精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法

为有效解决复杂多目标动态环境经济调度问题,提出一种基于精英克隆局部搜索的多目标动态环境经济调度差分进化算法.以传统的差分进化(differential evolution,DE)算法为框架,为了提高DE算法的开采和探索能力,增设精英群的克隆和突变机制,采用动态选择方式确定精英群,有效增强算法的全局搜索能力.数值试验以I...     

第一性原理计算V掺杂Ca_2Si几何结构与能带结构

文章采用第一性原理方法计算了V掺杂Ca_2Si几何结构和能带结构。计算结果表明,V掺杂后晶胞体积、总能量减小。能带结构上,V置换CaⅠ的带隙变宽为0.42eV,V置换CaⅡ的带隙变窄为0.17eV,费米能级都进入导带,导电类型为n型。     

基于修补策略的约束多目标动态环境经济调度优化算法

针对传统的优化算法求解多目标动态环境经济调度(MODEED)模型时极难获得高质量的可行解,且收敛速度慢等问题,根据MODEED模型约束特征,设计了一种约束修补策略;然后将该策略嵌入非支配排序算法(NSGAⅡ),进而提出一种修补策略的约束多目标优化算法(CMEA/R);接着借助模糊决策理论给出了多目标问题的最优决策向量;最后,以经典的10机系统为例,验证了CMEA/R的求解能力,并比较了不同群体规模下CMEA/R与NSGAⅡ的性能。仿真结果表明,在不同群体规模下,与NSGAⅡ相比,CMEA/R的污染排放平均减少了480 lb(217.7 kg),燃料成本平均减少了7 800美元,执行时间平均减少了0.021 s;覆盖率(HR)性能优于NSGAⅡ,且收敛速度较NSGAⅡ快。     

计算机多媒体技术特点及应用

基于互联网时代下,计算机应用技术的应用范围更加广泛,合理应用计算机技术是时代科技发展需求。本网分析了计算机多媒体技术的应用特点,对其在经济、教育、科研等方面的应用进行总结。     

改进的克隆选择算法求解高维背包问题

针对克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)求解高维背包问题(knapsack problem,KP)时可行抗体比率低且易于陷入局部搜索的问题,充分挖掘免疫系统的抗体多样性机理,提出了受体编辑机制,并设计了二次修补策略增强约束处理能力,获得了改进的克隆选择算法CSA-ER(clonal selection algorithm with receptor editing and repair)。数值实验将CSA-ER与CSA的一系列变体(CSA-M、CSA-E、CSA-MR)及两类其他群智能算法应用于两类KP进行了仿真比较,结果表明CSA-ER具有较强的开采和收敛能力。同时对CSA-ER的3个参数(克隆选择率α、编辑率Tr及基因段基准长度σ)进行了敏感性分析,获得了合适的参数选择策略。     

贪婪封装二进制差分进化算法求解高维背包问题

提出一种处理高维背包问题(KP)的贪婪封装二进制差分进化算法(GPBDE),并设计了一种贪婪封装的修补策略处理不可行解.为了提高种群的多样性及算法的全局搜索能力,对适应度较低的个体执行对偶变换.数值实验选取4种KP对GPBDE的优化能力进行测试,并将所提出的算法与4种同类算法进行比较,结果表明,GPBDE具有较强的寻优和约束处理能力,且收敛速度较快.     

求解高维动态背包问题的克隆修复免疫算法

高维动态背包问题(DKP)为一类较难求解的约束优化跟踪问题。为挖掘生物免疫系统的学习、记忆及识别功能,提出一种处理DKP的克隆修复免疫算法(IACR)。将抗体浓度融入亲和力的设计,运用环境识别规则判断当前环境是否相似或相同。通过环境记忆池保存一定量的记忆细胞,这些记忆细胞参与环境初始种群的产生,可用于提高算法的环境跟踪速度。采用贪婪修补策略提高可行抗体比例。测试IACR对不同变化幅率和频率的高维DKP的跟踪能力,并与4种同类算法进行比较。实验结果表明,IACR能更快速地适应环境变化,并具有较小的环境跟踪误差。     

不同浓度Ti掺杂Ca2Si电子结构及光学性质的研究

采用第一性原理方法计算不同Ti含量Ca_2Si的几何结构、能带结构、电子态密度及光学性质。几何结构和电子结构的计算结果表明,Ti掺杂使Ca_2Si的晶格常数a增大,b、c减小,晶胞体积减小。Ca_(2-x)Ti_xSi的带隙变宽,其中掺杂浓度为4.2%时带隙最大为0.55 eV,费米面进入导带,导电类型为n型。Ti的掺入削弱了Ca的3d态电子贡献,费米能级附近电子态密度仍主要由Ca-3d态电子贡献。光学性质的计算结果表明,Ti掺入后介电函数虚部、吸收系数向低能端偏移,光学跃迁强度减弱,反射率在E=0 eV处增大。