暂态混沌特性的神经网络算法（TCNN）。由于混沌的遍历性和随机搜索性有效地克服了Hopfield神经网络（HNN）极易陷入局部极小的缺陷；同时利用一时变参数控制混沌行为，使网络在经过一个短暂的倍周期倒分岔后逐渐趋于一般的神经网络，从而收敛到一个最优或近似最优的稳定平衡点，仿真表明，该算法具有更强的全局搜索能力和更高的搜索效率。     

一种基于神经网络和遗传进化的加速算法及其应用

文章简要分析了GA和HNN算法的特点，并将两种算法有机地相结合，提出了一种加速方法，该方法不仅简单，易行，而且具有很强的全局和局部搜索能力，加速效果明显。     

备用发电机与热电联产

目前较大的或重要的电力用户,在其供电系统中,都设有备用柴油发电机组。文中分析了目前供电系统中存在的问题,提出改善方案。用热电联产机组代替备用发电机组,优化设备组合,改变运行方式。这不仅提高了供电的可靠性和供电质量,且具有节能减排和经济性较好的优点。文中还对改善方案进行了简要的经济分析。     

网络结构拓扑扩展的混合遗传算法

计算机网络结构拓扑扩展时，经常要解决这样一类优化问题：在给定预算限制下，选择一组连接，使带来的利润最大。本文依据模拟退火技术和遗传算法，提出了一种混合遗传算法，能较快地得到最优解。     

Java编程中的中文问题及其解决方法

本文提出了Java程序设计中遇到的中文问题,阐述了产生中文问题的原因,并提出了解决JaVa中文问题的方法.     

基于免疫机制和遗传算法的网络k-划分优化

计算机网络k-划分优化是对网络进行控制管理的有效方法之一。该文给出了一种基于免疫机制和遗传进化的计算机网络k-划分优化算法。该算法在遗传算法中引入免疫机制，有效克服了标准遗传算法的“早熟”现象，提高了算法的搜索效率；同时，采用一种新的杂交、变异算子，更便于算法的硬件实现。理论分析和仿真实验表明该算法是非常有效的。     

基于C-均值和免疫遗传算法的聚类分析

聚类问题在一定条件下可以归结为一个带约束的优化问题。遗传算法作为一种鲁棒性很强的优化算法，具有很强的全局寻优能力。提出了一种基于C-均值和带免疫机制的混合遗传算法。理论分析和仿真实验表明，该算法既具有很强的全局寻优能力，也具有较强的局部寻优能力。     

多Agent系统中的协同进化研究

协同进化作为多Agent系统研究的一个重要手段，近几年得到了广泛的关注和快速发展，渐渐成为进化研究的一个主流方向。该文系统介绍了协同进化的研究现状，分析总结了协同进化的基本特点，并指出了协同进化可能的发展方向。     

Agent组织研究进展

Agent理论和技术的研究自20世纪70年代末出现以来发展很快,研究工作从个体Agent模型和思维状态理论扩展到群体Agent合作求解,取得了一系列进展.近年来,Agent组织的研究越来越引起重视,作为多Agent系统(MAS)的一种求解结构,基于Agent组织的问题求解可以有效地降低求解难度和Agent之间的交互复杂性.综述了Agent组织近年的研究进展,介绍了Agent组织模型、MAS思维状态模型、规范化MAS和Agent联盟等方面的研究成果,并指出了今后的研究方向.     

毛细管离子色谱法测定绝缘子污秽水溶性阴离子成分及分析EI北大核心CSCD

为更准确地测定线路绝缘子污秽水溶性阴离子成分,建立了一种采用毛细管离子色谱检测的方法,样品经前处理后采用IonPac AS18毛细管离子色谱分析柱、KOH梯度淋洗、0.4μL进样、10μL/min流速、抑制电导检测、外标法定量。该方法标准曲线线性关系良好,相关系数均>99.9%,所测离子检出限(S/N=3)在0.22~24.27μg/L之间,加标回收率在88.2%~101.0%之间,表明检测结果准确可靠,为绝缘子污秽水溶性阴离子成分检测提供了新的方法。本试验证实,对绝缘子污秽样品中水溶阴离子的检测,等度淋洗易造成误差。此外,山东地区线路绝缘子污秽水溶性阴离子中不含NO_2^-,除报道的F^-、Cl^-、SO_4^(2-)、NO_3^-、PO_4^(3-)外还检测出 C_2O_4^(2-),且质量浓度不可忽略,可能与大气环境中污染物的排放加剧有关。